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快速实现一个半自动量化交易工具

Author: 小小梦, Created: 2019-09-15 12:39:56, Updated: 2019-09-19 14:01:32

快速实现一个半自动量化交易工具

在商品期货交易中,跨期合约正套、反套是一种常见的套利方式。这种套利并不是无风险套利,在差价的单边方向持续扩大时,套利持仓是会处于浮亏状态的。不过只要套利仓位控制得当,还是很具有操作性、可行性。本次我们换一种策略类型,不再构建一个全自动的交易策略,而是实现一个可交互的半自动量化交易工具,以便更加方便的在商品期货交易中跨期套利。

开发平台使用发明者量化交易平台,本文重点是如何构建具有交互功能的半自动策略。 跨期套利这个是很简单的概念。

  • 跨期套利的概念

    摘自百度知道

    跨期套利正是通过观察期货各合约价差的波动,以赚取差价为目的,在同一期货品种的不同合约月份建立数量相等、方向相反的交易部位,并以对冲或交割方式结束交易的一种操作方式。正向市场时,价差为负,表现为远月升水,反向市场时,价差为正,表现为近月升水。一般来说,价差(绝对值)由持有成本(或持仓费)构成,即指为拥有或保留某种仓单或头寸而支付的仓储费、保险费和利息等费用。

  • 策略设计

    策略框架如下代码:

    function main(){
        while(true){
            if(exchange.IO("status")){                 // 判断CTP协议连接状态。
                LogStatus(_D(), "已经连接CTP !")        // 开市时间,登录连接正常。
            } else {
                LogStatus(_D(), "未连接CTP !")          // 未登录到交易前置机。
            }
        }
    }
    

    如果CTP协议连接正常后,接下来我们就是需要设置合约,然后获取行情。获取行情后,我们可以使用发明者量化交易平台封装好的「画线类库」画图,画出差价。

    function main(){
        while(true){
            if(exchange.IO("status")){                 // 判断CTP协议连接状态。
                exchange.SetContractType("rb2001")     // 设置远月合约
                var tickerA = exchange.GetTicker()     // 远月合约行情数据
                
                exchange.SetContractType("rb1910")     // 设置近月合约
                var tickerB = exchange.GetTicker()     // 近月合约行情数据
                
                var diff = tickerA.Last - tickerB.Last 
                $.PlotLine("diff", diff)  
    
                LogStatus(_D(), "已经连接CTP !")        // 开市时间,登录连接正常。
            } else {
                LogStatus(_D(), "未连接CTP !")          // 未登录到交易前置机。
            }
        }
    }
    

    拿到了行情数据,计算差价,并且画图记录,让其简单反映出近期差价的波动状态。 使用「画线类库」的函数 $.PlotLine

    img

  • 交互部分

    在策略编辑页面可以直接给策略增加交互控件: img

    在策略代码中使用函数 GetCommand 函数捕获,上述策略控件触发后发送给机器人的命令。 捕获到命令后,对不同的命令做出不同的处理即可。 交易部分代码可以使用「商品期货交易类库」封装好的函数。首先,使用var q = $.NewTaskQueue()生成交易控制对象 q(声明为全局变量)。

    var cmd = GetCommand()
    if (cmd) {
        if (cmd == "plusHedge") {
            q.pushTask(exchange, "rb2001", "sell", 1, function(task, ret) {
                Log(task.desc, ret)
                if (ret) {
                    q.pushTask(exchange, "rb1910", "buy", 1, 123, function(task, ret) {
                        Log("q", task.desc, ret, task.arg)
                    })
                }
            })
        } else if (cmd == "minusHedge") {
            q.pushTask(exchange, "rb2001", "buy", 1, function(task, ret) {
                Log(task.desc, ret)
                if (ret) {
                    q.pushTask(exchange, "rb1910", "sell", 1, 123, function(task, ret) {
                        Log("q", task.desc, ret, task.arg)
                    })
                }
            })
        } else if (cmd == "coverPlus") {
            q.pushTask(exchange, "rb2001", "closesell", 1, function(task, ret) {
                Log(task.desc, ret)
                if (ret) {
                    q.pushTask(exchange, "rb1910", "closebuy", 1, 123, function(task, ret) {
                        Log("q", task.desc, ret, task.arg)
                    })
                }
            })
        } else if (cmd == "coverMinus") {
            q.pushTask(exchange, "rb2001", "closebuy", 1, function(task, ret) {
                Log(task.desc, ret)
                if (ret) {
                    q.pushTask(exchange, "rb1910", "closesell", 1, 123, function(task, ret) {
                        Log("q", task.desc, ret, task.arg)
                    })
                }
            })
        }
    }
    q.poll()
    

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