Например, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае, в Китае.
Данные о ценовой разнице: BTC устойчивый - BTC квартальный ((исключить проверку совпадения)
Цикл сделок: 1 минута
头寸匹配：1:1
Тип сделки: однородный период
Условия открытия длительного дифференцированного опциона: если текущий счет не имеет акций, и длительный дифференцированный опцион < (долгосрочный уровень дифференцированного опциона - порог), то длительный дифференцированный опцион; т.е.: купить BTC постоянно, продать BTC квартально.
Условия открытия дифференцированной сделки: если текущий счет не имеет акций, и дифференцированная цена > (долгосрочный уровень дифференциации + порог), дифференцированная сделка осуществляется; то есть: продать BTC постоянно, купить BTC квартально.
Условия проведения длительного дифференцированного баланса: если текущий счет имеет длительный дифференцированный баланс BTC и имеет квартальный дифференцированный баланс BTC, и дифференцированный баланс > длительный дифференцированный баланс, то длительный дифференцированный баланс.
Условия проведения дифференцированного баланса: если текущий счет имеет постоянные вакансии BTC и имеет несколько квартальных ордеров BTC, а дифференциация <долгосрочный уровень дифференциации, то дифференциация будет длиться длительное время.
Например:Предположим, что длительная разница между BTC и BTC длится около 35 дней. Если длительная разница достигнет 50 дней, мы ожидаем, что она вернется до 35 и ниже в будущем. Тогда можно продать BTC длительным, а также купить BTC в течение периода, чтобы покрыть эту разницу.
:point_right: Если вы заинтересованы в этой стратегии, пожалуйста, +V:Irene11229 (Нажмите на мою страницу, я буду постоянно обновлять больше стратегий, а также получать данные о рыночном анализе на нескольких ведущих биржах)
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import time
from kumex.client import Trade, Market
class Hf(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_a = config['symbol_a']
self.symbol_b = config['symbol_b']
self.spread_mean = float(config['spread_mean'])
self.leverage = float(config['leverage'])
self.size = int(config['size'])
self.num_param = float(config['num_param'])
self.trade = Trade(self.api_key, self.api_secret, self.api_passphrase, is_sandbox=self.sandbox)
self.market = Market(self.api_key, self.api_secret, self.api_passphrase, is_sandbox=self.sandbox)
def get_symbol_price(self, symbol):
ticker = self.market.get_ticker(symbol)
return float(ticker['price'])
if __name__ == '__main__':
hf = Hf()
while 1:
# ticker of symbols
price_af = hf.get_symbol_price(hf.symbol_a)
price_bf = hf.get_symbol_price(hf.symbol_b)
# position of symbols
position_a = hf.trade.get_position_details(hf.symbol_a)
position_a_qty = int(position_a['currentQty'])
position_b = hf.trade.get_position_details(hf.symbol_b)
position_b_qty = int(position_b['currentQty'])
# interval of price
new_spread = price_af - price_bf
print('new_spread =', new_spread)
if position_a_qty == position_b_qty == 0 and new_spread < (hf.spread_mean - hf.num_param):
buy_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_a, 'buy', hf.leverage, hf.size, price_af + 1)
print('buy %s,order id =%s' % (hf.symbol_a, buy_order['orderId']))
sell_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_b, 'sell', hf.leverage, hf.size, price_bf - 1)
print('sell %s,order id =%s' % (hf.symbol_b, sell_order['orderId']))
elif position_a_qty == position_b_qty == 0 and new_spread > (hf.spread_mean + hf.num_param):
buy_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_a, 'sell', hf.leverage, hf.size, price_af - 1)
print('sell %s,order id =%s' % (hf.symbol_a, buy_order['orderId']))
sell_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_b, 'buy', hf.leverage, hf.size, price_bf + 1)
print('buy %s,order id =%s' % (hf.symbol_b, sell_order['orderId']))
elif position_a_qty > 0 and position_b_qty < 0 and new_spread > hf.spread_mean:
buy_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_a, 'sell', position_a['realLeverage'],
position_a_qty, price_af + 1)
print('sell %s,order id =%s' % (hf.symbol_a, buy_order['orderId']))
sell_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_b, 'buy', position_a['realLeverage'],
position_a_qty, price_bf - 1)
print('buy %s,order id =%s' % (hf.symbol_b, sell_order['orderId']))
elif position_a_qty < 0 and position_b_qty > 0 and new_spread < hf.spread_mean:
buy_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_a, 'buy', position_a['realLeverage'],
position_a_qty, price_af - 1)
print('buy %s,order id =%s' % (hf.symbol_a, buy_order['orderId']))
sell_order = hf.trade.create_limit_order(hf.symbol_b, 'sell', position_a['realLeverage'],
position_a_qty, price_bf + 1)
print('sell %s,order id =%s' % (hf.symbol_b, sell_order['orderId']))
time.sleep(60)
принимающийВы говорите наоборот, что постоянные цены почти такие же, как и текущие цены, и цены значительно выше. Должно быть, цены выше в квартале, как это будет покупать в квартале, должно быть покупать в квартале, продавать в квартале.