Portado da versão JavaScript deFuturos de commodities Hedging intertemporal - Centenas de linhas de implementação do código, esta estratégia é uma estratégia de ensino simples, destinada a mostrar o design de estratégias de futuros de commodities na linguagem Python.
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()
Apenas transplantando o código, parece um pouco muito simples, continuamos a fazer algumas transformações, adicionar gráficos para esta estratégia de negociação.
Adicionar o seguinte código antes da posição onde oLogStatus
A função é chamada para transformar a diferença de preço em tempo real em uma estatística de linha K.self.preBarTime
É um membro acrescentado peloHedge
Para desenhar, usamos
# 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")
Efeito de retroexame:
Em seguida, vamos adicionar funções interativas, de modo que a estratégia pode modificar oHedgeSpread
eCoverSpread
Para o controle do spread de cobertura e do spread de fechamento, você também precisa de um botão para fechar a posição com um clique.
Em seguida, no ciclo principal da estratégia, após aq.poll()
, t.poll()
Liga, adiciona o código de controlo interativo.
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]))
Você pode copiar toda a estratégia de negociação aqui:https://www.fmz.com/strategy/211504