今天就跟大家聊聊有关Python中怎么实现一个网格策略,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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'''backtest start: 2019-07-01 00:00:00 end: 2020-01-03 00:00:00 period: 1m exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"BTC_USDT"}] ''' import json # 参数 beginPrice = 5000 # 网格区间开始价格 endPrice = 8000 # 网格区间结束价格 distance = 20 # 每个网格节点的价格距离 pointProfit = 50 # 每个网格节点的利润差价 amount = 0.01 # 每个网格节点的挂单量 minBalance = 300 # 账户最小资金余额(买入时) # 全局变量 arrNet = [] arrMsg = [] acc = None def findOrder (orderId, NumOfTimes, ordersList = []) : for j in range(NumOfTimes) : orders = None if len(ordersList) == 0: orders = _C(exchange.GetOrders) else : orders = ordersList for i in range(len(orders)): if orderId == orders[i]["Id"]: return True Sleep(1000) return False def cancelOrder (price, orderType) : orders = _C(exchange.GetOrders) for i in range(len(orders)) : if price == orders[i]["Price"] and orderType == orders[i]["Type"]: exchange.CancelOrder(orders[i]["Id"]) Sleep(500) def checkOpenOrders (orders, ticker) : global arrNet, arrMsg for i in range(len(arrNet)) : if not findOrder(arrNet[i]["id"], 1, orders) and arrNet[i]["state"] == "pending" : orderId = exchange.Sell(arrNet[i]["coverPrice"], arrNet[i]["amount"], arrNet[i], ticker) if orderId : arrNet[i]["state"] = "cover" arrNet[i]["id"] = orderId else : # 撤销 cancelOrder(arrNet[i]["coverPrice"], ORDER_TYPE_SELL) arrMsg.append("挂单失败!" + json.dumps(arrNet[i]) + ", time:" + _D()) def checkCoverOrders (orders, ticker) : global arrNet, arrMsg for i in range(len(arrNet)) : if not findOrder(arrNet[i]["id"], 1, orders) and arrNet[i]["state"] == "cover" : arrNet[i]["id"] = -1 arrNet[i]["state"] = "idle" Log(arrNet[i], "节点平仓,重置为空闲状态。", "#FF0000") def onTick () : global arrNet, arrMsg, acc ticker = _C(exchange.GetTicker) # 每次获取当前最新的行情 for i in range(len(arrNet)): # 遍历所有网格节点,根据当前行情,找出需要挂单的位置,挂买单。 if i != len(arrNet) - 1 and arrNet[i]["state"] == "idle" and ticker.Sell > arrNet[i]["price"] and ticker.Sell < arrNet[i + 1]["price"]: acc = _C(exchange.GetAccount) if acc.Balance < minBalance : # 如果钱不够了,只能跳出,什么都不做了。 arrMsg.append("资金不足" + json.dumps(acc) + "!" + ", time:" + _D()) break orderId = exchange.Buy(arrNet[i]["price"], arrNet[i]["amount"], arrNet[i], ticker) # 挂买单 if orderId : arrNet[i]["state"] = "pending" # 如果买单挂单成功,更新网格节点状态等信息 arrNet[i]["id"] = orderId else : # 撤单 cancelOrder(arrNet[i]["price"], ORDER_TYPE_BUY) # 使用撤单函数撤单 arrMsg.append("挂单失败!" + json.dumps(arrNet[i]) + ", time:" + _D()) Sleep(1000) orders = _C(exchange.GetOrders) checkOpenOrders(orders, ticker) # 检测所有买单的状态,根据变化做出处理。 Sleep(1000) orders = _C(exchange.GetOrders) checkCoverOrders(orders, ticker) # 检测所有卖单的状态,根据变化做出处理。 # 以下为构造状态栏信息,可以查看FMZ API 文档。 tbl = { "type" : "table", "title" : "网格状态", "cols" : ["节点索引", "详细信息"], "rows" : [], } for i in range(len(arrNet)) : tbl["rows"].append([i, json.dumps(arrNet[i])]) errTbl = { "type" : "table", "title" : "记录", "cols" : ["节点索引", "详细信息"], "rows" : [], } orderTbl = { "type" : "table", "title" : "orders", "cols" : ["节点索引", "详细信息"], "rows" : [], } while len(arrMsg) > 20 : arrMsg.pop(0) for i in range(len(arrMsg)) : errTbl["rows"].append([i, json.dumps(arrMsg[i])]) for i in range(len(orders)) : orderTbl["rows"].append([i, json.dumps(orders[i])]) LogStatus(_D(), "\n", acc, "\n", "arrMsg length:", len(arrMsg), "\n", "`" + json.dumps([tbl, errTbl, orderTbl]) + "`") def main (): # 策略执行从这里开始 global arrNet for i in range(int((endPrice - beginPrice) / distance)): # for 这个循环根据参数构造了网格的数据结构,是一个列表,储存每个网格节点,每个网格节点的信息如下: arrNet.append({ "price" : beginPrice + i * distance, # 该节点的价格 "amount" : amount, # 订单数量 "state" : "idle", # pending / cover / idle # 节点状态 "coverPrice" : beginPrice + i * distance + pointProfit, # 节点平仓价格 "id" : -1, # 节点当前相关的订单的ID }) while True: # 构造好网格数据结构后,进入策略主要循环 onTick() # 主循环上的处理函数,主要处理逻辑 Sleep(500) # 控制轮询频率
策略主要设计思路是,根据自己维护的这个网格数据结构,对比GetOrders
接口返回的当前挂单列表。分析挂出的订单变化(成交与否),更新网格数据结构,做出后续操作。并且挂出的订单不会撤销,直到成交,即使价格偏离也不撤销,因为数字货币市场经常有插针的情况,这些挂单也有可能接到插针的单子(如果交易所有挂单数量限制,那就要调整了)。
策略数据可视化,使用了LogStatus
函数把数据实时显示在状态栏上。
tbl = { "type" : "table", "title" : "网格状态", "cols" : ["节点索引", "详细信息"], "rows" : [], } for i in range(len(arrNet)) : tbl["rows"].append([i, json.dumps(arrNet[i])]) errTbl = { "type" : "table", "title" : "记录", "cols" : ["节点索引", "详细信息"], "rows" : [], } orderTbl = { "type" : "table", "title" : "orders", "cols" : ["节点索引", "详细信息"], "rows" : [], }
构造了三个表格,第一个表格显示当前网格数据结构中每个节点的信息,第二个表格显示异常信息,第三个表格显示交易所实际挂单信息。
看完上述内容,你们对Python中怎么实现一个网格策略有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。