재화 선물의 파이썬 버전

자바스크립트 버전에서 가져온재화 선물 간 시간적 헤지 - 코드 구현의 수백 줄이 전략은 파이썬 언어로 상품 선물 전략의 디자인을 보여주는 간단한 교육 전략입니다. 주로 전략 작성 및 참조 디자인 아이디어를 배우는 데 사용됩니다.

class Hedge:
    'Hedging control class'
    def __init__(self, q, e, initAccount, symbolA, symbolB, hedgeSpread, coverSpread):
        self.q = q 
        self.initAccount = initAccount
        self.status = 0
        self.symbolA = symbolA
        self.symbolB = symbolB
        self.e = e
        self.isBusy = False 
        self.hedgeSpread = hedgeSpread
        self.coverSpread = coverSpread
        self.opAmount = OpAmount 
        
    def poll(self):
        if (self.isBusy or not exchange.IO("status")) or not ext.IsTrading(self.symbolA):
            Sleep(1000)
            return 

        insDetailA = exchange.SetContractType(self.symbolA)
        if not insDetailA:
            return 

        tickerA = exchange.GetTicker()
        if not tickerA:
            return 

        insDetailB = exchange.SetContractType(self.symbolB)
        if not insDetailB:
            return 

        tickerB = exchange.GetTicker()
        if not tickerB:
            return 

        LogStatus(_D(), "A sell B buy", _N(tickerA["Buy"] - tickerB["Sell"]), "A buy B sell", _N(tickerA["Sell"] - tickerB["Buy"]))
        action = 0

        if self.status == 0:
            if (tickerA["Buy"] - tickerB["Sell"]) > self.hedgeSpread:
                Log("open position A sell B buy", tickerA["Buy"], tickerB["Sell"], "#FF0000")
                action = 1
            elif (tickerB["Buy"] - tickerA["Sell"]) > self.hedgeSpread:
                Log("open position B sell A buy", tickerB["Buy"], tickerA["Sell"], "#FF0000")
                action = 2
        elif self.status == 1 and (tickerA["Sell"] - tickerB["Buy"]) <= self.coverSpread:
            Log("close position A buy B sell", tickerA["Sell"], tickerB["Buy"], "#FF0000")
            action = 2
        elif self.status == 2 and (tickerB["Sell"] - tickerA["Buy"]) <= self.coverSpread:
            Log("close position B buy A sell", tickerB["Sell"] - tickerA["Buy"], "#FF0000")
            action = 1 

        if action == 0:
            return 
        
        self.isBusy = True
        tasks = []
        if action == 1:
            tasks.append([self.symbolA, "sell" if self.status == 0 else "closebuy"])
            tasks.append([self.symbolB, "buy" if self.status == 0 else "closesell"])
        elif action == 2:
            tasks.append([self.symbolA, "buy" if self.status == 0 else "closesell"])
            tasks.append([self.symbolB, "sell" if self.status == 0 else "closebuy"])

        def callBack(task, ret):
            def callBack(task, ret):
                self.isBusy = False
                if task["action"] == "sell":
                    self.status = 2
                elif task["action"] == "buy":
                    self.status = 1
                else:
                    self.status = 0
                    account = _C(exchange.GetAccount)
                    LogProfit(account["Balance"] - self.initAccount["Balance"], account)
            self.q.pushTask(self.e, tasks[1][0], tasks[1][1], self.opAmount, callBack)

        self.q.pushTask(self.e, tasks[0][0], tasks[0][1], self.opAmount, callBack)


def main():
    SetErrorFilter("ready|login|timeout")
    Log("Connecting to the trading server...")
    while not exchange.IO("status"):
        Sleep(1000)

    Log("Successfully connected to the trading server")
    initAccount = _C(exchange.GetAccount)
    Log(initAccount)
    n = 0 

    def callBack(task, ret):
        Log(task["desc"], "success" if ret else "fail")

    q = ext.NewTaskQueue(callBack)

    if CoverAll:
        Log("Start closing all remaining positions...")
        ext.NewPositionManager().CoverAll()
        Log("Operation complete")

    t = Hedge(q, exchange, initAccount, SA, SB, HedgeSpread, CoverSpread)
    while True:
        q.poll()
        t.poll()

코드를 이식하는 것만으로도 너무 간단해 보이지만, 우리는 계속 변형을 하고, 이 거래 전략에 차트를 추가합니다.

다음 코드는LogStatus이 함수는 실시간 가격 차이를 K-라인 통계로 변환합니다.self.preBarTime의원Hedge최신 BAR 시간표를 기록하기 위해 클래스를 사용합니다. 그림을 그리기 위해 우리는 Drawing Class library을 사용합니다. 직접 그림 인터페이스를 호출하면 쉽게 차트를 그릴 수 있습니다.

# Calculate the spread K line
        r = exchange.GetRecords()
        if not r:
            return 
        diff = tickerB["Last"] - tickerA["Last"]
        if r[-1]["Time"] != self.preBarTime:
            # Update
            self.records.append({"Time": r[-1]["Time"], "High": diff, "Low": diff, "Open": diff, "Close": diff, "Volume": 0})
            self.preBarTime = r[-1]["Time"]
        if diff > self.records[-1]["High"]:
            self.records[-1]["High"] = diff
        if diff < self.records[-1]["Low"]:
            self.records[-1]["Low"] = diff
        self.records[-1]["Close"] = diff
        ext.PlotRecords(self.records, "diff:B-A")
        ext.PlotHLine(self.hedgeSpread if diff > 0 else -self.hedgeSpread, "hedgeSpread")
        ext.PlotHLine(self.coverSpread if diff > 0 else -self.coverSpread, "coverSpread")

백테스팅 효과:

다음으로, 우리는 상호 작용 기능을 추가합니다.HedgeSpread그리고CoverSpread실행 시간에 헤지 스프레드와 클로저 스프레드를 제어하는 매개 변수. 또한 한 번의 클릭으로 포지션을 닫을 버튼이 필요합니다. 우리는 전략 편집 페이지에 이러한 컨트롤을 추가합니다.

그 다음 전략의 주요 루프에서q.poll(), t.poll()전화, 인터랙티브 제어 코드를 추가합니다.

while True:
        q.poll()
        t.poll()
        # The following interactive control code
        cmd = GetCommand()
        if cmd:
            arr = cmd.split(":")
            if arr[0] == "AllCover":
                p.CoverAll()
            elif arr[0] == "SetHedgeSpread":
                t.SetHedgeSpread(float(arr[1]))
            elif arr[0] == "SetCoverSpread":
                t.SetCoverSpread(float(arr[1]))

여기에서 전체 거래 전략을 복사할 수 있습니다.https://www.fmz.com/strategy/211504