Говоря о стратегиях хеджирования, на разных рынках существуют различные типы, разнообразные комбинации и разнообразные идеи. Мы исследуем дизайнерские идеи и концепции стратегии хеджирования из самого классического межвременного хеджирования. Сегодня рынок криптовалют гораздо более активен, чем в начале, и также существует много бирж фьючерсных контрактов, которые предлагают множество возможностей для арбитражного хеджирования. Спотный арбитраж, арбитраж денежных средств, фьючерсный межвременный арбитраж, арбитраж фьючерсов на межвременном рынке и т. Д., Крипто количественные торговые стратегии возникают одна за другой. Давайте посмотрим на
Почему стратегия несколько хардкорная, потому что стратегия написана на C++ и чтение стратегии немного сложнее. Но это не мешает читателям узнать суть дизайна и идей этой стратегии. Логика стратегии относительно проста, длина кода умеренная, всего 500 строк. С точки зрения сбора рыночных данных, в отличие от других стратегий, которые используют интерфейс
С точки зрения дизайна, структура стратегии разумна, степень соединения кода очень низкая, и ее удобно расширять или оптимизировать. Логика ясна, и такой дизайн не только легко понять. В качестве учебного материала изучение дизайна этой стратегии также является хорошим примером. Принцип этой стратегии относительно прост, то есть, является ли распространение форвардного контракта и недавнего контракта положительным или отрицательным? основной принцип соответствует межвременному хеджированию товарных фьючерсов.
после понимания основных принципов, остальное - как стратегия запускает открытие позиции хеджирования, как закрыть позицию, как добавить позиции, метод контроля общей позиции и другие подробности обработки стратегии.
Стратегия хеджирования в основном касается колебаний разницы в цене объекта (спред) и ее регрессии.
Это приводит к неопределенности в отношении хеджирования прибыли и убытков, но риск все еще намного меньше, чем односторонняя тенденция. для различных оптимизаций межвременной стратегии мы можем выбрать начать с уровня контроля позиции и условия открытия и закрытия триггера. например, мы можем использовать классический
Посмотрев на весь код, можно сделать вывод, что код примерно разделен на четыре части.
Перечислить определения значений, определить некоторые значения состояний и использовать для маркировки состояний.
Класс генератора данных K-линии: стратегия определяется данными K-линии, генерируемыми объектом класса генератора.
Класс хеджирования: объекты этого класса могут выполнять специфическую логику торговли, операции хеджирования и обработку деталей стратегии.
Основная функция стратегии, которая является функцией
Благодаря общему пониманию кодекса стратегии, мы можем постепенно изучать различные аспекты стратегии, а затем изучать дизайн, идеи и навыки стратегии.
State
Заявлениеenum State { // Enum type defines some states
STATE_NA, // Abnormal state
STATE_IDLE, // idle
STATE_HOLD_LONG, // holding long positions
STATE_HOLD_SHORT, // holding short positions
};
Поскольку некоторые функции в коде возвращают состояние, эти состояния определяются в типе перечисленияState
.
Увидев этоSTATE_NA
появляется в коде ненормально, иSTATE_IDLE
является неактивным, то есть состояние операции может быть хеджировано.STATE_HOLD_LONG
является состоянием, в котором положительная позиция хеджирования удерживается.STATE_HOLD_SHORT
является состоянием, в котором удерживается отрицательная позиция хеджирования.
string replace(string s, const string from, const string& to)
toHex
inline unsigned char toHex(unsigned char x)
std::string urlencode(const std::string& str)
uint64_t _Time(string &s)
class BarFeeder { // K line data generator class
public:
BarFeeder(int period) : _period(period) { // constructor with argument "period" period, initialized in initialization list
_rs.Valid = true; // Initialize the "Valid" property of the K-line data in the constructor body.
}
void feed(double price, chart *c=nullptr, int chartIdx=0) { // input data, "nullptr" null pointer type, "chartIdx" index default parameter is 0
uint64_t epoch = uint64_t(Unix() / _period) * _period * 1000; // The second-level timestamp removes the incomplete time period (incomplete _period seconds) and is converted to a millisecond timestamp.
bool newBar = false; // mark the tag variable of the new K line Bar
if (_rs.size() == 0 || _rs[_rs.size()-1].Time < epoch) { // if the K line data is 0 in length. Or the last bar's timestamp is less than epoch (the last bar of the K line is more than the current most recent cycle timestamp)
record r; // declare a K line bar structure
r.Time = epoch; // construct the K line bar of the current cycle
r.Open = r.High = r.Low = r.close = price; // Initialize the property
_rs.push_back(r); // K line bar is pressed into the K line data structure
if (_rs.size() > 2000) { // if the K-line data structure length exceeds 2000, the oldest data is removed.
_rs.erase(_rs.begin());
}
newBar = true; // tag
} else { // In other cases, it is not the case of a new bar.
record &r = _rs[_rs.size() - 1]; // Reference the data of the last bar in the data.
r.High = max(r.High, price); // The highest price update operation for the referenced data.
r.Low = min(r.Low, price); // The lowest price update operation for the referenced data.
r.close = price; // Update the closing price of the referenced data.
}
auto bar = _rs[_rs.size()-1]; // Take the last column data and assign it to the bar variable
json point = {bar.Time, bar.Open, bar.High, bar.Low, bar.close}; // construct a json type data
if (c != nullptr) { // The chart object pointer is not equal to the null pointer, do the following.
if (newBar) { // judge if the new Bar appears
c->add(chartIdx, point); // call the chart object member function add to insert data into the chart object (new k line bar)
c->reset(1000); // retain only 1000 bar of data
} else {
c->add(chartIdx, point, -1); // Otherwise update (not new bar), this point (update this bar).
}
}
}
records & get() { // member function, method for getting K line data.
Return _rs; // Returns the object's private variable _rs . (ie generated K-line data)
}
private:
int _period;
records _rs;
};
Этот класс в основном отвечает за обработку полученных данных о тиках в линию K разницы для управления логикой хеджирования стратегии.
У некоторых читателей могут возникнуть вопросы, зачем использовать данные тика? Зачем строить генератор данных K-линии таким образом? Разве не хорошо использовать данные K-линии напрямую? Этот тип вопроса был выпущен в три всплеска. Когда я написал некоторые стратегии хеджирования, я также устроил ажиотаж. Я нашел ответ, когда написал стратегию хеджирования
К-линейные данные разницы между двумя контрактами - это статистика изменения цены на разницу в определенном периоде. Поэтому невозможно просто взять K-линейные данные каждого из двух контрактов для вычитания и вычислить разницу каждого данного на каждом K-линейном столбце. Наиболее очевидной ошибкой является, например, самая высокая цена и самая низкая цена двух контрактов, не обязательно одновременно. Таким образом, вычитаемое значение не имеет особого смысла.
Таким образом, нам нужно использовать данные тика в режиме реального времени для расчета разницы в режиме реального времени и вычислить изменение цены в определенный период в режиме реального времени (т. е. самую высокую, самую низкую, открытую и закрытую цену на столбце K-линии).
class Hedge { // Hedging class, the main logic of the strategy.
public:
Hedge() { // constructor
...
};
State getState(string &symbolA, depth &depthA, string &symbolB, depth &depthB) { // Get state, parameters: contract A name, contract A depth data, contract B name, contract B depth data
...
}
bool Loop(string &symbolA, depth &depthA, string &symbolB, depth &depthB, string extra="") { // Opening and closing position main logic
...
}
private:
vector<double> _addArr; // Hedging adding position list
string _state_desc[4] = {"NA", "IDLE", "LONG", "SHORT"}; // Status value Description
int _countOpen = 0; // number of opening positions
int _countcover = 0; // number of closing positions
int _lastcache = 0; //
int _hedgecount = 0; // number of hedging
int _loopcount = 0; // loop count (cycle count)
double _holdPrice = 0; // holding position price
BarFeeder _feederA = BarFeeder(DPeriod); // A contract Quote K line generator
BarFeeder _feederB = BarFeeder(DPeriod); // B contract Quote K line generator
State _st = STATE_NA; // Hedging type Object Hedging position status
string _cfgStr; // chart configuration string
double _holdAmount = 0; // holding position amount
bool _iscover = false; // the tag of whether to close the position
bool _needcheckOrder = true; // Set whether to check the order
chart _c = chart(""); // chart object and initialize
};
Поскольку код относительно длинный, некоторые части пропускаются, это в основном показывает структуру этого класса хеджирования, конструктор функция хеджирования пропускается, в основном для цели инициализации объекта.
GetState
Эта функция в основном занимается проверкой ордера, отменой ордера, обнаружением позиции, балансированием позиции и т. д. Поскольку в процессе хеджирования операций невозможно избежать одной ноги (т. е. контракт исполняется, другой не выполняется), если проверка выполняется в логике размещения ордера, а затем обработка операции повторной отправки ордера или операции закрытия позиции, логика стратегии будет хаотичной.
Так что при разработке этой части, я взял другую идею. если операция хеджирования запускается, до тех пор, пока заказ размещается один раз, независимо от того, есть ли хеджирование одной ноги, по умолчанию, что хеджирование является успешным, а затем баланс позиции обнаруживается вgetState
и логика обработки баланса будет рассматриваться самостоятельно.
Кружок
Торговая логика стратегии заключается в этой функции, в которойgetState
К-линейный объект генератора данных используется для генерации K-линейных данных разницы ((spread), и выполняется суждение об открытии, закрытии и добавлении логики позиции.
void main() {
...
string realSymbolA = exchange.SetcontractType(symbolA)["instrument"]; // Get the A contract (this_week / next_week / quarter ), the real contract ID corresponding to the week, next week, and quarter of the OKEX futures contract.
string realSymbolB = exchange.SetcontractType(symbolB)["instrument"]; // ...
string qs = urlencode(json({{"op", "subscribe"}, {"args", {"futures/depth5:" + realSymbolA, "futures/depth5:" + realSymbolB}}}).dump()) ; // jSON encoding, url encoding for the parameters to be passed on the ws interface
Log("try connect to websocket"); // Print the information of the connection WS interface.
auto ws = Dial("wss://real.okex.com:10442/ws/v3|compress=gzip_raw&mode=recv&reconnect=true&payload="+qs); // call the FMZ API "Dial" function to acess the WS interface of OKEX Futures
Log("connect to websocket sucess");
depth depthA, depthB; // Declare two variables of the depth data structure to store the depth data of the A contract and the B contract
auto filldepth = [](json &data, depth &d) { // construct the code for the depth data with the json data returned by the interface.
d.Valid = true;
d.Asks.clear();
d.Asks.push_back({atof(string(data["asks"][0][0]).c_str()), atof(string(data["asks"][0][1]).c_str( ))});
d.Bids.clear();
d.Bids.push_back({atof(string(data["bids"][0][0]).c_str()), atof(string(data["bids"][0][1]).c_str( ))});
};
string timeA; // time string A
string timeB; // time string B
while (true) {
auto buf = ws.read(); // Read the data pushed by the WS interface
...
}
После запуска стратегии она выполняется из основной функции. При инициализации основной функции стратегия подписывается на рынок тиков интерфейса веб-сокета. Основная задача основной функции заключается в построении основной петли, которая непрерывно принимает котировки тиков, подталкиваемые интерфейсом веб-сокета биржи, а затем вызывает членскую функцию объекта класса хеджирования: функцию петли.
Следует отметить, что упомянутый выше рынок клещей на самом деле представляет собой интерфейс данных тонкой глубины абонентского заказа, который представляет собой данные книги заказов для каждого файла. Однако стратегия использует только первый файл данных, на самом деле, это почти то же самое, что и данные рынка клещей. Стратегия не использует данные других файлов и не использует значение заказа первого файла.
Взгляните внимательнее на то, как стратегия подписывается на данные интерфейса веб-сокета и как он настроен.
string qs = urlencode(json({{"op", "subscribe"}, {"args", {"futures/depth5:" + realSymbolA, "futures/depth5:" + realSymbolB}}}).dump());
Log("try connect to websocket");
auto ws = Dial("wss://real.okex.com:10442/ws/v3|compress=gzip_raw&mode=recv&reconnect=true&payload="+qs);
Log("connect to websocket sucess");
Во-первых, URL кодирование подписки сообщения json параметр, прошедший подписанный интерфейс, то есть значениеpayload
Затем важным шагом является вызов функции интерфейса API платформы FMZ QuantDial
Функция.Dial
Здесь мы делаем некоторые настройки, пусть объект управления соединением веб-сокета, который будет создан, будет иметь автоматическое воссоединение или отключение (сообщение подписки все еще использует значениеqs
строкаpayload
параметр), чтобы достичь этой функции, вы должны добавить конфигурацию в строке параметровDial
function.
НачалоDial
параметр функции следующий:
wss://real.okex.com:10442/ws/v3
это адрес интерфейса веб-сокета, к которому необходимо получить доступ, и разделен
|Parameter name|description|
|-|-|
|compress|compress is compression mode, OKEX websocket interface uses gzip_raw this way, so it is set to gzip_raw|
|mode|Mode is mode, optional dual, send and recv three kind. Dual is bidirectional, sending compressed data and receiving compressed data. Send is to send compressed data. Recv receives the compressed data and decompresses it locally.|
|reconnect|Reconnect is set to reconnect, reconnect=true to enable reconnection, no default is not reconnected.|
|payload|The payload is a subscription message that needs to be sent when ws is reconnected.|
After this setting, even if the websocket connection is disconnected, FMZ Quant trading platform's underlying system of the docker system will automatically reconnect and get the latest market data in time.
Grab every price fluctuation and quickly capture the right hedge.
- Position control
Position control is controlled using a ratio of hedge positions similar to the “Fibonaci” series.
для (int i = 0; i < AddMax + 1; i++) { // построить структуру данных, которая контролирует количество скальпинга, подобное соотношению последовательности Бофинака к числу хеджировок.
if (_addArr.size() < 2) { // Первые две добавленные позиции изменяются как: удвоить количество хеджей
_addArr.push_back (((i+1) *OpenAmount);
Я не знаю.
_addArr.push_back ((_addArr[_addArr.size()-1] + _addArr[_addArr.size()-2]); // Последние две добавляющие позиции суммируются вместе, и величина текущей позиции вычисляется и хранится в структуре данных
It can be seen that the number of additional positions added each time is the sum of the last two positions.
Such position control can realize the larger the difference, the relative increase of the arbitrage hedge, and the dispersion of the position, so as to grasp the small position of the small price fluctuation, and the large price fluctuation position is appropriately increased.
- closing position: stop loss and take profit
Fixed stop loss spread and take profit spread.
When the position difference reaches the take profit position and the stop loss position, the take profit and stop loss are carried out.
- The designing of entering the market and leaving the market
The period of the parameter ```NPeriod``` control provides some dynamic control over the opening and closing position of the strategy.
- Strategy chart
The strategy automatically generates a spread K-line chart to mark relevant transaction information.
c++ strategy custom chart drawing operation is also very simple. You can see that in the constructor of the hedge class, we use the written chart configuration string ```_cfgStr``` to configure the chart object ```_c```, ```_c``` is the private component of the hedge class. When the private member is initialized, the ```chart``` object constructed by the FMZ Quant platform custom chart API interface function is called.
_cfgStr = R
Call _c.update(_cfgStr); Используйте _cfgStr для настройки на объект диаграммы.
call _c.reset(); для сброса данных диаграммы.
When the strategy code needs to insert data into the chart, it also calls the member function of the ```_c``` object directly, or passes the reference of ```_c``` as a parameter, and then calls the object member function (method) of ```_c``` to update the chart data and insert operation.
E.g:
_c.add(chartIdx, {{
After placing the order, mark the K line chart.
As follows, when drawing a K line, a reference to the chart object ```_c``` is passed as a parameter when calling the member function ```feed``` of the ```BarFeeder``` class.
void feed ((двойная цена, график *c=nullptr, int chartIdx=0)
That is, the formal parameter ```c``` of the ```feed``` function.
json point = {bar.Time, bar.Open, bar.High, bar.Low, bar.close}; // создать тип данных json
если (c!= nullptr) { // указатель объекта диаграммы не равен нулевому указателю, выполните следующее.
если (newBar) { // судить, если появится новая панель
c->add(chartIdx, точка); // вызвать функцию члена объекта графика
Insert a new K-line Bar data into the chart by calling the ```add``` member function of the chart object ```_c```.
c->добавить ((графикаIdx, точка);
Эта стратегия предназначена только для обучения и коммуникации.При ее применении на реальном рынке, пожалуйста, измените и оптимизируйте в соответствии с фактической ситуацией на рынке.
Адрес стратегии:https://www.fmz.com/strategy/163447
Более интересные стратегии на платформе FMZ Quant