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투표 전략

저자:맙소사, 날짜: 2020-05-15 12:24:52
태그:파이썬무역 지원

전략 설명

주식사전에는 구름이 있다: 신규가 높은 것을 쫓아 죽고, 오래된 사람은 간략하게 죽는다. 모든 것은 시간 문제이며, 조심하지 않고 갇혀 있기 때문에 많은 전략이 추세 예측을하고 추세에 따라 보유 상황을 조정합니다.

그리고 고정투자 전략, 즉 주기적으로 고정된 투자 전략의 근본적인 핵심은 낮은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 낮은 가격에 높은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 낮은 가격에 높은 가격에 낮은 가격에 높은 가격에 낮은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 낮은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에 높은 가격에

효과적인 투자의 전략을 수립하여 투자의 수익을 크게 향상시킬 수 있습니다. 우리는 투자의 가치를 진정으로 깨닫기 위해 투자의 수익을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 투자의 전략을 수립하고 투자의 수익을 크게 향상시킬 수 있습니다.

여기서 우리는 위험을 통제하기 위해 운영 범위를 제한하고 다음과 같은 전략 규칙을 정했습니다.

1분당 1개의 빈손을 던지고, 20배의 레버를 씁니다. 불균형 포지션, 손실이 3% 이상이면 계속 고정한다. 이윤이 3% 이상이면 분당 2 마인드를 평형한다. 이 중, 테스트 스크립트에서, 고정 투어 주기, 고정 투어 수, 레버리더 인플로이더, 수익/손실 비율, 포지션 방향은 구성 가능한 항목이다.

연락처

이 전략에 관심이 있다면 +V:Irene11229로 문의하세요. (내 홈페이지를 클릭하면 더 많은 전략을 지속적으로 업데이트 할 것이며 주요 거래소의 시장 분석 데이터를 얻을 수 있습니다.)

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import time

from kumex.client import Trade


class Aip(object):

    def __init__(self):
        # read configuration from json file
        with open('config.json', 'r') as file:
            config = json.load(file)

        self.api_key = config['api_key']
        self.api_secret = config['api_secret']
        self.api_passphrase = config['api_passphrase']
        self.sandbox = config['is_sandbox']
        self.symbol = config['symbol']
        self.timer = int(config['timer'])
        self.size = int(config['size'])
        self.side = config['side']
        self.leverage = config['leverage']
        self.rate = float(config['rate'])
        self.trade = Trade(self.api_key, self.api_secret, self.api_passphrase, is_sandbox=self.sandbox)
        if self.side == 'sell':
            self.close = 'buy'
        else:
            self.close = 'sell'

    def get_position_pcnt(self):
        position = self.trade.get_position_details(self.symbol)
        return float(position['unrealisedPnlPcnt'])


if __name__ == '__main__':
    aip = Aip()
    market_order = aip.trade.create_market_order(aip.symbol, aip.side, aip.leverage, type='market', size=aip.size)
    print('create a market %s order, order id = %s' % (aip.side, market_order['orderId']))
    while 1:
        time.sleep(aip.timer * 60)
        pcnt = aip.get_position_pcnt()
        if pcnt < 0 and abs(pcnt) > aip.rate:
            market_order = aip.trade.create_market_order(aip.symbol, aip.side, aip.leverage,
                                                         type='market', size=aip.size)
            print('create a market %s order, order id = %s' % (aip.side, market_order['orderId']))
        elif pcnt > 0 and pcnt > aip.rate:
            market_order = aip.trade.create_market_order(aip.symbol, aip.close, aip.leverage,
                                                         type='market', size=(aip.size*2))
            print('create a market %s order, order id = %s' % (aip.close, market_order['orderId']))