트렌드 전략은 일반적으로 시장 방향을 판단하기 위해 다양한 지표를 사용하며 각 지표의 수치 대조 결과를 거래 신호로 사용합니다. 따라서 매개 변수를 사용하지 않고 매개 변수를 계산하는 것을 피할 수 없습니다. 매개 변수를 사용하면 적합합니다. 전략은 특정 시장에서 매우 잘 작동하지만 운이 좋지 않으면 시장의 흐름이 현재 매개 변수에 매우 불친절하면 전략이 매우 나쁘게 작동 할 수 있습니다. 따라서 개인 이해는 전략 설계에 대해 간단해야 할수록 더 좋습니다.
import time
basePrice = -1
ratio = 0.05
acc = _C(exchange.GetAccount)
lastCancelAll = 0
minStocks = 0.01
def CancelAll():
while True :
orders = _C(exchange.GetOrders)
for i in range(len(orders)) :
exchange.CancelOrder(orders[i]["Id"], orders[i])
if len(orders) == 0 :
break
Sleep(1000)
def main():
global basePrice, acc, lastCancelAll
exchange.SetPrecision(2, 3)
while True:
ticker = _C(exchange.GetTicker)
if basePrice == -1 :
basePrice = ticker.Last
if ticker.Last - basePrice > 0 and (ticker.Last - basePrice) / basePrice > ratio :
acc = _C(exchange.GetAccount)
if acc.Balance * ratio / ticker.Last > minStocks :
exchange.Buy(ticker.Last, acc.Balance * ratio / ticker.Last)
basePrice = ticker.Last
if ticker.Last - basePrice < 0 and (basePrice - ticker.Last) / basePrice > ratio :
acc = _C(exchange.GetAccount)
if acc.Stocks * ratio > minStocks :
exchange.Sell(ticker.Last, acc.Stocks * ratio)
basePrice = ticker.Last
ts = time.time()
if ts - lastCancelAll > 60 * 5 :
CancelAll()
lastCancelAll = ts
LogStatus(_D(), "\n", "行情信息:", ticker, "\n", "账户信息:", acc)
Sleep(500)
전략의 원리는 매우 간단합니다. 어떤 지표도 사용하지 않고 현재 가격을 거래의 발판으로 사용하고 있으며 주요 매개 변수는 하나뿐입니다.ratio
엑스페라: 엑스페라:
더 많은 트리거:
if ticker.Last - basePrice > 0 and (ticker.Last - basePrice) / basePrice > ratio
현재 가격을 사용해서, 현재 가격이 기본 가격보다 크고, 가격이 초과될 때 기본 가격과 비교합니다.ratio * 100 %
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주문 후 기본 가격을 현재의 가격으로 업데이트합니다.
if ticker.Last - basePrice < 0 and (basePrice - ticker.Last) / basePrice > ratio
공평한 방향의 원리는 동일합니다. 현재 가격을 사용하여 현재 가격이 기본 가격보다 작고 가격이 초과할 때 기본 가격을 대조합니다.ratio * 100 %
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주문 후 기본 가격을 현재의 가격으로 업데이트합니다.
각 주문의 양은 사용 가능한 자금의 값입니다.ratio * 100 %
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계산된 다음 단위가 매개 변수 설정의 최소 거래량보다 작지 않는 한minStocks
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이 방법은 전략적으로 가격 변동에 따라 추격하고 추락할 수 있습니다.
이 실험의 결과로,
이 프로젝트의 결과는:
최근 사용자들은 파이썬 전략이 상대적으로 적다고 말했고, 이후에는 파이썬 언어로 작성된 전략을 더 많이 공유했다. 전략 코드는 또한 매우 간단하며, 발명가들이 처음 시작하는 학습을 양적화하는 데 매우 적합하다. 이 문서는 카카오페이지에 있습니다.https://www.fmz.com/strategy/181185
이 전략은 레퍼런스 학습, 리테스트 테스트, 업그레이드를 최적화 할 수있는 관심사를 위한 것입니다.