ٹائم سیریل ڈیٹا

ٹائم سیریز کا مطلب ہے اعداد و شمار کی ایک سیریز جو لگاتار برابر وقفے وقفے پر حاصل کی جاتی ہے۔ مقداری سرمایہ کاری میں ، یہ اعداد و شمار بنیادی طور پر قیمتوں اور ان پوائنٹس کی نقل و حرکت کے طور پر ظاہر ہوتے ہیں جن پر سرمایہ کاری کی نشان لگائی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر ، اسٹاک کی قیمت ، جس میں مقررہ مدت کے دوران باقاعدگی سے ریکارڈ کیے جانے والے ٹائم سیریز کے اعداد و شمار کا حوالہ دیا جاسکتا ہے ، پڑھنے والے کو اس سے زیادہ واضح تفہیم حاصل ہوگی:

جیسا کہ آپ دیکھ سکتے ہیں، تاریخ ایکس محور پر واقع ہے اور قیمت وائی محور پر دکھائی دیتی ہے۔ اس صورت میں، مسلسل وقفے وقفے کے ساتھ گھومنے والے گھومنے والے دن کا مطلب ہے کہ ایکس محور پر دن کی تعداد 14 دن ہے: 7 مارچ 2005 اور اگلے نقطہ کے درمیان فرق کو نوٹ کریں، 31 مارچ 2005، 5 اپریل 2005 اور 19 اپریل 2005؛

تاہم ، جب آپ ٹائم سیریز کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہیں تو ، آپ اکثر صرف اس طرح کے اعداد و شمار کو نہیں دیکھتے ہیں جس میں صرف تاریخ اور قیمت کے دو کالم ہوتے ہیں۔ زیادہ تر معاملات میں ، آپ پانچ کالموں پر مشتمل اعداد و شمار کا استعمال کریں گے: ڈیٹا سائیکل ، اوپن قیمت ، اعلی ترین قیمت ، کم ترین قیمت اور اختتامی قیمت۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اگر آپ کا ڈیٹا سائیکل دن کی روشنی کی سطح پر ترتیب دیا گیا ہے تو ، اس دن کے اعلی ، اوپن ، کم اور اختتامی قیمت میں ہونے والی تبدیلیاں اس ٹائم سیریز کے اعداد و شمار میں رد عمل ظاہر کریں گی۔

ٹک ڈیٹا کیا ہے؟

ٹِک ڈیٹا تبادلوں کا سب سے مکمل ٹرانزیکشن ڈیٹا ڈھانچہ ہے۔ یہ اوپر ذکر کردہ ٹائم سیریز کے اعداد و شمار کی ایک توسیعی شکل بھی ہے ، جس میں شامل ہیں: کھولنے کی قیمت ، سب سے زیادہ قیمت ، کم قیمت ، تازہ ترین قیمت ، ٹرانزیکشن حجم ، ٹرانزیکشن کی مقدار۔ اگر ٹرانزیکشن ڈیٹا کو ندی کی طرح پیش کیا جائے تو ، ٹِک ڈیٹا اس ندی کا ڈیٹا ہے جس میں کسی پار سے گزرتا ہے۔

جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے ، ملکی فاریکس ایکسچینج میں ہر اقدام کو حقیقی وقت میں مارکیٹ میں دھکیل دیا جاتا ہے۔ جبکہ گھریلو تبادلے ، ہر سیکنڈ میں دو بار جانچ پڑتال کرتے ہیں ، اگر اس وقت کے دوران کوئی اقدام ہوتا ہے تو ، ایک اسپیچ تیار کیا جاتا ہے اور اسے آگے بڑھایا جاتا ہے۔ اس کے مقابلے میں ، اعداد و شمار کی دھکا دینے کی مقدار کو صرف آن ٹائم کے طور پر شمار کیا جاسکتا ہے ، اور اسے آن ٹِک نہیں کہا جاسکتا ہے۔

اس ٹیوٹوریل میں تمام کوڈ اور ٹائم سیریز کے اعداد و شمار کا حصول موجد کے مقداری پلیٹ فارم پر کیا گیا ہے۔

ایجاد کاروں کی طرف سے مقداری ٹِک ڈیٹا

اگرچہ گھریلو ٹِک ڈیٹا حقیقی معنوں میں ٹِک نہیں ہے ، لیکن اس ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے اس کی جانچ پڑتال کی جاسکتی ہے ، کم از کم لامحدود حد تک قریب اور حقیقت کو کم کیا جاسکتا ہے۔ ہر ٹِک میں اس وقت مارکیٹ میں اس اشیا کے اہم پیرامیٹرز دکھائے جاتے ہیں ، اور حقیقی ڈسک میں ہمارا کوڈ ، یعنی نظریاتی طور پر 2 بار ٹِک فی سیکنڈ کی پیمائش کی جارہی ہے۔

مزید برآں ، موجد کی مقدار میں ، یہاں تک کہ اگر ایک گھنٹہ کے دورانیے کے اعداد و شمار کو لوڈ کیا جاتا ہے تو ، اعداد و شمار کے ذرات کو بھی ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، جیسے ڈیٹا کے ذرات کو 1 منٹ میں ایڈجسٹ کرنا۔ اس وقت ، 1 گھنٹے کی لائن 1 منٹ کے اعداد و شمار پر مشتمل ہے۔ یقینا ، جس قدر ذرات چھوٹے ہوں گے ، اتنی ہی اعلی صحت سے متعلق ہوگی۔ اس سے بھی زیادہ طاقتور ، اگر اعداد و شمار کو حقیقی ڈسک سطح کے ٹک میں تبدیل کیا جائے تو ، حقیقی ڈسک ماحول کو بغیر کسی رکاوٹ کے دوبارہ پیش کیا جاسکتا ہے۔ یعنی 1 سیکنڈ 2 ٹِک ایکسچینج کے حقیقی اعداد و شمار۔

اب، آپ کو اس سبق کو مکمل کرنے کے لئے بنیادی تصورات کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔ یہ تصورات جلد ہی واپس آ جائیں گے، اور آپ اس سبق کے بعد کے حصے میں مزید متعلقہ تصورات سیکھیں گے۔

اس حصے کے بارے میں جاننا چاہتے ہیں تو دوستوں سے رابطہ کریں:https://www.fmz.com/bbs-topic/1651مزید معلومات کے لیے

کام کرنے کا ماحول

کام کرنے کے لئے ، سب سے پہلے ، ہمیں ایجاد کنندہ کوالٹی پلیٹ فارم کے بارے میں تصور کرنے کے لئے ٹاسٹر کو تعینات کرنے کی ضرورت ہوگی۔ ٹاسٹر کے تصور کے بارے میں ، آپ کے پروگرامنگ کے تجربے والے قارئین اسے ایک سرکاری طور پر پیکڈ ڈوکر سسٹم کے طور پر تصور کرسکتے ہیں ، جس میں مختلف بڑے تبادلے کے لئے عوامی API انٹرفیس اور حکمت عملی کی تحریر اور جانچ پڑتال کے ل.

• ایجاد کاروں کے لئے مقداری پلیٹ فارم کے لئے منتظم نظام کی تعیناتی

مینیجرز کی تعیناتی دو طریقوں سے ہوتی ہے

A طریقہ کار: صارف خود کرایہ پر یا سرور خریدنے، AWS، علی کلاؤڈ، ڈیجیٹل اوقیانوس اور گوگل کلاؤڈ جیسے بڑے کلاؤڈ پلیٹ فارمز پر تعینات. فائدہ یہ ہے کہ حکمت عملی کی حفاظت یا نظام کی حفاظت دونوں کی ضمانت دی جاتی ہے.

اس حصے کے بارے میں، قارئین کو حوالہ دیا جا سکتا ہے:https://www.fmz.com/bbs-topic/2848

B طریقہ: ایجاد کنندہ کوالٹی پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے عوامی سرور کی تعیناتی ، پلیٹ فارم ہانگ کانگ ، لندن اور ہانگجو میں تین مقامات پر تعیناتی فراہم کرتا ہے ، صارف اپنے مطلوبہ تبادلے کے مقام کے مطابق ، قریبی اصول پر تعیناتی کرسکتا ہے۔ اس کے فوائد آسان ، ایک کلک پر مکمل کرنے کے لئے آسان ، خاص طور پر ابتدائی صارفین کے لئے موزوں ہیں ، لینکس سرور خریدنے کے وقت بہت سی چیزوں کو جاننے کی ضرورت نہیں ہے ، اور لینکس کمانڈ سیکھنے کے وقت کی توانائی سے بھی بچتا ہے ، قیمت بھی نسبتا cheap سستی ہے ، کم فنڈز والے صارفین کے لئے ، پلیٹ فارم اس تعیناتی کے طریقہ کار کو استعمال کرنے کی سفارش کرتا ہے۔

اس مضمون میں ابتدائیوں کی سمجھ میں آنے کے لیے B طریقہ استعمال کیا جائے گا۔

اس کے بارے میں مزید جانیں:登陆FMZ.COMاس صفحے پر کلک کریں کنٹرول سینٹر ، منتظم ، اور منتظم کے صفحے پر کلک کریں کرایہ دار منتظم.

آپ کا پاس ورڈ درج کیا گیا ہے اور کامیابی کے ساتھ تعینات کیا گیا ہے۔

• روبوٹک سسٹم کا تصور اور منتظمین کے درمیان تعلقات

جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے، مینیجر ایک ڈوکر سسٹم کی طرح ہے، اور ایک ڈوکر سسٹم ایک معیاری سیٹ کی طرح ہے، ہم اس معیار کو اچھی طرح سے تعینات کرتے ہیں، اور اس کے بعد اس معیار کے لئے ایک ہیج مثال کی جڑ پیدا کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جو ایک روبوٹ ہے.

روبوٹ تخلیق کرنا بہت آسان ہے ، اچھے میزبان کو تعینات کرنے کے بعد ، بائیں طرف والے روبوٹ ٹیب پر کلک کریں ، روبوٹ تخلیق کریں پر کلک کریں ، ٹیگ نام میں ایک نام پُر کریں ، میزبان میں سے ابھی تعینات اچھے میزبان کا انتخاب کریں۔ نیچے والے ڈائیلاگ باکس میں پیرامیٹرز کا انتخاب اور K لائن سائیکل جیسے حالات کے مطابق انتخاب کیا جاسکتا ہے ، بنیادی طور پر تجارتی حکمت عملی کے انتخاب کے ساتھ۔

اس وقت تک، ہمارے کام کرنے کے ماحول کو مکمل طور پر تعمیر کیا گیا ہے، جیسا کہ آپ دیکھ سکتے ہیں، بہت آسان اور مؤثر ہے، ہر فنکشن میں مختلف افعال ہیں.

پیتھون کے ساتھ ایک سادہ اوسط لائن کی حکمت عملی کو لاگو کریں

اوپر ہم نے ٹائم سیریز ڈیٹا اور ٹِک ڈیٹا کے تصورات کا ذکر کیا ہے، اور اب ہم ان دونوں تصورات کو ایک سادہ ہموار حکمت عملی کے ساتھ جوڑتے ہیں۔

• یکساں حکمت عملی کے بنیادی اصول

ایک سست دورانیہ یکساں لائن کے ذریعے، جیسے 7 دن کی یکساں لائن، اور ایک تیز دورانیہ یکساں لائن کے ذریعے، جیسے 3 دن کی یکساں لائن؛ انہیں ایک ہی K لائن گراف پر لاگو کریں، جب تیز دورانیہ یکساں لائن پر سست دورانیہ یکساں لائن گزرے تو ہم اسے سنہری فورک کہتے ہیں؛ جب سست دورانیہ یکساں لائن سے نیچے تیز دورانیہ یکساں لائن گزرے تو ہم اسے موت کا فورک کہتے ہیں۔

کھولنے کی بنیاد یہ ہے کہ سونے کا کانٹا کھولنے کے لئے ایک سے زیادہ، مردہ کانٹا کھولنے کے لئے خالی، اور برابر کی حکمت عملی ایک ہی ہے.

让我们打开FMZ.COM، لاگ ان اکاؤنٹ ، کنٹرول سینٹر ، پالیسی لائبریری ، نئی حکمت عملی ، اوپر بائیں کونے میں حکمت عملی لکھنے کی زبان میں ، پطرون کو منتخب کریں۔ ذیل میں اس حکمت عملی کا کوڈ ہے ، ہر سطر میں بہت تفصیلی تبصرے ہیں ، براہ کرم قارئین کو آہستہ آہستہ محسوس کریں۔ یہ حکمت عملی اصلی ڈسک کی حکمت عملی نہیں ہے ، کبھی بھی حقیقی رقم کے ساتھ تجربہ نہ کریں ، بنیادی طور پر آپ کو اس حکمت عملی کا ایک اور جامع تصور اور سیکھنے کا نمونہ لکھنے دیں گے۔

import types # 导入Types模块库，这是为了应对代码中将要用到的各种数据类型

def main(): # 主函数，策略逻辑从这里开始
    STATE_IDLE = -1 # 标记持仓状态变量
    state = STATE_IDLE # 标记当前持仓状态
    initAccount = ext.GetAccount() #这里用到了现货数字货币交易类库（python版），编写策略时记得勾选上，作用是获得账户初始信息
    while True: # 进入循环
        if state == STATE_IDLE : # 这里开始开仓逻辑
            n = ext.Cross(FastPeriod,SlowPeriod) # 这里用到了指标交叉函数，详情请查看https://www.fmz.com/strategy/21104
            if abs(n) >= EnterPeriod : # 如果n大于等于入市观察期，这里的入市观察期是为了防止一开盘就胡乱开仓。
                opAmount = _N(initAccount.Stocks * PositionRatio,3) # 开仓量，关于_N的用法，请查看官方API文档
                Dict = ext.Buy(opAmount) if n > 0 else ext.Sell(opAmount) # 建立一个变量，用于存储开仓状态，并执行开仓操作
                if Dict :  # 查看dict变量的情况，为下面的日志输出做准备
                    opAmount = Dict['amount']
                    state = PD_LONG if n > 0 else PD_SHORT # PD_LONG和PD_SHORT均为全局常量，分别用来表示多头和空头仓位。
                    Log("开仓详情",Dict,"交叉周期",n) # 日志信息
        else: # 这里开始平仓逻辑
            n = ext.Cross(ExitFastPeriod,ExitSlowPeriod) # 指标交叉函数，
            if abs(n) >= ExitPeriod and ((state == PD_LONG and n < 0) or (state == PD_SHORT and n > 0)) : # 如果经过了离市观察期且当前账户状态为持仓状态，进而判断金叉或者死叉
                nowAccount = ext.GetAccount() # 再次刷新和获取账户信息
                Dict2 = ext.Sell(nowAccount.Stocks - initAccount.Stocks) if state == PD_LONG else ext.Buy(initAccount.Stocks - nowAccount.Stocks) # 平仓逻辑，是多头就平多头，是空头就平空头。
                state = STATE_IDLE # 标记平仓后持仓状态。
                nowAccount = ext.GetAccount() # 再次刷新和获取账户信息
                LogProfit(nowAccount.Balance - initAccount.Balance,'钱：',nowAccount.Balance,'币：',nowAccount.Stocks,'平仓详情：',Dict2,'交叉周期：',n) # 日志信息
        Sleep(Interval * 1000) # 循环暂停一秒，防止API访问频率过快导致账户被限制。

• ہم آہنگی کی حکمت عملی کا جائزہ

اسٹریٹیجی ایڈیٹنگ کے صفحے پر ، ہم نے حکمت عملی کی تحریر مکمل کرلی ہے ، اگلا ، ہم اس حکمت عملی کا جائزہ لیں گے کہ وہ تاریخی صنعت میں کس طرح کام کرتی ہے۔ تجزیہ کسی بھی مقداری حکمت عملی کی تیاری میں اہم کردار ادا کرتا ہے ، لیکن اس کے ساتھ ہی یہ صرف ایک اہم حوالہ کے طور پر کام کرسکتا ہے ، تجزیہ منافع کی ضمانت کے برابر نہیں ہے ، کیونکہ مارکیٹ میں مسلسل تبدیلی ہوتی ہے ، تجزیہ صرف ایک بعد کا عمل ہے ، جو کسی بھی طرح سے ناجائز زمرے میں آتا ہے ، مارکیٹ اخذ شدہ ہے۔

کلک کریں تجزیہ کی جانچ پڑتال، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ بہت سے پیرامیٹرز ہیں جو ایڈجسٹ کیے جاسکتے ہیں، جو براہ راست اندرونی طور پر تبدیل کیے جاسکتے ہیں، بعد میں پالیسیوں کے لئے زیادہ پیچیدہ، زیادہ سے زیادہ پیرامیٹرز کے لئے، اس طرح کی تبدیلی صارف کو کوڈ میں انفرادی تبدیلیوں کی پریشانی سے بچنے میں مدد ملتی ہے، آسان، تیز رفتار اور واضح ہے.

پس منظر میں اصلاح کے اختیارات کو خود کار طریقے سے آپ کے مقرر کردہ پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے، نظام سب سے بہترین پیرامیٹرز کی ایک قسم کی کوشش کریں گے، حکمت عملی کے ڈویلپرز کو بہترین انتخاب تلاش کرنے میں مدد.

مندرجہ بالا مثالوں سے ہم دیکھ سکتے ہیں کہ مقداری تجارت کی بنیاد وقت کے سلسلے کے اعداد و شمار کے تجزیے کے ذریعے ہوتی ہے ، اور ٹِک ڈیٹا کے دوبارہ جانچ پڑتال کے ساتھ تعامل ، پھر پیچیدہ منطق ، دونوں بنیادی عناصر سے جڑے ہوئے ہیں۔ فرق صرف طول و عرض میں مختلف ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر ، اعلی تعدد تجارت کے لئے ، زیادہ تفصیلی ڈیٹا کراس ، زیادہ بھرپور وقت کے سلسلے کے اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر ، سود کی تجارت کے لئے ، ریٹیسٹ نمونوں کے اعداد و شمار کی ضرورت نسبتا large بڑی ہوتی ہے ، شاید کچھ دو ٹرانزیکشن اشارے کے لئے کئی دہائیوں کے مسلسل گہرائی کے اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ ان کے منافع میں توسیع اور چھوٹے فرق کے نتائج کی شماریات کو معلوم کیا جاسکے۔ بعد کے مضامین میں ، میں اعلی تعدد تجارت ، اور سود کی تجارت کی حکمت عملی کا تعارف کروں گا۔