Strategie für einen doppelten gleitenden Durchschnitt mit mehreren Symbolen (Teaching)

Strategie für einen doppelten gleitenden Durchschnitt mit mehreren Symbolen (Teaching)

Auf Anfrage unserer Benutzer in den Foren, dass sie eine Multi-Symbol-Doppel-Durchschnitts-Strategie als Designreferenz haben möchten, wird eine Multi-Symbol-Doppel-Durchschnitts-Strategie in der heutigen Freigabe implementiert.

Strategisches Denken

Die Logik der doppelten gleitenden Durchschnittsstrategie ist sehr einfach, d.h. zwei gleitende Durchschnitte. Ein gleitender Durchschnitt mit einer kleinen Periode (schnelle Linie) und ein gleitender Durchschnittswert mit einer großen Periode (langsamer Linie). Wenn die beiden Linien ein goldenes Kreuz haben (die schnelle Linie überquert die langsame Linie von unten), kaufen Sie lang und wenn die beiden Linien ein totes Kreuz haben (die schnelle Linie überquert die langsame Linie von oben), verkaufen Sie kurz. Für den gleitenden Durchschnitt verwenden wir EMA.

Es ist nur so, dass die Strategie für mehrere Symbole konzipiert werden muss, so dass die Parameter verschiedener Symbole unterschiedlich sein können (verschiedene Symbole verwenden unterschiedliche gleitende Durchschnittsparameter), so dass es notwendig ist, Parameter in einem Parameter-Array zu entwerfen.

Die Parameter sind in Form einer Zeichenfolge, wobei jeder Parameter durch ein Komma getrennt ist, entworfen. Diese Zeichenfolge werden analysiert, wenn die Strategie ausläuft, die mit der Ausführungslogik für jedes Symbol (Handelspaar) abgestimmt wird. Strategie-Umfrage erkennt die Marktkurse aller Symbole, den Auslöser der Handelsbedingungen und den Chartdruck. Nachdem alle Symbole einmal befragt wurden, werden die Daten aggregiert und die Tabelleninformationen werden in der Statusleiste angezeigt.

Die Strategie ist super einfach gestaltet und sehr für Anfänger geeignet; sie umfasst insgesamt nur mehr als 200 Zeilen.

Strategie-Code

// function effect: to cancel all pending orders of the current trading pair 
function cancelAll(e) {
    while (true) {
        var orders = _C(e.GetOrders)
        if (orders.length == 0) {
            break
        } else {
            for (var i = 0 ; i < orders.length ; i++) {
                e.CancelOrder(orders[i].Id, orders[i])
                Sleep(500)
            }
        }
        Sleep(500)
    }
}

// function effect: to calculate the real-time profit and loss  
function getProfit(account, initAccount, lastPrices) {
    // account indicates the current account information; initAccount is the initial account information; lastPrices is the the latest prices of all current symbols 
    var sum = 0
    _.each(account, function(val, key) {
        // traverse the current total assets, and calculate asset currency (except USDT) difference and amount difference 
        if (key != "USDT" && typeof(initAccount[key]) == "number" && lastPrices[key + "_USDT"]) {
            sum += (account[key] - initAccount[key]) * lastPrices[key + "_USDT"]
        }        
    })
    // return the asset profit and loss calculated by the current price 
    return account["USDT"] - initAccount["USDT"] + sum
}

// function effect: to generate chart configuration 
function createChartConfig(symbol, ema1Period, ema2Period) {
    // symbol indicates trading pair; ema1Period indicates the first EMA period; ema2Period indicates the second EMA period 
    var chart = {                                        
        __isStock: true,    
        extension: {
                layout: 'single', 
                height: 600, 
        },
        title : { text : symbol},                       
        xAxis: { type: 'datetime'},           
        series : [                                          
            {                                      
                type: 'candlestick',    // K-line date series                          
                name: symbol,   
                id: symbol,
                data: []                                           
            }, {                                      
                type: 'line',           // EMA data series 
                name: symbol + ',EMA1:' + ema1Period,          
                data: [],               
            }, {
                type: 'line',           // EMA data series 
                name: symbol + ',EMA2:' + ema2Period,
                data: []
            }
        ]
    }
    return chart    
}

function main() {
    // reset all data 
    if (isReset) {
        _G(null)            // vacuum all persistently recorded data  
        LogReset(1)         // vacuum all logs 
        LogProfitReset()    // vacuum all profit logs 
        LogVacuum()         // release the resource occupied by the bot database 
        Log("reset all data", "#FF0000")   // print information 
    }
    
    // parse parameters 
    var arrSymbols = symbols.split(",")             // use comma to split the trading symbol strings 
    var arrEma1Periods = ema1Periods.split(",")     // split the string of the first EMA parameter
    var arrEma2Periods = ema2Periods.split(",")     // split the string of the second EMA parameter
    var arrAmounts = orderAmounts.split(",")        // split the order amount of each symbol
    var account = {}                                // the variable used to record the current asset information 
    var initAccount = {}                            // the variable used to record the initial asset information 
    var currTradeMsg = {}                           // the variable used to record whether the current BAR is executed 
    var lastPrices = {}                             // the variable used to record the latest price of the monitored symbol 
    var lastBarTime = {}                            // the variable used to record the time of the latest BAR, to judge the BAR update during plotting
    var arrChartConfig = []                         // the variable used to record the chart configuration information, to plot  

    if (_G("currTradeMsg")) {                       // for example, when restart, recover currTradeMsg data 
        currTradeMsg = _G("currTradeMsg")
        Log("recover GetRecords", currTradeMsg)
    }

    // initialize account
    _.each(arrSymbols, function(symbol, index) {
        exchange.SetCurrency(symbol)
        var arrCurrencyName = symbol.split("_")
        var baseCurrency = arrCurrencyName[0]
        var quoteCurrency = arrCurrencyName[1]
        if (quoteCurrency != "USDT") {
            throw "only support quoteCurrency: USDT"
        }
        if (!account[baseCurrency] || !account[quoteCurrency]) {
            cancelAll(exchange)
            var acc = _C(exchange.GetAccount)
            account[baseCurrency] = acc.Stocks
            account[quoteCurrency] = acc.Balance
        }
        
        // initialize the related data of chart 
        lastBarTime[symbol] = 0
        arrChartConfig.push(createChartConfig(symbol, arrEma1Periods[index], arrEma2Periods[index]))
    })
    if (_G("initAccount")) {
        initAccount = _G("initAccount")
        Log("recover initial account information", initAccount)
    } else {
        // use the current asset information to initialize initAccount (variable)
        _.each(account, function(val, key) {
            initAccount[key] = val
        })
    }
    Log("account:", account, "initAccount:", initAccount)   // print asset information 

    // initialize the chart objects 
    var chart = Chart(arrChartConfig)
    // reset chart 
    chart.reset()
        
    // strategy logic of the main loop 
    while (true) {
        // traverse all symbols, and execute the dual moving average logic one  by one 
        _.each(arrSymbols, function(symbol, index) {
            exchange.SetCurrency(symbol)               // switch the trading pair to the trading pair recorded by by symbol string 
            var arrCurrencyName = symbol.split("_")    // split trading pairs by "_" 
            var baseCurrency = arrCurrencyName[0]      // string of base currency
            var quoteCurrency = arrCurrencyName[1]     // string of quote currency

            // according to index, obtain the EMA paramater of the current trading pair 
            var ema1Period = parseFloat(arrEma1Periods[index])
            var ema2Period = parseFloat(arrEma2Periods[index])
            var amount = parseFloat(arrAmounts[index])
            
            // obtain the K-line data of the current trading pair 
            var r = exchange.GetRecords()
            if (!r || r.length < Math.max(ema1Period, ema2Period)) {  // when the length of K-line is not long enough, return directly 
                Sleep(1000)
                return 
            }
            var currBarTime = r[r.length - 1].Time         // record the current BAR timestamp 
            lastPrices[symbol] = r[r.length - 1].Close     //  record the current latest price 

            var ema1 = TA.EMA(r, ema1Period)    // calculate EMA indicator
            var ema2 = TA.EMA(r, ema2Period)    // calculate EMA indicator
            if (ema1.length < 3 || ema2.length < 3) {    // when the length of EMA indicator array is too short, return derectly 
                Sleep(1000)
                return 
            }
            var ema1Last2 = ema1[ema1.length - 2]   // EMA on the second last BAR 
            var ema1Last3 = ema1[ema1.length - 3]   // EMA on the third last BAR
            var ema2Last2 = ema2[ema2.length - 2]
            var ema2Last3 = ema2[ema2.length - 3]

            // write the chart data 
            var klineIndex = index + 2 * index
            // traverse k-line data 
            for (var i = 0 ; i < r.length ; i++) {
                if (r[i].Time == lastBarTime[symbol]) {         // plot; update the current BAR and its indicator 
                    // update
                    chart.add(klineIndex, [r[i].Time, r[i].Open, r[i].High, r[i].Low, r[i].Close], -1)  
                    chart.add(klineIndex + 1, [r[i].Time, ema1[i]], -1)
                    chart.add(klineIndex + 2, [r[i].Time, ema2[i]], -1)
                } else if (r[i].Time > lastBarTime[symbol]) {   // plot; add BAR and its indicator 
                    // add
                    lastBarTime[symbol] = r[i].Time             // update the timestamp 
                    chart.add(klineIndex, [r[i].Time, r[i].Open, r[i].High, r[i].Low, r[i].Close])  
                    chart.add(klineIndex + 1, [r[i].Time, ema1[i]])   
                    chart.add(klineIndex + 2, [r[i].Time, ema2[i]])   
                }
            }
            
            if (ema1Last3 < ema2Last3 && ema1Last2 > ema2Last2 && currTradeMsg[symbol] != currBarTime) {
                // golden cross 
                var depth = exchange.GetDepth()   // obtain the depth data of the current order book 
                var price = depth.Asks[Math.min(takeLevel, depth.Asks.length)].Price   // select the 10th level price; taker 
                if (depth && price * amount <= account[quoteCurrency]) {   // obtain that the depth data is normal, and the assets are enough to place an order 
                    exchange.Buy(price, amount, ema1Last3, ema2Last3, ema1Last2, ema2Last2)   // maker; buy 
                    cancelAll(exchange)     // cancel all pending orders 
                    var acc = _C(exchange.GetAccount)   // obtain the account asset information 
                    if (acc.Stocks != account[baseCurrency]) {  // detect the account assets changed 
                        account[baseCurrency] = acc.Stocks      // update assets
                        account[quoteCurrency] = acc.Balance    // update assets
                        currTradeMsg[symbol] = currBarTime      // record the current BAR has been executed 
                        _G("currTradeMsg", currTradeMsg)        // persistently record  
                        var profit = getProfit(account, initAccount, lastPrices)  // calculate profit
                        if (profit) {
                            LogProfit(profit, account, initAccount)    // print profit 
                        }
                    }
                }
            } else if (ema1Last3 > ema2Last3 && ema1Last2 < ema2Last2 && currTradeMsg[symbol] != currBarTime) {
                // death cross 
                var depth = exchange.GetDepth()
                var price = depth.Bids[Math.min(takeLevel, depth.Bids.length)].Price
                if (depth && amount <= account[baseCurrency]) {
                    exchange.Sell(price, amount, ema1Last3, ema2Last3, ema1Last2, ema2Last2)
                    cancelAll(exchange)
                    var acc = _C(exchange.GetAccount)
                    if (acc.Stocks != account[baseCurrency]) {
                        account[baseCurrency] = acc.Stocks
                        account[quoteCurrency] = acc.Balance
                        currTradeMsg[symbol] = currBarTime
                        _G("currTradeMsg", currTradeMsg)
                        var profit = getProfit(account, initAccount, lastPrices)
                        if (profit) {
                            LogProfit(profit, account, initAccount)
                        }
                    }
                }
            }            
            Sleep(1000)
        })

        // variables in the table of status bar 
        var tbl = {
            type : "table", 
            title : "account information",
            cols : [], 
            rows : []
        }
        // write the data in the table structure of status bar 
        tbl.cols.push("--")
        tbl.rows.push(["initial"])
        tbl.rows.push(["current"])
        _.each(account, function(val, key) {
            if (typeof(initAccount[key]) == "number") {
                tbl.cols.push(key)
                tbl.rows[0].push(initAccount[key])   // initial
                tbl.rows[1].push(val)                // current 
            }            
        })
        // display the status bar table 
        LogStatus(_D(), "\n", "profit:", getProfit(account, initAccount, lastPrices), "\n", "`" + JSON.stringify(tbl) + "`")
    }
}

Strategie-Backtest

Sie können sehen, dass ETH, LTC und ETC alle Trades nach den Auslösern des goldenen Kreuzes und des Todeskreuzes der gleitenden Durchschnitte hatten.

Sie können auch auf simulierten Bot warten, um zu testen.

Strategie-Quellcode:https://www.fmz.com/strategy/333783

Die Strategie wird nur für Backtest und Strategie-Design-Lernen verwendet, also verwenden Sie sie in einem Bot mit Vorsicht.