FMZ量化平台策略编写初级教程(必看)

�历史K线信息。这种机制的弊端很明显：在一根K线上，只能产生一次买卖，通常依据的价格是K线的收盘价。并且一根K线只能获取到高开低收四个价格，至于在一根K线内价格如何变化的，是最高价先发生、还是最低价先发生等等信息都无从获取。以1小时K线为例，实盘时肯定每隔几秒获取一次行情信息，交易指令也会在盘中发出而不是等待K线结束。onbar回测机制的好处是易于理解，回测速度极快。

FMZ平台回测分模拟级回测和实盘级回测两种。模拟级回测根据底层K线周期生成模拟的tick，每个底层K线周期上将生成14个回测时间点，而实盘级则是真实收集的tick，大约几秒就有一次，目前部分支持了真实的深度（包含20档），真实的逐笔成交。 数据量很大，回测速度慢，因此不能回测特别长的时间。FMZ的回测机制可以使策略在一根K线上交易多次，避免了只能收盘价成交的情况，更加精准又兼顾了回测速度。具体的说明可参考：https://www.fmz.com/digest-topic/4009

回测的策略框架和实盘相同，都是一个死循环。由于回测是在不同回测点上跳跃，此时可以不用Sleep，在一个循环结束会自动跳到下一个时间点。但Python由于程序机制，需要强制一个Sleep(10),以避免卡死。

回测的撮合

回测引擎会根据用户下单价和回测时间点的盘口价格撮合，如果买价高于卖一，以卖一成交。如果无法成交，就会产生挂单。要保证成交需要加滑点。如果回测时发生了开不了仓或平不掉的情况，检查是不是有未成交订单造成的仓位冻结。

回测页面设置

• 1.回测页面的选择，左侧是策略编辑页面。
• 2.回测起始结束时间，由于数据不完整，回测可能直接从有数据的时间开始。
• 3.回测GetRecords()函数的默认周期，也可以在代码中指定周期参数。
• 4.回测机制的选择。
• 5.展示或隐藏跟多回测设置。
• 6.最大日志数、收益数据数、图表数据数等，为了防止数据量过大导致浏览器卡死。
• 6.底层tick生成依据K线周期。
• 7.交易滑点。
• 7.容错，会模拟API请求出错情况，检查策略容错能力。
• 8.是否绘制行情图标，回测中如果使用了TA指标函数，会自展示在图标上，买卖也会标记。
• 9.手续费设置
• 10.添加交易所-交易对和资产。
• 11.回测参数设置，如果参数是数字还支持一键优化参数，自动按照一定范围遍历参数回测。

回测与实盘的不同

• 1.回测时有效的行情只有GetTicker和GetRecords，其它如获深度、成交历史都不是真实的（因为数据量太大，实盘级回测目前已经支持这些数据，但只有最近数据）。
• 2.回测添加的交易所都是独立账户，目前不支持切换交易对。因此无法在一个账户里操作两个交易对。
• 3.回测中无法使用网络请求。
• 4.回测无法使用IO扩展，只能操作最基础的API。
• 5.回测只能获取标准的数据，像Info之类的牵扯到实盘的数据不存在。
• 6.回测中也有可能不成交，注意冻结订单情况。
• 7.商品期货回测不支持市价单。

策略容错与常见错误

前面说过在实盘中使用API接口都有可能访问失败而返回null，这时在使用其中的数据就会报错并且导致实盘停止，所以策略要做好容错。

常用容错方式

常见错误原因：

• API访问网络错误，接口访问超时将返回null，此时使用就会报错。
• 交易所限制错误，如ip限制、下单精度、访问频率、参数错误、资产不足、市场不能交易、撤销已成交订单等等。可具体根据错误代码查询API文档。
• 交易所返回数据错误，偶有发生，如返回空的深度、延时的账户信息、延时的订单状态等。
• 程序逻辑错误。

在使用API返回数据之前，都要对其是否为null进行判断，下面将介绍集中常用方法：

//1.判断为null进行处理
var ticker = exchange.GetTicker();
while(ticker == null){
     Log('ticker 获取出错');
     ticker = exchange.GetTicker();
 }
 Log(ticker.Last);
 // 2.判断不为null再进行引用
 var ticker = exchange.GetTicker();
 if(!ticker){
     Log(ticker.Last);
 }
 // 3._C()函数重试
 var ticker = _C(exchange.GetTicker);
 Log(ticker.Last);
 // 4. try catch容错
 try{
     var ticker = exchange.GetTicker();
     Log(ticker.Last);
 }
 catch(err){
     Log('ticker 获取出错');
 } 

如果想要获取错误信息，可以使用GetLastError()，将返回上一次出错信息字符串，可以对错误进行差异处理。

FAQ

论坛置顶帖有许多常见错误汇总： https://www.fmz.com/bbs-topic/1427 。这里将摘要一些，遇到问题可以ctrl+F搜索以下。

如何布置托管者？

在添加托管者一节有详细介绍

能不能找人代写策略？

https://www.fmz.com/markets 上有一些人提供代写服务，或者在群里咨询，需要自己联系，自担风险。

访问所有接口都提示timeout

是指访问交易所接口超时，如果偶尔出现不是问题，如果一直提示做说明所在网络无法访问，需要使用海外服务器。

ERR_INVALID_POSITION 错误

回测系统报错，一般为策略编写错误，在没有持仓或者持仓数量不足时，尝试下单平仓，会引起该报错。

symbol not set

期货交易所回测，代码中没有设置合约， 参看 exchange.SetContractType 函数

BITMEX 429错误，{“error”:{“message”:“Rate limit exceeded retry in 1 seconds ……”}}

访问交易所接口频率过高。

{“status”:6004,“msg”:“timestamp is out of range”}

服务器时间戳超出范围需要更新服务器时间，不能偏差过大

GetOrder(455284455): Error: invalid order id or order cancelled.

些交易所订单取消，交易所就不在维护这个订单信息，无法获取。

GetOrders: 400: {“code”:-1121,“msg”:“Invalid symbol.”}

无效的交易对，检查下是不是交易对设置错误。

Secret key decrypt failed

API KEY 解析失败，如果配置了APIKEY后修改过FMZ密码，尝试在FMZ添加交易所页面，重新配置交易所APIKEY。

Signature not valid: Invalid submission time or incorrect time format [无效的提交时间，或时间格式错误]

建议使用Linux服务器，或者在这些出现该问题的windows系统安装时间同步软件。

为什么设置了全局代理，托管者任然无法访问交易所API？

全局代理并没有代理托管者网络端口，由于延迟问题，最好部署海外服务器的托管者

策略如何保存在本地，而不是上传的FMZ上？

使用Python可以导入本地的文件，把正常根据FMZ的API写的策略保存成文件放在自己的服务器上的执行路径下，直接读取执行就可以了。

#!python2.7

def run(runfile):
      with open(runfile,"r") as f:
            exec(f.read())
            
def main():
    run('my.py')

如何使用交易所的测试网或者更改API基地址

使用exchange.SetBase()直接切换到相应的API基地址即可。如：

exchange.SetBase("https://www.okex.me")