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Explore o Design de Estratégia de Alta Frequência da Mudança Mágica do LeeksReaper

Autora:FMZ~Lydia, Criado: 2022-11-07 18:05:04, Atualizado: 2023-09-15 20:42:34

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Em artigos anteriores, analisamos a ideia e implementação de código da estratégia de alta frequência da versão spot original LeeksReaper.

Análise da Estratégia do LeeksReaperhttps://www.fmz.com/bbs-topic/9725) Análise de Estratégia do LeeksReaper (2)https://www.fmz.com/bbs-topic/9733

Muitos usuários da moeda digital prestam mais atenção à estratégia do líder de dinheiro impresso. A estratégia do líder de dinheiro impresso é negociada no contrato Binance USDT. Pode-se ver a partir da observação e análise de muitos seguidores que essa estratégia de alta frequência é semelhante ao princípio do LeeksReaper (o líder Xiaocao também disse que o princípio das estratégias de alta frequência é semelhante). Mas deve haver algo sutil para alcançar uma taxa de ganho estável e uma proporção de lucro e perda apropriada.

Portanto, eu não pude deixar de fazer a mudança mágica. Embora o efeito estratégico da mudança mágica foi muito pior do que as estratégias dos líderes. Também é uma prática de aprendizagem para estratégias de alta frequência.

LeeksReaper após a mudança mágica

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)
    }
}

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A ideia de modificação da estratégia

A estratégia é planejar negociar no mercado de contratos Binance USDT, que suporta posições unidirecionais. Portanto, a estratégia é modificada de acordo com as características da posição unidirecional (a posição unidirecional é mais conveniente para modificar a estratégia), não consideramos fechar a posição, apenas consideramos a venda e compra. A ideia é mais próxima da versão spot do LeeksReaper.

A estratégia mantém basicamente o critério original de ruptura da tendência de preços a curto prazo, que é controlado pelo parâmetroburstThresholdPCT, de acordo com o qual se pode julgar se o preço a curto prazo ébulloubear.

A estratégia elimina alguns dos módulos originais, como o módulo de saldo. A mudança maior são os fabricantes na carteira de pedidos, aguardando a transação. Espera-se abrir uma posição a um custo mais baixo num jogo caótico longo/curto, seguir a tendência a curto prazo e fechar a posição quando a tendência a curto prazo se inverter e continuar a abrir a posição com uma ordem pendente reversa.

A estratégia é curta e simples porque removeu outro código inútil. Embora a estratégia seja uma estratégia que não ganhe dinheiro, ou mesmo perca dinheiro, mas como FMZer que estão aprendendo estratégia de alta frequência, observar o comportamento da estratégia de alta frequência, observar as micro-leis do mercado é um modelo que pode ser usado.

Optimização da estratégia

No momento, não foi encontrada uma boa direcção para a otimização. Alguém interessado pode deixar seus comentários e discutir juntos.

Estratégia de:https://www.fmz.com/strategy/260806

Esta estratégia é apenas para aprender, o robô real pode ter perdas quando o mercado não é muito otimista.


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