সমুদ্র সৈকত কৌশল btc অনলাইনে

লেখক:বড়, তারিখঃ ২০২০-০২-২২ ২১ঃ৪০ঃ০৭
ট্যাগঃ

আমি পাইথন প্রজাতির একটি কৌশল দেখেছি যা প্ল্যাটফর্মে উন্মুক্ত ছিল না এবং আমি নিজেই একটি সহজ ঝাঁকুনি লিখেছিলাম। এটি মূল সংস্করণের সমীপবর্তী একটি সমুদ্র সৈকত সিস্টেম, যা খুব বেশি অপ্টিমাইজ করা হয়নি, যদি আপনি আবার পরীক্ষা পরীক্ষা করেন তবে আপনি নিজেরাই এটিকে আরও অনুকূল করতে পারেন।

লেনদেন শুরুঃ ডংচিয়ানের চেয়েও বেশি ট্রেনে লেনদেন শুরু হোল্ডিংঃ আগের দামের ০.৫ATR এর বেশি হোল্ডিং স্টপ লস স্টপঃ সর্বশেষ ট্রেডিংয়ের সময় -২এটিআর-এর দামের নীচে বা নীচে নেমে গেলে সমস্ত স্টপ বন্ধ হয়

১ বছরের তথ্য পুনরায় পরীক্ষা করা হয়েছে, ৮০% বার্ষিকীকরণ, সর্বোচ্চ ১৬% প্রত্যাহার

এই প্রকল্পের লক্ষ্য হল, বাংলাদেশের অর্থনীতিতে একটি নতুন ধারা প্রবর্তন করা।


'''backtest
start: 2019-01-01 00:00:00
end: 2020-03-02 00:00:00
period: 1d
exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"BTC_USDT","stocks":0}]
args: [["fresh_rete",24],["DC_range",20],["atrlength",14]]
'''


import numpy as np
import pandas as pd
import datetime


data = {'ordertime':[],'id':[],'price':[]}
hisorder = pd.DataFrame(data)
    
def turtle():
    #声明全局变量
    global hisorder
    
    acct = exchange.GetAccount()

    records=exchange.GetRecords(fresh_rete*60*60)

    ticker = exchange.GetTicker()
    

    portfolio_value = acct.Balance+acct.FrozenBalance+(acct.Stocks+acct.FrozenStocks)*records[-1]['Close']
    atr = TA.ATR(records, atrlength)[-1]
    #计算得到unit大小
    value = portfolio_value*trade_percent
    unit =  min(round(value/atr,4),round(acct.Balance/(ticker['Last']+100),4))
    #unit =  round(value/atr,2)

    df = pd.DataFrame(records)
    current_price = records[-1]['Close']
    last_price = 0
    if len(hisorder)!=0:
        last_price = hisorder.iloc[-1]['price']
    max_price = df[-DC_range:-2]['High'].max()
    min_price = df[-int(DC_range/2):-2]['Low'].min() 
    
    opensign = len(hisorder)==0 and current_price > max_price
    

    addsign = len(hisorder)!=0 and current_price > last_price + 0.5*atr


    stopsign = len(hisorder)!=0 and current_price < min_price
    
    
    closesign = len(hisorder)!=0 and current_price < (last_price - 2*atr)

    
#    if _D(records[-1]['Time']/1000) == '2020-01-25 00:00:00':
#        Log("records[-1]",records[-1])





    if opensign | addsign:
        if acct.Balance >= (ticker['Last']+10)*unit and unit >0:
            id = exchange.Buy(ticker['Last']+10,unit)
            orderinfo = exchange.GetOrder(id)
            data = {'ordertime':_D(records[-1]['Time']/1000),'id':id,'price':records[-1]['Close']}
            hisorder = hisorder.append(data,ignore_index=True)
            Log('买入后,最新账户信息:', exchange.GetAccount())
            Log("opensign",opensign,"addsign",addsign)
    #    else:
    #        Log('余额已不足,请充值......', exchange.GetAccount())
    if stopsign | closesign:
        exchange.Sell(-1, acct.Stocks+acct.FrozenStocks)
        data = {'ordertime':[],'id':[],'price':[]}
        hisorder = pd.DataFrame(data)
        Log('卖出后,最新账户信息:', exchange.GetAccount())
        Log("stopsign",stopsign,"closesign",closesign)

    

    
def main():
    while True:
        turtle()
        Sleep(fresh_rete*60*60*1000)        

আরো