सिक्के के घेरे को मात्रात्मक रूप से व्यापार करने के लिए एक नया तरीका है - आपको सिक्के के घेरे को मात्रात्मक रूप से लाने के लिए।

सिक्के के घेरे को मात्रात्मक रूप से व्यापार करने के लिए एक नया तरीका है और आपको सिक्के के घेरे के करीब ले जाता है।

पिछले लेख में हमने एक सरल ग्रिड रणनीति पर काम किया था, इस लेख में हमने इसे एक बहु-प्रजाति के प्रत्यक्ष ग्रिड रणनीति के रूप में अपग्रेड और विस्तारित किया है और इसे वास्तविक जीवन के परीक्षण के लिए रखा है। उद्देश्य एक "पवित्र कटोरा" खोजने के लिए नहीं है, बल्कि रणनीतिक डिजाइन से डिजाइन रणनीतियों पर विचार करने और समाधान खोजने के लिए है। इस लेख में इस रणनीति को डिजाइन करने के दौरान मेरे कुछ अनुभवों का वर्णन किया गया है, यह सामग्री थोड़ा जटिल है और इसके लिए प्रोग्रामिंग के लिए एक निश्चित आधार की आवश्यकता है।

रणनीतिक जरूरतों के आधार पर डिजाइन सोच

यह लेख, पिछले लेख की तरह, अभी भी आविष्कारक पर आधारित है।FMZ.COMइस लेख में, हम डिजाइन के बारे में बात करते हैं।

• विविधता मैं सिर्फ इतना कहना चाहता हूँ कि यह ग्रिड रणनीति सिर्फ इतना ही नहीं करती हैBTC_USDTऔर कर सकते हैं।LTC_USDT/EOS_USDT/DOGE_USDT/ETC_USDT/ETH_USDTइस तरह के लोगों के लिए, यह बहुत अच्छा है कि वे एक दूसरे के साथ व्यापार करने के लिए तैयार हैं।

  यह बहुत अच्छा लगता है, कई किस्मों के झटके को कैप्चर करना। यह एक बहुत ही सरल आवश्यकता लगती है, और डिजाइन के समय समस्याएं आती हैं।

  • 1. सबसे पहले, विभिन्न प्रकार के बाजारों का अधिग्रहण करना. यह पहला मुद्दा है जिसे हल करना है. एक्सचेंजों के एपीआई दस्तावेजों को देखने के बाद, मुझे पता चला कि सामान्य एक्सचेंजों में एक एग्रीगेटेड मार्केट इंटरफेस है। ठीक है, हम एक एग्रीगेटेड मार्केट इंटरफेस का उपयोग करके डेटा प्राप्त करते हैं।

  • 2, दूसरा मुद्दा खाता संपत्ति है । क्योंकि यह एक बहुमुखी रणनीति है, इसलिए आपको प्रत्येक लेनदेन के लिए अलग-अलग संपत्ति प्रबंधन पर विचार करना होगा । और एक बार में सभी संपत्ति डेटा प्राप्त करना होगा। खाता संपत्ति डेटा क्यों प्राप्त करना है? क्योंकि आपको ऑर्डर करते समय उपलब्ध संपत्ति का आकलन करना होगा या फिर इसे प्राप्त करने के लिए और आकलन करना होगा? क्या आपको लाभ की गणना करने की आवश्यकता है, या आपको पहले एक प्रारंभिक खाता संपत्ति डेटा दर्ज करना होगा, फिर वर्तमान खाता संपत्ति डेटा प्राप्त करना होगा और शुरुआती तुलना के साथ लाभ और हानि की गणना करनी होगी? अच्छा है कि एक्सचेंजों में एसेट अकाउंट इंटरफेस आमतौर पर सभी मुद्राओं में एसेट डेटा भी लौटाता है, जिसे हम केवल एक बार प्राप्त करते हैं और फिर डेटा को संसाधित करते हैं।

  • 3, रणनीति पैरामीटर डिजाइन. बहु-प्रजातियों के पैरामीटर डिजाइन और एकल-प्रजातियों के पैरामीटर डिजाइन में बड़ा अंतर है, क्योंकि बहु-प्रजातियों के विभिन्न प्रकार के लेनदेन के तर्क समान हैं, लेकिन लेनदेन के दौरान पैरामीटर अलग हो सकते हैं । उदाहरण के लिए, ग्रिड रणनीति, BTC_USDT व्यापार करने के लिए 0.01 BTC की उम्मीद कर सकते हैं, लेकिन DOGE_USDT के लिए यदि यह पैरामीटर भी है तो यह स्पष्ट रूप से उपयुक्त नहीं है। शायद मेरे साथियों ने इस पर विचार किया और कहाः क्या मैं अलग-अलग लेनदेन जोड़े को नियंत्रित करने के लिए पैरामीटर के कई सेट सेट कर सकता हूं? यह अभी भी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए लचीला नहीं है, क्या कुछ पैरामीटर सेट करना ठीक है? तीन पैरामीटर सेट करें, अगर मैं चार किस्मों को करना चाहता हूं? यह मुश्किल है, लेकिन रणनीति को संशोधित करना, पैरामीटर जोड़ना... इसलिए बहु-प्रजाति रणनीति के लिए पैरामीटर डिजाइन करते समय इस तरह के भिन्नता पैरामीटर की आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए, एक समाधान पैरामीटर को सामान्य स्ट्रिंग या JSON स्ट्रिंग के रूप में डिज़ाइन करना है। उदाहरण के लिएः

    ETHUSDT:100:0.002|LTCUSDT:20:0.1
    

    और इसमें से एक अलग अलग प्रकार का डेटा है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक प्रजाति का डेटा है।ETHUSDT:100:0.002यह ETH_USDT लेनदेन को नियंत्रित करता है।LTCUSDT:20:0.1LTC_USDT लेनदेन जोड़ी को नियंत्रित करता है; मध्यस्थ "गुरू" विभाजन की भूमिका निभाता है।ETHUSDT:100:0.002, जहां ETHUSDT बताता है कि आप क्या लेनदेन करना चाहते हैं, 100 ग्रिड अंतर है, 0.002 प्रत्येक ग्रिड लेनदेन के लिए ETH के सिक्कों की संख्या है, और हेः उपनाम इन आंकड़ों को विभाजित करने के लिए है ((बेशक, ये पैरामीटर नियम रणनीति डिजाइनरों द्वारा बनाए गए हैं, आप अपनी आवश्यकताओं के आधार पर जो कुछ भी डिजाइन करते हैं) ।) । इन स्ट्रिंग्स के अंदर आप जो करना चाहते हैं उसके लिए पैरामीटर जानकारी है, इन स्ट्रिंग्स को पॉलिसी में पार्सल करें, पॉलिसी को विशिष्ट चर असाइनमेंट दें, ताकि विभिन्न प्रजातियों के लेनदेन लॉजिक को नियंत्रित किया जा सके.

    function main() {
        var net = []  // 记录的网格参数，具体运行到网格交易逻辑时，使用这里面的数据
        var params = "ETHUSDT:100:0.002|LTCUSDT:20:0.1"
        var arrPair = params.split("|")
        _.each(arrPair, function(pair) {
            var arr = pair.split(":")
            var symbol = arr[0]              // 交易对名称
            var diff = parseFloat(arr[1])    // 网格间距
            var amount = parseFloat(arr[2])  // 网格下单量
            net.push({symbol : symbol, diff : diff, amount : amount})
        })
        Log("网格参数数据：", net)
    }
    

    

    यदि आप JSON स्ट्रिंग का उपयोग कर रहे हैं, तो यह आपके लिए बहुत आसान है।

    function main() {        
        var params = '[{"symbol":"ETHUSDT","diff":100,"amount":0.002},{"symbol":"LTCUSDT","diff":20,"amount":0.1}]'
        var net = JSON.parse(params)  // 记录的网格参数，具体运行到网格交易逻辑时，使用这里面的数据        
        _.each(net, function(pair) {
            Log("交易对：", pair.symbol, pair)
        })
    }
    

    

  • 4. डेटा स्थायीकरण वास्तविक युद्ध की रणनीति और शिक्षण रणनीति में भी बड़ा अंतर है, पिछले शिक्षण रणनीति केवल प्रारंभिक परीक्षण रणनीति तर्क, डिजाइन, वास्तविक युद्ध के समय पर विचार करने के लिए अधिक सवाल हैं; वास्तविक समय में, वास्तविक डिस्क चालू हो सकती है, बंद हो सकती है; इस समय, वास्तविक डिस्क चलाने पर सभी डेटा खो जाते हैं; तो कैसे वास्तविक डिस्क बंद होने के बाद, फिर से शुरू करने के लिए पहले की स्थिति में चलना जारी रख सकते हैं? यहाँ पर, जब वास्तविक डिस्क चल रही होती है, तो महत्वपूर्ण डेटा को स्थायी रूप से सहेजने की आवश्यकता होती है, ताकि इसे फिर से शुरू करने पर इसे पढ़ा जा सके और चलना जारी रखा जा सके। आविष्कारकों के लिए क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म_G()फ़ंक्शन, या डेटाबेस ऑपरेशन फ़ंक्शन का उपयोग करेंDBExec(), विशेष रूप से एफएमजेड एपीआई दस्तावेज से परामर्श किया जा सकता है।

    उदाहरण के लिए, हम एक sweep function को डिज़ाइन करते हैं,_G()फ़ंक्शन, ग्रिड डेटा सहेजें।

    var net = null 
    function main() {  // 策略主函数
        // 首先读取储存的net
        net = _G("net")
        
        // ...
    }
    
    function onExit() {
        _G("net", net)
        Log("执行扫尾处理，保存数据", "#FF0000")
    }
    
    function onexit() {    // 平台系统定义的退出扫尾函数，在点击实盘停止时触发执行
        onExit()
    }
    
    function onerror() {   // 平台系统定义的异常退出函数，在程序发生异常时触发执行
        onExit()
    }
    

  • 5. न्यूनतम आदेश मात्रा, न्यूनतम आदेश मूल्य, न्यूनतम आदेश मात्रा, न्यूनतम आदेश राशि, आदि

    पुनरीक्षण प्रणाली में अगली बार की मात्रा, अगली बार की सटीकता आदि पर इतनी सख्त सीमा नहीं है, लेकिन वास्तविक समय में विभिन्न एक्सचेंजों के लिए मूल्य, अगली बार की मात्रा के लिए सख्त मानक हो सकते हैं, और विभिन्न लेनदेन जोड़े के लिए ये सीमाएं समान नहीं हैं। इसलिए अक्सर एक नया पुनरीक्षण प्रणाली में परीक्षण किया जाता है।

    बहु-प्रजाति स्थितियों के लिए, यह आवश्यकता अधिक जटिल है। एकल-प्रजाति रणनीतियों में, आप सटीकता आदि जानकारी निर्दिष्ट करने के लिए एक पैरामीटर डिजाइन कर सकते हैं, लेकिन जब बहु-प्रजाति रणनीतियों को डिज़ाइन किया जाता है, तो स्पष्ट रूप से यह जानकारी पैरामीटर में लिखी जाती है।

    इस समय, एक्सचेंज एपीआई दस्तावेजों को देखने की आवश्यकता होती है कि क्या एक्सचेंज दस्तावेजों में संबंधित जानकारी के लिए कोई लेनदेन इंटरफेस है। यदि ऐसे इंटरफेस हैं, तो आप नीति में स्वचालित रूप से एक्सेस इंटरफ़ेस प्राप्त करने की सटीकता जैसे जानकारी को डिज़ाइन कर सकते हैं, और इसे लेनदेन में भाग लेने वाले लेनदेन के लिए जानकारी में कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

  • 6. विभिन्न एक्सचेंजों के लिए अनुकूलन यह सवाल आखिर क्यों रखा गया? जैसा कि हमने ऊपर बताया है कि इन समस्याओं का समाधान करने के लिए अंतिम समस्या का कारण बनता है, क्योंकि हमारी रणनीतिक योजनाओं का उपयोग करने के लिए एक समग्र बाजार इंटरफेस, एक्सचेंजों तक पहुंचने के लिए लेनदेन की सटीकता आदि डेटा अनुकूलन, खाते की जानकारी तक पहुंचने के लिए अलग-अलग लेनदेन के लिए अलग-अलग हैं। ये विकल्प एक्सचेंजों के बीच बहुत अंतर करते हैं। इंटरफेस कॉल में अंतर, तंत्र में अंतर। वस्तु विनिमय के लिए अंतर थोड़ा छोटा है, यदि यह ग्रिड रणनीति फ्यूचर्स के संस्करण में विस्तारित होती है। विभिन्न एक्सचेंजों के तंत्र में अंतर अधिक होता है। एक समाधान एक एफएमजेड टेम्पलेट लाइब्रेरी डिजाइन करना है। इन भेदभावों को लागू करने के लिए कक्षाओं में लेखन डिजाइन करना है। खुद की रणनीति को कम करना और एक्सचेंजों के लिए जोड़ना। ऐसा करने का नुकसान यह है कि एक टेम्पलेट क्लास लाइब्रेरी को लिखने की आवश्यकता होती है, और प्रत्येक एक्सचेंज के लिए एक अलग टेम्पलेट में विशिष्ट रूप से लागू किया जाता है।

एक टेम्पलेट लाइब्रेरी डिजाइन करें

उपरोक्त विश्लेषण के आधार पर, एक टेम्पलेट लाइब्रेरी का डिजाइन किया गया है जिसका उपयोग रणनीति और एक्सचेंज तंत्र, इंटरफ़ेस के बीच संरेखण को कम करने के लिए किया जाता है।

हम इस तरह से इस टेम्पलेट श्रेणी को डिजाइन कर सकते हैं (कुछ कोड हटा दिया गया):

function createBaseEx(e, funcConfigure) {
    var self = {}
    self.e = e 
    
    self.funcConfigure = funcConfigure
    self.name = e.GetName()
    self.type = self.name.includes("Futures_") ? "Futures" : "Spot"
    self.label = e.GetLabel()
    
    // 需要实现的接口
    self.interfaceGetTickers = null   // 创建异步获取聚合行情数据线程的函数
    self.interfaceGetAcc = null       // 创建异步获取账户数据线程的函数
    self.interfaceGetPos = null       // 获取持仓
    self.interfaceTrade = null        // 创建并发下单
    self.waitTickers = null           // 等待并发行情数据 
    self.waitAcc = null               // 等待账户并发数据
    self.waitTrade = null             // 等待下单并发数据
    self.calcAmount = null            // 根据交易对精度等数据计算下单量
    self.init = null                  // 初始化工作，获取精度等数据
    
    // 执行配置函数，给对象配置
    funcConfigure(self)

    // 检测configList约定的接口是否都实现
    _.each(configList, function(funcName) {
        if (!self[funcName]) {
            throw "接口" + funcName + "未实现"
        }
    })
    
    return self
}

$.createBaseEx = createBaseEx
$.getConfigureFunc = function(exName) {
    dicRegister = {
        "Futures_OKCoin" : funcConfigure_Futures_OKCoin,    // OK期货的实现
        "Huobi" : funcConfigure_Huobi,
        "Futures_Binance" : funcConfigure_Futures_Binance,
        "Binance" : funcConfigure_Binance,
        "WexApp" : funcConfigure_WexApp,                    // wexApp的实现
    }
    return dicRegister
}

टेम्पलेट में विशिष्ट एक्सचेंजों के लिए लेखन को लागू करें, उदाहरण के लिए FMZ के एनालॉग WexApp के साथः

function funcConfigure_WexApp(self) {
    var formatSymbol = function(originalSymbol) {
        // BTC_USDT
        var arr = originalSymbol.split("_")
        var baseCurrency = arr[0]
        var quoteCurrency = arr[1]
        return [originalSymbol, baseCurrency, quoteCurrency]
    }

    self.interfaceGetTickers = function interfaceGetTickers() {
        self.routineGetTicker = HttpQuery_Go("https://api.wex.app/api/v1/public/tickers")
    }

    self.waitTickers = function waitTickers() {
        var ret = []
        var arr = JSON.parse(self.routineGetTicker.wait()).data
        _.each(arr, function(ele) {
            ret.push({
                bid1: parseFloat(ele.buy), 
                bid1Vol: parseFloat(-1),
                ask1: parseFloat(ele.sell), 
                ask1Vol: parseFloat(-1),
                symbol: formatSymbol(ele.market)[0],
                type: "Spot", 
                originalSymbol: ele.market
            })
        })
        return ret 
    }

    self.interfaceGetAcc = function interfaceGetAcc(symbol, updateTS) {
        if (self.updateAccsTS != updateTS) {
            self.routineGetAcc = self.e.Go("GetAccount")
        }
    }

    self.waitAcc = function waitAcc(symbol, updateTS) {
        var arr = formatSymbol(symbol)
        var ret = null 
        if (self.updateAccsTS != updateTS) {
            ret = self.routineGetAcc.wait().Info
            self.bufferGetAccRet = ret 
        } else {
            ret = self.bufferGetAccRet
        }
        if (!ret) {
            return null 
        }        
        var acc = {symbol: symbol, Stocks: 0, FrozenStocks: 0, Balance: 0, FrozenBalance: 0, originalInfo: ret}
        _.each(ret.exchange, function(ele) {
            if (ele.currency == arr[1]) {
                // baseCurrency
                acc.Stocks = parseFloat(ele.free)
                acc.FrozenStocks = parseFloat(ele.frozen)
            } else if (ele.currency == arr[2]) {
                // quoteCurrency
                acc.Balance = parseFloat(ele.free)
                acc.FrozenBalance = parseFloat(ele.frozen)
            }
        })
        return acc
    }

    self.interfaceGetPos = function interfaceGetPos(symbol, price, initSpAcc, nowSpAcc) {
        var symbolInfo = self.getSymbolInfo(symbol)
        var sumInitStocks = initSpAcc.Stocks + initSpAcc.FrozenStocks
        var sumNowStocks = nowSpAcc.Stocks + nowSpAcc.FrozenStocks
        var diffStocks = _N(sumNowStocks - sumInitStocks, symbolInfo.amountPrecision)
        if (Math.abs(diffStocks) < symbolInfo.min / price) {
            return []
        }
        return [{symbol: symbol, amount: diffStocks, price: null, originalInfo: {}}]
    }

    self.interfaceTrade = function interfaceTrade(symbol, type, price, amount) {
        var tradeType = ""
        if (type == self.OPEN_LONG || type == self.COVER_SHORT) {
            tradeType = "bid"
        } else {
            tradeType = "ask"
        }
        var params = {
            "market": symbol,
            "side": tradeType,
            "amount": String(amount),
            "price" : String(-1),
            "type" : "market"
        }
        self.routineTrade = self.e.Go("IO", "api", "POST", "/api/v1/private/order", self.encodeParams(params))
    }

    self.waitTrade = function waitTrade() {
        return self.routineTrade.wait()
    }

    self.calcAmount = function calcAmount(symbol, type, price, amount) {
        // 获取交易对信息
        var symbolInfo = self.getSymbolInfo(symbol)
        if (!symbol) {
            throw symbol + "，交易对信息查询不到"
        }
        var tradeAmount = null 
        var equalAmount = null  // 记录币数
        if (type == self.OPEN_LONG || type == self.COVER_SHORT) {
            tradeAmount = _N(amount * price, parseFloat(symbolInfo.pricePrecision))
            // 检查最小交易量
            if (tradeAmount < symbolInfo.min) {
                Log(self.name, " tradeAmount:", tradeAmount, "小于", symbolInfo.min)
                return false 
            }
            equalAmount = tradeAmount / price
        } else {
            tradeAmount = _N(amount, parseFloat(symbolInfo.amountPrecision))
            // 检查最小交易量
            if (tradeAmount < symbolInfo.min / price) {
                Log(self.name, " tradeAmount:", tradeAmount, "小于", symbolInfo.min / price)
                return false 
            }
            equalAmount = tradeAmount
        }
        return [tradeAmount, equalAmount]
    }

    self.init = function init() {   // 自动处理精度等条件的函数
        var ret = JSON.parse(HttpQuery("https://api.wex.app/api/v1/public/markets"))
        _.each(ret.data, function(symbolInfo) {
            self.symbolsInfo.push({
                symbol: symbolInfo.pair,
                amountPrecision: parseFloat(symbolInfo.basePrecision),
                pricePrecision: parseFloat(symbolInfo.quotePrecision),
                multiplier: 1,
                min: parseFloat(symbolInfo.minQty),
                originalInfo: symbolInfo
            })
        })        
    }
}

और फिर रणनीति में इस टेम्पलेट का उपयोग करना आसान हैः

function main() {
    var fuExName = exchange.GetName()
    var fuConfigureFunc = $.getConfigureFunc()[fuExName]
    var ex = $.createBaseEx(exchange, fuConfigureFunc)

    var arrTestSymbol = ["LTC_USDT", "ETH_USDT", "EOS_USDT"]
    var ts = new Date().getTime()
    
    // 测试获取行情
    ex.goGetTickers()
    var tickers = ex.getTickers()
    Log("tickers:", tickers)
    
    // 测试获取账户信息
    ex.goGetAcc(symbol, ts)
    
    _.each(arrTestSymbol, function(symbol) {        
        _.each(tickers, function(ticker) {
            if (symbol == ticker.originalSymbol) {
                // 打印行情数据
                Log(symbol, ticker)
            }
        })

        // 打印资产数据
        var acc = ex.getAcc(symbol, ts)
        Log("acc:", acc.symbol, acc)
    })
}

रणनीतिक वास्तविकता

ऊपर दिए गए टेम्पलेट के आधार पर डिज़ाइन की गई रणनीति को लिखना बहुत सरल है, पूरी रणनीति लगभग 300+ पंक्तियों की है, जो एक डिजिटल मुद्रा की बहु-विविधता वाली ग्रिड रणनीति को लागू करती है।

वर्तमान में पैसा खो रहा हैT_Tइस तरह, हम अपने ब्लॉग को एक बार फिर से शुरू कर रहे हैं।

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200 यूआर से अधिक, बस दौड़ने के लिए, एक बड़ा एकतरफा पैदल यात्रा, धीमी गति से रक्तस्राव का सामना करना पड़ा। स्थिरता फिर से जुड़ी हुई है, 27 मई से अब तक इसे नहीं हटाया गया है, और फ्यूचर्स ग्रिड अभी भी कोशिश करने की हिम्मत नहीं करता है।