以前の記事では,オリジナルのスポット版LeeksReaperの高周波戦略のアイデアとコード実装を分析しました.
リークスリーパー戦略分析 (1)https://www.fmz.com/bbs-topic/9725) について リークスリーパー戦略分析 (2)https://www.fmz.com/bbs-topic/9733)
デジタル通貨の多くのユーザーは,プリントマネーリーダー戦略により注意を払っている.プリントマネーリーダー戦略は,Binance USDT契約で取引されている.多くのフォロワーの観察と分析から,この高周波戦略がLeeksReaperの原則に似ていることがわかります (リーダーXiaocaoはまた,高周波戦略の原則も類似していると言いました).しかし,安定した勝利率と適切な利益と損失比率を達成するには,微妙なものが必要です.
だから,私は魔法の変化を起こすのを止めることができませんでした. 魔法の変化の戦略効果はリーダーたちの戦略よりもはるかに悪かったが. それはまた,高周波戦略のための学習実践です. FMZerに興味がある人は一緒に議論し,学びましょう.
var TickInterval = 100
function LeeksReaper() {
var self = {}
self.numTick = 0
self.lastTradeId = 0
self.vol = 0
self.askPrice = 0
self.bidPrice = 0
self.orderBook = {
Asks: [],
Bids: []
}
self.prices = []
self.tradeOrderId = 0
self.account = null
self.buyPrice = 0
self.sellPrice = 0
self.state = 0
self.depth = null
self.updateTrades = function() {
var trades = _C(exchange.GetTrades)
if (self.prices.length == 0) {
while (trades.length == 0) {
trades = trades.concat(_C(exchange.GetTrades))
}
for (var i = 0; i < 15; i++) {
self.prices[i] = trades[trades.length - 1].Price
}
}
self.vol = 0.7 * self.vol + 0.3 * _.reduce(trades, function(mem, trade) {
// Huobi not support trade.Id
if ((trade.Id > self.lastTradeId) || (trade.Id == 0 && trade.Time > self.lastTradeId)) {
self.lastTradeId = Math.max(trade.Id == 0 ? trade.Time : trade.Id, self.lastTradeId)
mem += trade.Amount
}
return mem
}, 0)
}
self.updateOrderBook = function() {
var orderBook = _C(exchange.GetDepth)
self.depth = orderBook
self.buyPrice = orderBook.Bids[pendingLevel].Price
self.sellPrice = orderBook.Asks[pendingLevel].Price
self.orderBook = orderBook
if (orderBook.Bids.length < 3 || orderBook.Asks.length < 3) {
return
}
self.bidPrice = orderBook.Bids[0].Price * 0.618 + orderBook.Asks[0].Price * 0.382 + 0.01
self.askPrice = orderBook.Bids[0].Price * 0.382 + orderBook.Asks[0].Price * 0.618 - 0.01
self.prices.shift()
self.prices.push(_N((orderBook.Bids[0].Price + orderBook.Asks[0].Price) * 0.15 +
(orderBook.Bids[1].Price + orderBook.Asks[1].Price) * 0.1 +
(orderBook.Bids[2].Price + orderBook.Asks[2].Price) * 0.1 +
(orderBook.Bids[3].Price + orderBook.Asks[3].Price) * 0.075 +
(orderBook.Bids[4].Price + orderBook.Asks[4].Price) * 0.05 +
(orderBook.Bids[5].Price + orderBook.Asks[5].Price) * 0.025))
}
self.updateAccount = function() {
var account = exchange.GetAccount()
if (!account) {
return
}
self.account = account
LogProfit(parseFloat(account.Info.totalWalletBalance), account)
}
self.CancelAll = function() {
while (1) {
var orders = _C(exchange.GetOrders)
if (orders.length == 0) {
break
}
for (var i = 0; i < orders.length; i++) {
exchange.CancelOrder(orders[i].Id)
}
Sleep(100)
}
}
self.poll = function() {
self.numTick++
self.updateTrades()
self.updateOrderBook()
var pos = _C(exchange.GetPosition)
var burstPrice = self.prices[self.prices.length - 1] * burstThresholdPct
var bull = false
var bear = false
LogStatus(_D(), "\n", 'Tick:', self.numTick, 'self.vol:', self.vol, ', lastPrice:', self.prices[self.prices.length - 1], ', burstPrice: ', burstPrice)
if (self.numTick > 2 && (
self.prices[self.prices.length - 1] - _.max(self.prices.slice(-6, -1)) > burstPrice ||
self.prices[self.prices.length - 1] - _.max(self.prices.slice(-6, -2)) > burstPrice && self.prices[self.prices.length - 1] > self.prices[self.prices.length - 2]
)) {
bull = true
} else if (self.numTick > 2 && (
self.prices[self.prices.length - 1] - _.min(self.prices.slice(-6, -1)) < -burstPrice ||
self.prices[self.prices.length - 1] - _.min(self.prices.slice(-6, -2)) < -burstPrice && self.prices[self.prices.length - 1] < self.prices[self.prices.length - 2]
)) {
bear = true
}
if (pos.length != 0) {
if (pos[0].Type == PD_LONG) {
self.state = 1
} else {
self.state = 2
}
} else {
self.state = 0
}
if ((!bull && !bear)) {
return
}
if (bull) {
var price = (self.state == 0 || self.state == 1) ? self.buyPrice : self.depth.Bids[coverPendingLevel].Price
var amount = (self.state == 0 || self.state == 1) ? pendingAmount : pos[0].Amount
exchange.SetDirection("buy")
exchange.Buy(price, amount)
} else if (bear) {
var price = (self.state == 0 || self.state == 2) ? self.sellPrice : self.depth.Asks[coverPendingLevel].Price
var amount = (self.state == 0 || self.state == 2) ? pendingAmount : pos[0].Amount
exchange.SetDirection("sell")
exchange.Sell(price, amount)
}
self.numTick = 0
Sleep(TickInterval)
self.CancelAll()
self.updateAccount()
}
while (!self.account) {
self.updateAccount()
Sleep(500)
}
Log("self.account:", self.account)
return self
}
function main() {
LogProfitReset()
exchange.SetPrecision(pricePrecision, amountPrecision)
exchange.SetContractType("swap")
var reaper = LeeksReaper()
while (true) {
reaper.poll()
Sleep(100)
}
}
戦略は,一方向のポジションをサポートするBinance USDTコントラクト市場で取引を計画することです. したがって,戦略は一方向のポジションの特徴 (一方向のポジションは戦略を修正するのに便利です) に基づいて変更されます. 我々はポジションを閉鎖することを考慮しません.我々はただ売却と購入を考慮します.アイデアはリークスリーパーのスポットバージョンに近いです.
戦略は基本的に短期的な価格トレンド突破の元の基準を維持し,パラメータによって制御されています.burstThresholdPCT
短期価格がbull
またはbear
.
戦略は,バランスモジュールなどのオリジナルのモジュールの一部を排除する.より大きな変更は,取引を待っている注文簿のメーカーである. 混沌としたロング/ショートゲームで低コストでポジションを開き,短期トレンドを追跡し,短期トレンドが逆転するとポジションを閉じて,逆の待機順序でポジションを開くことを期待する.
戦略は短くシンプルで,他の役に立たないコードを削除したためである. 戦略はお金を作らない戦略であるにもかかわらず,お金を失うこともありませんが,高周波戦略を学習しているFMZerとして,高周波戦略の行動を観察し,市場の微小法則を観察することは,使用できるモデルです. プログラム取引と定量取引は,基礎として多くの練習,経験,理論が必要です.
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戦略はhttps://www.fmz.com/strategy/260806
この戦略は学習のためのものだけです 市場が楽観的でない場合 真のボットには損失があるかもしれません