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程序化交易中的K线数据处理浅谈

Author: 小小梦, Created: 2019-08-13 11:11:38, Updated: 2019-08-15 10:00:13

程序化交易中的K线数据处理浅谈

在编写程序化交易策略时,使用K线数据,经常会有需求使用一些非标准周期K线数据的情况,例如需要使用12分钟周期K线数据、4小时K线周期数据,通常这类非标准周期是无法直接获取的。那么我们如何应对此类需求呢? 答案肯定是有办法的。 非标准周期可以通过更小周期的数据,合并合成获取,可以想象一下,多个周期中的最高价,算作合成后的最高价,最低价算作合成后的最低价,开盘价不会变,就用合成这根K线原料数据的第一个开盘价,收盘价对应的是用合成这根K线的原料数据的最后一个的收盘价,时间就是取的开盘价的时间,成交量用原料数据的交易量求和计算得出。 就如图:

  • 思路

    我们以区块链资产 市场 BTC_USDT 为例,用1小时合成为4小时。

    img

    img

    img

    img

    时间
    2019.8.12 00:00 11447.07 11382.57 11367.2 11406.92
    2019.8.12 01:00 11420 11405.65 11366.6 11373.83
    2019.8.12 02:00 11419.24 11374.68 11365.51 11398.19
    2019.8.12 03:00 11407.88 11398.59 11369.7 11384.71

    这四个1小时周期的数据,合成一个根4小时周期的数据,开盘价即第一根 00:00 时间的开盘价:11382.57 收盘价是 最后一根 即 03:00 时的收盘价:11384.71 最高价就找这里面最高的价格:11447.07 最低价就找这里面最低的价格:11365.51 4小时周期 起始时间 就是 00:00 这根1小时K线的起始时间,即 2019.8.12 00:00 成交量每根1小时的求和即可(主要观察价格如何合成,成交量数据中没有显示),这里不做赘述。

    合成出的 一根4小时K线即: 高:11447.07 开:11382.57 低:11365.51 收:11384.71 时间:2019.8.12 00:00

    img

    可以看到数据是一致的。

  • 编写代码实现

    验证了初步的思路,就可以动手写一写代码初步实现一下这个需求了。

    直接放出代码,代码仅供参考学习:

      function GetNewCycleRecords (sourceRecords, targetCycle) {    // K线合成函数
          var ret = []
          
          // 首先获取源K线数据的周期
          if (!sourceRecords || sourceRecords.length < 2) {
              return null
          }
          var sourceLen = sourceRecords.length
          var sourceCycle = sourceRecords[sourceLen - 1].Time - sourceRecords[sourceLen - 2].Time
    
          if (targetCycle % sourceCycle != 0) {
              Log("targetCycle:", targetCycle)
              Log("sourceCycle:", sourceCycle)
              throw "targetCycle is not an integral multiple of sourceCycle."
          }
    
          if ((1000 * 60 * 60) % targetCycle != 0 && (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle != 0) {
              Log("targetCycle:", targetCycle)
              Log("sourceCycle:", sourceCycle)
              Log((1000 * 60 * 60) % targetCycle, (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle)
              throw "targetCycle cannot complete the cycle."
          }
    
          var multiple = targetCycle / sourceCycle
    
    
          var isBegin = false 
          var count = 0
          var high = 0 
          var low = 0 
          var open = 0
          var close = 0 
          var time = 0
          var vol = 0
          for (var i = 0 ; i < sourceLen ; i++) {
              // 获取 时区偏移数值
              var d = new Date()
              var n = d.getTimezoneOffset()
    
              if (((1000 * 60 * 60 * 24) - sourceRecords[i].Time % (1000 * 60 * 60 * 24) + (n * 1000 * 60)) % targetCycle == 0) {
                  isBegin = true
              }
    
              if (isBegin) {
                  if (count == 0) {
                      high = sourceRecords[i].High
                      low = sourceRecords[i].Low
                      open = sourceRecords[i].Open
                      close = sourceRecords[i].Close
                      time = sourceRecords[i].Time
                      vol = sourceRecords[i].Volume
    
                      count++
                  } else if (count < multiple) {
                      high = Math.max(high, sourceRecords[i].High)
                      low = Math.min(low, sourceRecords[i].Low)
                      close = sourceRecords[i].Close
                      vol += sourceRecords[i].Volume
    
                      count++
                  }
    
                  if (count == multiple || i == sourceLen - 1) {
                      ret.push({
                          High : high,
                          Low : low,
                          Open : open,
                          Close : close,
                          Time : time,
                          Volume : vol,
                      })
                      count = 0
                  }
              }
          }
    
          return ret 
      }
    
      // 测试
      function main () {
          while (true) {
              var r = exchange.GetRecords()                           // 原始数据,作为合成K线的基础K线数据,例如要合成4小时K线,可以用1小时K线作为原始数据。
              var r2 = GetNewCycleRecords(r, 1000 * 60 * 60 * 4)      // 通过 GetNewCycleRecords 函数 传入 原始K线数据 r , 和目标周期, 1000 * 60 * 60 * 4 即 目标合成的周期 是4小时K线数据。
    
              $.PlotRecords(r2, "r2")                                 // 策略类库栏 可以勾选画线类库,调用 $.PlotRecords 画线类库 导出函数 画图。
              Sleep(1000)                                             // 每次循环间隔 1000 毫秒,防止访问K线接口获取数据过于频繁,导致交易所限制。
          }
      }
    

    其实要合成K线,就需要两个东西,第一是需要原料数据,即小周期的K线数据,例子中 var r = exchange.GetRecords() 获取的小周期K线数据。第二是需要明确合成为多大的周期,即 K线数据合成的目标周期。 然后通过 GetNewCycleRecords 函数的算法,就可以最后返回一个合成出来的K线数组结构的数据了。 需要注意的是:

    • 1、目标周期不能小于你传入GetNewCycleRecords 函数作为数据原料的K线的周期。 因为无法用小周期去合成更小的周期的数据。

    • 2、设置的目标周期必须是周期闭合的。 什么是周期闭合? 简单说就是在一小时内或者在一天之内,目标周期时间范围组合在一起,组成一个闭合的循环。 举例: 例如 12分钟周期的K线,从每个小时的0分0秒开始(以0时举例),第一个周期是00:00:00 ~ 00:12:00,第二个周期是00:12:00 ~ 00:24:00,第三个周期是00:24:00 ~ 00:36:00,第四个周期是00:36:00 ~ 00:48:00,第五个周期是00:48:00 ~ 01:00:00 ,正好组成一个完整的1小时。

      如果是 13分钟周期,就是不闭合的周期,这样的周期算出的数据不唯一,因为根据合成的数据起始点不同,合成出来的数据有差异。

    实盘运行了一下: img

    对比交易所图表 img

  • 使用K线数据构造需要的数据结构

    经常有群友提问,我想计算每根K线的最高价的均线,怎么办?

    通常,我们计算均线都是计算的收盘价的均值,组成均线,但是也有时候有需求计算最高价、最低价、开盘价等等。 这个时候就不能直接把exchange.GetRecords() 函数返回的K线数据直接传入 指标计算函数了。

    例如: talib.MA 均线指标计算函数有两个参数,第一个参数是需要传入的数据,第二个参数是指标周期参数。 例如 我们要算如下图的指标 img

    K线周期是4小时, 在交易所图表上,已经设置好了一条均线,均线周期参数为9。 并且设置计算的数据源是每根Bar的最高价。 img 即这条均线是9个4小时周期K线Bar的最高价平均计算出的均值,组成的指标均线。

    我们自己动手构造一个数据算下,看是不是和交易所的图表计算得出的一样。

    var highs = []
    for (var i = 0 ; i < r2.length ; i++) {
        highs.push(r2[i].High)
    }
    

    既然要计算每根Bar的最高价的均值得出均线指标。 那么就需要先构造一个数组,其中每个数据元素都是对应每根Bar的最高价。 可以看到 highs 变量初始为一个空数组,然后我们遍历 r2 这个K线数据变量(不记得r2了?看下上面合成4小时K线的main函数中的代码)。 读取r2每根Bar的最高价(即 r2[i].High , i取值范围 从 0 到 r2.length - 1 ),然后 push 进highs 。这样就构造了一个和K线数据Bar一一对应的数据结构。

    此时 highs 就可以传入 talib.MA函数计算出均线了。

    完整的例子:

    function main () {
        while (true) {
            var r = exchange.GetRecords()
            var r2 = GetNewCycleRecords(r, 1000 * 60 * 60 * 4)
            if (!r2) {
                continue
            }
            
            $.PlotRecords(r2, "r2")                                               // 画出K线
            
            var highs = []
            for (var i = 0 ; i < r2.length ; i++) {
                highs.push(r2[i].High)
            }
            
            var ma = talib.MA(highs, 9)                                           // 用均线指标函数 talib.MA 计算 均线指标
            $.PlotLine("high_MA9", ma[ma.length - 2], r2[r2.length - 2].Time)     // 使用画线类库把均线指标画在图表上
            
            Sleep(1000)
        }
    }
    

    回测运行:

    img

    可以看到 图中鼠标停留位置的均线指标值均为 11466.9289

    以上代码可以复制到策略中运行测试,记得勾选「画线类库」后保存!

  • 数字货币市场的K线数据获取方式

    发明者量化交易平台已经有封装好的接口,即 exchange.GetRecords 函数,即可获取K线数据。 下面着重讲解的是直接访问交易所K线数据接口获取数据,因为有时候需要指定参数获取更多的K线,封装的GetRecords 接口 一般是返回 100根。如果遇到策略初始需要超过100根的K线时,就需要收集等待。 为了让策略尽快进行运作,可以自己封装一个函数,直接访问交易所K线接口,指定参数获取更多的K线数据。

    以火币币币交易 BTC_USDT 交易对为例,我们实现这个需求:

    找到交易所的API文档,查看K线接口描述: img

    https://api.huobi.pro/market/history/kline?period=1day&size=200&symbol=btcusdt
    

    参数:

    参数名 类型 是否必要 描述 取值
    symbol string true 交易对 btcusdt, ethbtc…
    period string true 返回数据时间粒度,也就是每根蜡烛的时间区间 1min, 5min, 15min, 30min, 60min, 1day, 1mon, 1week, 1year
    size integer false 返回 K 线数据条数 [1, 2000]

    测试代码:

    function GetRecords_Huobi (period, size, symbol) {
        var url = "https://api.huobi.pro/market/history/kline?" + "period=" + period + "&size=" + size + "&symbol=" + symbol
        var ret = HttpQuery(url)
        
        try {
            var jsonData = JSON.parse(ret)
            var records = []
            for (var i = jsonData.data.length - 1; i >= 0 ; i--) {
                records.push({
                    Time : jsonData.data[i].id * 1000,
                    High : jsonData.data[i].high,
                    Open : jsonData.data[i].open,
                    Low : jsonData.data[i].low,
                    Close : jsonData.data[i].close,
                    Volume : jsonData.data[i].vol,
                })
            }
            return records
        } catch (e) {
            Log(e)
        }
    }  
    
    
    function main() {
        var records = GetRecords_Huobi("1day", "300", "btcusdt")
        Log(records.length)
        $.PlotRecords(records, "K")
    }
    

    img

    img

    可以看到日志上,打印 records.length 为 300, 即 records K线数据 bar 数量有300根。 img


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willzhang 感谢回复

willzhang 请问,如果想要超过300根,怎么处理比较好呢?比如1000根K线数据。交易所单次好像支持每次300根。多谢

小小梦 如果 超过交易所接口支持的最大返回数量,这样只能收集数据,等足够K线数据量。