লিক হারভেস্টার কৌশল বিশ্লেষণ (1)

发明者量化-小小梦

1361

Followers

HFT

Created 2020-11-12 22:11:32 Updated 2024-12-06 22:20:54

11231

লিক হারভেস্টার কৌশল বিশ্লেষণ

সম্প্রতি, উদ্ভাবক উইচ্যাট গ্রুপে আলোচনার পরিমাণ নির্ধারণ করেছেনprint moneyরোবট, আলোচনা খুব গরম, এবং একটি খুব পুরানো কৌশল কোয়ান্টের দৃষ্টিভঙ্গির ক্ষেত্রে পুনরায় প্রবেশ করেছে:লিক ফসল কাটার যন্ত্র。
print moneyরোবট ট্রেডিং নীতিটি লিক হার্ভেস্টার কৌশলের উপর ভিত্তি করে ছিল আমি সেই সময়ে লিক হার্ভেস্টার কৌশলটি খুব স্পষ্টভাবে বুঝতে পারিনি বলে নিজেকে দোষারোপ করেছি। অতএব, আমি সাবধানে মূল কৌশলটি আবার পড়ি, এবং উদ্ভাবকের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে প্রতিস্থাপিত সংস্করণটিও পড়ি।পোর্টিং OKCoin লিক হারভেস্টার。
কৌশল বিশ্লেষণ করতে এবং কৌশলটির ধারণাগুলি অন্বেষণ করতে উদ্ভাবকের পরিমাণগত প্ল্যাটফর্মের লিক হারভেস্টার কৌশলটির প্রতিস্থাপিত সংস্করণটি ব্যবহার করা যাক। যাতে প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীরা এই কৌশলগত ধারণা শিখতে পারেন।
এই নিবন্ধে, আমরা এটিকে কৌশলগত ধারণা, উদ্দেশ্য ইত্যাদির দিক থেকে আরও বিশ্লেষণ করব এবং প্রোগ্রামিং সম্পর্কিত বিরক্তিকর বিষয়বস্তু যতটা সম্ভব কমানোর চেষ্টা করব।

[পোর্টিং OKCoin Leek Harvester] কৌশল সোর্স কোড:


            pine
            
            
function LeeksReaper() {
    var self = {}
    self.numTick = 0
    self.lastTradeId = 0
    self.vol = 0
    self.askPrice = 0
    self.bidPrice = 0
    self.orderBook = {Asks:[], Bids:[]}
    self.prices = []
    self.tradeOrderId = 0
    self.p = 0.5
    self.account = null
    self.preCalc = 0
    self.preNet = 0

    self.updateTrades = function() {
        var trades = _C(exchange.GetTrades)
        if (self.prices.length == 0) {
            while (trades.length == 0) {
                trades = trades.concat(_C(exchange.GetTrades))
            }
            for (var i = 0; i < 15; i++) {
                self.prices[i] = trades[trades.length - 1].Price
            }
        }
        self.vol = 0.7 * self.vol + 0.3 * _.reduce(trades, function(mem, trade) {
            // Huobi not support trade.Id
            if ((trade.Id > self.lastTradeId) || (trade.Id == 0 && trade.Time > self.lastTradeId)) {
                self.lastTradeId = Math.max(trade.Id == 0 ? trade.Time : trade.Id, self.lastTradeId)
                mem += trade.Amount
            }
            return mem
        }, 0)

    }
    self.updateOrderBook = function() {
        var orderBook = _C(exchange.GetDepth)
        self.orderBook = orderBook
        if (orderBook.Bids.length < 3 || orderBook.Asks.length < 3) {
            return
        }
        self.bidPrice = orderBook.Bids[0].Price * 0.618 + orderBook.Asks[0].Price * 0.382 + 0.01
        self.askPrice = orderBook.Bids[0].Price * 0.382 + orderBook.Asks[0].Price * 0.618 - 0.01
        self.prices.shift()
        self.prices.push(_N((orderBook.Bids[0].Price + orderBook.Asks[0].Price) * 0.35 +
            (orderBook.Bids[1].Price + orderBook.Asks[1].Price) * 0.1 +
            (orderBook.Bids[2].Price + orderBook.Asks[2].Price) * 0.05))
    }
    self.balanceAccount = function() {
        var account = exchange.GetAccount()
        if (!account) {
            return
        }
        self.account = account
        var now = new Date().getTime()
        if (self.orderBook.Bids.length > 0 && now - self.preCalc > (CalcNetInterval * 1000)) {
            self.preCalc = now
            var net = _N(account.Balance + account.FrozenBalance + self.orderBook.Bids[0].Price * (account.Stocks + account.FrozenStocks))
            if (net != self.preNet) {
                self.preNet = net
                LogProfit(net)
            }
        }
        self.btc = account.Stocks
        self.cny = account.Balance
        self.p = self.btc * self.prices[self.prices.length-1] / (self.btc * self.prices[self.prices.length-1] + self.cny)
        var balanced = false
        
        if (self.p < 0.48) {
            Log("开始平衡", self.p)
            self.cny -= 300
            if (self.orderBook.Bids.length >0) {
                exchange.Buy(self.orderBook.Bids[0].Price + 0.00, 0.01)
                exchange.Buy(self.orderBook.Bids[0].Price + 0.01, 0.01)
                exchange.Buy(self.orderBook.Bids[0].Price + 0.02, 0.01)
            }
        } else if (self.p > 0.52) {
            Log("开始平衡", self.p)
            self.btc -= 0.03
            if (self.orderBook.Asks.length >0) {
                exchange.Sell(self.orderBook.Asks[0].Price - 0.00, 0.01)
                exchange.Sell(self.orderBook.Asks[0].Price - 0.01, 0.01)
                exchange.Sell(self.orderBook.Asks[0].Price - 0.02, 0.01)
            }
        }
        Sleep(BalanceTimeout)
        var orders = exchange.GetOrders()
        if (orders) {
            for (var i = 0; i < orders.length; i++) {
                if (orders[i].Id != self.tradeOrderId) {
                    exchange.CancelOrder(orders[i].Id)
                }
            }
        }
    }

    self.poll = function() {
        self.numTick++
        self.updateTrades()
        self.updateOrderBook()
        self.balanceAccount()
        
        var burstPrice = self.prices[self.prices.length-1] * BurstThresholdPct
        var bull = false
        var bear = false
        var tradeAmount = 0
        if (self.account) {
            LogStatus(self.account, 'Tick:', self.numTick, ', lastPrice:', self.prices[self.prices.length-1], ', burstPrice: ', burstPrice)
        }
        
        if (self.numTick > 2 && (
            self.prices[self.prices.length-1] - _.max(self.prices.slice(-6, -1)) > burstPrice ||
            self.prices[self.prices.length-1] - _.max(self.prices.slice(-6, -2)) > burstPrice && self.prices[self.prices.length-1] > self.prices[self.prices.length-2]
            )) {
            bull = true
            tradeAmount = self.cny / self.bidPrice * 0.99
        } else if (self.numTick > 2 && (
            self.prices[self.prices.length-1] - _.min(self.prices.slice(-6, -1)) < -burstPrice ||
            self.prices[self.prices.length-1] - _.min(self.prices.slice(-6, -2)) < -burstPrice && self.prices[self.prices.length-1] < self.prices[self.prices.length-2]
            )) {
            bear = true
            tradeAmount = self.btc
        }
        if (self.vol < BurstThresholdVol) {
            tradeAmount *= self.vol / BurstThresholdVol
        }
        
        if (self.numTick < 5) {
            tradeAmount *= 0.8
        }
        
        if (self.numTick < 10) {
            tradeAmount *= 0.8
        }
        
        if ((!bull && !bear) || tradeAmount < MinStock) {
            return
        }
        var tradePrice = bull ? self.bidPrice : self.askPrice
        while (tradeAmount >= MinStock) {
            var orderId = bull ? exchange.Buy(self.bidPrice, tradeAmount) : exchange.Sell(self.askPrice, tradeAmount)
            Sleep(200)
            if (orderId) {
                self.tradeOrderId = orderId
                var order = null
                while (true) {
                    order = exchange.GetOrder(orderId)
                    if (order) {
                        if (order.Status == ORDER_STATE_PENDING) {
                            exchange.CancelOrder(orderId)
                            Sleep(200)
                        } else {
                            break
                        }
                    }
                }
                self.tradeOrderId = 0
                tradeAmount -= order.DealAmount
                tradeAmount *= 0.9
                if (order.Status == ORDER_STATE_CANCELED) {
                    self.updateOrderBook()
                    while (bull && self.bidPrice - tradePrice > 0.1) {
                        tradeAmount *= 0.99
                        tradePrice += 0.1
                    }
                    while (bear && self.askPrice - tradePrice < -0.1) {
                        tradeAmount *= 0.99
                        tradePrice -= 0.1
                    }
                }
            }
        }
        self.numTick = 0
    }
    return self
}

function main() {
    var reaper = LeeksReaper()
    while (true) {
        reaper.poll()
        Sleep(TickInterval)
    }
}

কৌশল ওভারভিউ

সাধারণত, আপনি যখন একটি কৌশল অধ্যয়ন পান, পড়ার সময়, প্রথমে সামগ্রিক প্রোগ্রাম কাঠামোর দিকে তাকান। এই কৌশলটির জন্য খুব বেশি কোড নেই, কোডের 200 টিরও কম লাইনের সাথে এটি খুব স্ট্রিমলাইন এবং মূল কৌশলটির পুনরুদ্ধারের উচ্চ মাত্রা রয়েছে, যা মূলত একই। যখন থেকে নীতি কোড চালানো হয়main()ফাংশন নির্বাহ করা শুরু হয়, এবং সম্পূর্ণ কৌশল কোড, ছাড়াmain(), যা একটি নাম বলা হয়LeeksReaper()ফাংশনLeeksReaper()ফাংশনটি বোঝা সহজLeeksReaper()এটি একটি লিক হার্ভেস্টার লেনদেন যুক্তি নির্মাণের জন্য দায়ী।

কীওয়ার্ড:

কৌশলmainফাংশনের প্রথম লাইন:
var reaper = LeeksReaper(), কোড একটি স্থানীয় পরিবর্তনশীল ঘোষণা করেreaper, এবং তারপর একটি কৌশল লজিক অবজেক্ট তৈরি করতে LeeksReaper() ফাংশনটি কল করুন এবং এটিকে বরাদ্দ করুনreaper。
কৌশলmainপরবর্তী ফাংশন:
```
            javascript
            
            
while (true) {
    reaper.poll()
    Sleep(TickInterval)
}
```
একটি প্রবেশ করানwhileঅসীম লুপ, নন-স্টপ এক্সিকিউশনreaperঅবজেক্ট প্রসেসিং ফাংশনpoll()，poll()ফাংশনটি ট্রেডিং কৌশলের প্রধান যুক্তি, এবং সমগ্র কৌশল প্রোগ্রামটি ক্রমাগত ট্রেডিং লজিক কার্যকর করতে শুরু করে।
হিসাবেSleep(TickInterval)এই লাইনটি বোঝা সহজ এটি সামগ্রিক লেনদেন যুক্তির প্রতিটি সম্পাদনের পর বিরামের সময়কে নিয়ন্ত্রণ করা।

বিশ্লেষণ করুন`LeeksReaper()`নির্মাতা

একবার দেখোLeeksReaper()কিভাবে ফাংশন একটি কৌশল লজিক অবজেক্ট গঠন করে।

LeeksReaper()ফাংশনের শুরুতে, একটি খালি বস্তু ঘোষণা করা হয়,var self = {}, বিদ্যমানLeeksReaper()ফাংশন সঞ্চালনের সময়, কিছু পদ্ধতি এবং বৈশিষ্ট্যগুলি ধীরে ধীরে এই খালি বস্তুতে যোগ করা হবে, এবং অবশেষে এই বস্তুর নির্মাণ সম্পন্ন হবে, এবং অবশেষে এই বস্তুটি ফেরত দেওয়া হবে (অর্থাৎ,main()ফাংশনের ভিতরেvar reaper = LeeksReaper()এই ধাপে, ফিরে আসা বস্তুটি নির্ধারিত হয়reaper）。

দেন`self`বস্তুর বৈশিষ্ট্য যোগ করুন

পরের দিনselfঅনেক গুণাবলী যোগ করা হয়েছে আমি নীচে প্রতিটি বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করব যাতে আপনি এই বৈশিষ্ট্য এবং ভেরিয়েবলগুলির উদ্দেশ্য এবং উদ্দেশ্য বুঝতে পারেন, কৌশলগুলি বোঝার সুবিধার্থে এবং কোডের এই স্তূপ দেখলে বিভ্রান্ত হওয়া এড়াতে পারেন৷


            python
            
            
    self.numTick = 0         # 用来记录poll函数调用时未触发交易的次数，当触发下单并且下单逻辑执行完时，self.numTick重置为0
    self.lastTradeId = 0     # 交易市场已经成交的订单交易记录ID，这个变量记录市场当前最新的成交记录ID
    self.vol = 0             # 通过加权平均计算之后的市场每次考察时成交量参考（每次循环获取一次市场行情数据，可以理解为考察了行情一次）
    self.askPrice = 0        # 卖单提单价格，可以理解为策略通过计算后将要挂卖单的价格
    self.bidPrice = 0        # 买单提单价格
    self.orderBook = {Asks:[], Bids:[]}    # 记录当前获取的订单薄数据，即深度数据（卖一...卖n,买一...买n）
    self.prices = []                       # 一个数组，记录订单薄中前三档加权平均计算之后的时间序列上的价格，简单说就是每次储存计算得到的订单薄前三档加权平均价格，放在一个数组中，用于后续策略交易信号参考，所以该变量名是prices，复数形式，表示一组价格
    self.tradeOrderId = 0    # 记录当前提单下单后的订单ID
    self.p = 0.5             # 仓位比重，币的价值正好占总资产价值的一半时，该值为0.5，即平衡状态
    self.account = null      # 记录账户资产数据，由GetAccount()函数返回数据
    self.preCalc = 0         # 记录最近一次计算收益时的时间戳，单位毫秒，用于控制收益计算部分代码触发执行的频率
    self.preNet = 0          # 记录当前收益数值

দেন`self`বস্তু যোগ করার পদ্ধতি

নিজের মধ্যে এই বৈশিষ্ট্যগুলি যোগ করার পরে, দেওয়া শুরু করুনselfঅবজেক্ট যোগ করার পদ্ধতিগুলি এই বস্তুটিকে কিছু কাজ করতে এবং কিছু ফাংশন করতে দেয়।

প্রথম ফাংশন যোগ করা হয়েছে:


            cpp
            
            
    self.updateTrades = function() {
        var trades = _C(exchange.GetTrades)  # 调用FMZ封装的接口GetTrades，获取当前最新的市场成交数据
        if (self.prices.length == 0) {       # 当self.prices.length == 0时，需要给self.prices数组填充数值，只有策略启动运行时才会触发
            while (trades.length == 0) {     # 如果近期市场上没有更新的成交记录，这个while循环会一直执行，直到有最新成交数据，更新trades变量
                trades = trades.concat(_C(exchange.GetTrades))   # concat 是JS数组类型的一个方法，用来拼接两个数组，这里就是把“trades”数组和“_C(exchange.GetTrades)”返回的数组数据拼接成一个数组
            }
            for (var i = 0; i < 15; i++) {   # 给self.prices填充数据，填充15个最新成交价格
                self.prices[i] = trades[trades.length - 1].Price
            }
        }
        self.vol = 0.7 * self.vol + 0.3 * _.reduce(trades, function(mem, trade) {  # _.reduce 函数迭代计算，累计最新成交记录的成交量
            // Huobi not support trade.Id
            if ((trade.Id > self.lastTradeId) || (trade.Id == 0 && trade.Time > self.lastTradeId)) {
                self.lastTradeId = Math.max(trade.Id == 0 ? trade.Time : trade.Id, self.lastTradeId)
                mem += trade.Amount
            }
            return mem
        }, 0)

    }

updateTradesএই ফাংশনের উদ্দেশ্য হল সাম্প্রতিক বাজারের লেনদেনের ডেটা প্রাপ্ত করা, ডেটার উপর ভিত্তি করে কিছু গণনা করা এবং কৌশলের পরবর্তী যুক্তিতে ব্যবহারের জন্য সেগুলি রেকর্ড করা।
আমি সরাসরি উপরের কোডে লাইন-বাই-লাইন মন্তব্য লিখি।
জন্য_.reduceযে ছাত্রদের কোন প্রোগ্রামিং ভিত্তি নেই তারা বিভ্রান্ত হতে পারে এখানে একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা:_.reduceহ্যাঁUnderscore.jsএই লাইব্রেরির ফাংশনগুলি FMZJS কৌশল দ্বারা সমর্থিত, তাই এটি পুনরাবৃত্তিমূলক গণনার জন্য ব্যবহার করা খুব সুবিধাজনক।Underscore.js তথ্য লিঙ্ক

অর্থটিও খুব সহজ, উদাহরণস্বরূপ:


            python
            
            
function main () {
   var arr = [1, 2, 3, 4]
   var sum = _.reduce(arr, function(ret, ele){
       ret += ele
       
       return ret
   }, 0)

   Log("sum:", sum)    # sum 等于 10
}

অর্থাৎ, অ্যারে[1, 2, 3, 4]প্রতিটি সংখ্যা যোগ করুন. ফিরে আমাদের কৌশল, যাtradesঅ্যারেতে প্রতিটি লেনদেন রেকর্ডের লেনদেনের পরিমাণের মান যোগ করা হয়। সর্বশেষ লেনদেনের রেকর্ড এবং মোট লেনদেনের পরিমাণ পান।self.vol = 0.7 * self.vol + 0.3 * _.reduce(...), দয়া করে আমাকে ব্যবহার করার অনুমতি দিন...কোড যে গুচ্ছ প্রতিস্থাপন. এখানে এটি দেখতে কঠিন নয়self.volগণনাটিও একটি ওজনযুক্ত গড়। অর্থাৎ, সর্বশেষ মোট লেনদেনের পরিমাণ ওজনের 30%, এবং শেষ ওজনযুক্ত গণনা থেকে গণনা করা লেনদেনের পরিমাণ 70%। এই অনুপাতটি কৌশল লেখক দ্বারা কৃত্রিমভাবে সেট করা হয়েছে এবং বাজারের নিয়ম পর্যবেক্ষণের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে।
তোমার প্রশ্নের উত্তরে, যদি সর্বশেষ লেনদেনের তথ্য পাওয়ার ইন্টারফেসটি আমাকে পুরাতন তথ্যের অনুরূপ তথ্য ফেরত দেয়? তাহলে আমি যে তথ্য পাব তা ভুল হবে, তাহলে এটি ব্যবহার করার কি কোন মানে আছে? চিন্তা করবেন না, কৌশলটি ডিজাইন করার সময় এই সমস্যাটি বিবেচনায় নেওয়া হয়েছিল, তাই এটি কোডে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।


            python
            
            
if ((trade.Id > self.lastTradeId) || (trade.Id == 0 && trade.Time > self.lastTradeId)) {
    ...
}

এই রায়। লেনদেন রেকর্ডে লেনদেন আইডির উপর ভিত্তি করে বিচার করা যেতে পারে যখন আইডিটি শেষ রেকর্ড করা আইডি থেকে বেশি হয়, বা যদি বিনিময় ইন্টারফেস একটি আইডি প্রদান না করে, অর্থাৎ,trade.Id == 0, এই সময়ে নির্ধারণ করতে লেনদেনের রেকর্ডে টাইমস্ট্যাম্প ব্যবহার করুনself.lastTradeIdযা সংরক্ষণ করা হয় তা হল লেনদেন রেকর্ডের টাইমস্ট্যাম্প, আইডি নয়।

দ্বিতীয় যোগ ফাংশন:


            python
            
            
    self.updateOrderBook = function() {
        var orderBook = _C(exchange.GetDepth)
        self.orderBook = orderBook
        if (orderBook.Bids.length < 3 || orderBook.Asks.length < 3) {
            return
        }
        self.bidPrice = orderBook.Bids[0].Price * 0.618 + orderBook.Asks[0].Price * 0.382 + 0.01
        self.askPrice = orderBook.Bids[0].Price * 0.382 + orderBook.Asks[0].Price * 0.618 - 0.01
        self.prices.shift()
        self.prices.push(_N((orderBook.Bids[0].Price + orderBook.Asks[0].Price) * 0.35 +
            (orderBook.Bids[1].Price + orderBook.Asks[1].Price) * 0.1 +
            (orderBook.Bids[2].Price + orderBook.Asks[2].Price) * 0.05))
    }

পরবর্তী দেখুনupdateOrderBookএই ফাংশনটি, যেমন ফাংশনের নাম থেকে দেখা যায়, অর্ডার বুক আপডেট করতে ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, এটি শুধুমাত্র অর্ডার বই আপডেট করার বিষয়ে নয়। ফাংশনটি FMZ এর API ফাংশনকে কল করতে শুরু করেGetDepth()বর্তমান বাজারের অর্ডার বই ডেটা পান (একটি বিক্রি করুন... বিক্রি করুন, একটি কিনুন...কিনুন এন), এবং অর্ডার বইয়ের ডেটা রেকর্ড করুনself.orderBookমধ্যম এর পরে, এটি বিচার করা হয় যে ক্রয়-বিক্রয়ের অর্ডারের অর্ডার বুক ডেটা 3 স্তরের কম হলে, এটি বিচার করা হয় যে অবৈধ ফাংশনটি সরাসরি ফেরত দেয়।

এর পরে, দুটি ডেটা গণনা করা হয়েছিল:

লেডিং মূল্যের বিল গণনা করুন
ওয়েটেড এভারেজ ক্যালকুলেশনটি ক্রয় অর্ডার গণনা করার সময়, বাই ওয়ানকে দেওয়া ওজন 61.8% (0.618) এবং সেল একটি বাকি ওজনের 38.2% (0.382) হিসাব করতে ব্যবহৃত হয়। .
একটি বিল অব লেডিং এর বিক্রয় মূল্য গণনা করার সময় একই কথা সত্য, এবং বিক্রয় মূল্যকে অধিক ওজন দেওয়া হয়। কেন এটি 0.618, এটি হতে পারে যে লেখক গোল্ডেন অনুপাত পছন্দ করেন। চূড়ান্ত সামান্য মূল্য বৃদ্ধি বা হ্রাস (0.01) হিসাবে, এটিকে বাজারের কেন্দ্রে সামান্য স্থানান্তর করতে হবে।
টাইম সিরিজে অর্ডার বইয়ের প্রথম তিনটি স্তরের ওজনযুক্ত গড় মূল্য আপডেট করুন
অর্ডার বইতে ক্রয়-বিক্রয়ের প্রথম তিনটি স্তরের জন্য একটি ওজনযুক্ত গড় গণনা করা হয় প্রথম স্তরের ওজন 0.7, দ্বিতীয় স্তরের ওজন 0.2 এবং তৃতীয় স্তরের ওজন 0.1৷ কিছু ছাত্র বলতে পারে: "আরে, এটা ঠিক নয়, কোডে 0.7, 0.2, 0.1 নেই।"
আসুন গণনাটি প্রসারিত করা যাক এবং দেখুন:
```
            
            
            
(买一 + 卖一) * 0.35 + (买二 + 卖二) * 0.1 + (买三 + 卖三) * 0.05
->
(买一 + 卖一) / 2 * 2 * 0.35 + (买二 + 卖二) / 2 * 2 * 0.1 + (买三 + 卖三) / 2 * 2 * 0.05
->
(买一 + 卖一) / 2 * 0.7 + (买二 + 卖二) / 2 * 0.2 + (买三 + 卖三) / 2 * 0.1
->
第一档平均的价格 * 0.7 + 第二档平均的价格 * 0.2 + 第三档平均的价格 * 0.1
```
আপনি এখানে দেখতে পাচ্ছেন, চূড়ান্ত গণনাকৃত মূল্য প্রকৃতপক্ষে বর্তমান বাজারে প্রতিবন্ধকতার তিনটি স্তরের মাঝামাঝি মূল্যের অবস্থানকে প্রতিফলিত করে।
তারপর আপডেট করতে এই গণনা করা মূল্য ব্যবহার করুনself.pricesঅ্যারে, সবচেয়ে পুরানো ডেটা বের করা হচ্ছে (এর মাধ্যমেshift()ফাংশন), সর্বশেষ ডেটা আপডেট করুন (এর মাধ্যমেpush()ফাংশন, শিফট এবং পুশ ফাংশনগুলি হল JS ভাষা অ্যারে অবজেক্টের সমস্ত পদ্ধতি আপনি বিস্তারিত জানার জন্য JS তথ্য পরীক্ষা করতে পারেন)। এইভাবে গঠনself.pricesএকটি অ্যারে হল টাইম সিরিজের ক্রম অনুসারে একটি ডেটা স্ট্রিম।