
Beim Schreiben und Verwenden von Strategien werden häufig einige ungewöhnliche K-Linien-Zyklusdaten verwendet. Börsen und Datenquellen stellen für diese Zeiträume jedoch keine Daten zur Verfügung. Eine Synthese ist nur unter Verwendung von Daten aus bestehenden Zyklen möglich. Der Synthesealgorithmus hat bereits eine JavaScript-Version (Link), tatsächlich ist es sehr einfach, einen JavaScript-Code auf eine Python-Version zu portieren. Als Nächstes schreiben wir eine Python-Version des K-Line-Synthese-Algorithmus.
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
}
Wenn es einen JavaScript-Algorithmus gibt, kann dieser zeilenweise übersetzt und in Python übertragen werden. Wenn Sie auf integrierte Funktionen oder inhärente Methoden von JavaScript stoßen, suchen Sie einfach nach den entsprechenden Methoden in Python, sodass die Übertragung relativ einfach ist.
Die Algorithmuslogik ist genau dieselbe, nur der JavaScript-Funktionsaufrufvar n = d.getTimezoneOffset()Bei der Portierung auf Python verwenden Sie die Zeitbibliothek von Pythonn = time.altzoneersetzen. Weitere Unterschiede bestehen lediglich in der Sprachsyntax (wie etwa die Verwendung von For-Schleifen, Unterschiede bei Booleschen Werten, Unterschiede bei der Verwendung von logischem „und“, logischem „nicht“, logischem „oder“ usw.).
import time
def GetNewCycleRecords(sourceRecords, targetCycle):
ret = []
# 首先获取源K线数据的周期
if not sourceRecords or len(sourceRecords) < 2 :
return None
sourceLen = len(sourceRecords)
sourceCycle = sourceRecords[-1]["Time"] - sourceRecords[-2]["Time"]
if targetCycle % sourceCycle != 0 :
Log("targetCycle:", targetCycle)
Log("sourceCycle:", sourceCycle)
raise "targetCycle is not an integral multiple of sourceCycle."
if (1000 * 60 * 60) % targetCycle != 0 and (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle != 0 :
Log("targetCycle:", targetCycle)
Log("sourceCycle:", sourceCycle)
Log((1000 * 60 * 60) % targetCycle, (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle)
raise "targetCycle cannot complete the cycle."
multiple = targetCycle / sourceCycle
isBegin = False
count = 0
barHigh = 0
barLow = 0
barOpen = 0
barClose = 0
barTime = 0
barVol = 0
for i in range(sourceLen) :
# 获取时区偏移数值
n = time.altzone
if ((1000 * 60 * 60 * 24) - (sourceRecords[i]["Time"] * 1000) % (1000 * 60 * 60 * 24) + (n * 1000)) % targetCycle == 0 :
isBegin = True
if isBegin :
if count == 0 :
barHigh = sourceRecords[i]["High"]
barLow = sourceRecords[i]["Low"]
barOpen = sourceRecords[i]["Open"]
barClose = sourceRecords[i]["Close"]
barTime = sourceRecords[i]["Time"]
barVol = sourceRecords[i]["Volume"]
count += 1
elif count < multiple :
barHigh = max(barHigh, sourceRecords[i]["High"])
barLow = min(barLow, sourceRecords[i]["Low"])
barClose = sourceRecords[i]["Close"]
barVol += sourceRecords[i]["Volume"]
count += 1
if count == multiple or i == sourceLen - 1 :
ret.append({
"High" : barHigh,
"Low" : barLow,
"Open" : barOpen,
"Close" : barClose,
"Time" : barTime,
"Volume" : barVol,
})
count = 0
return ret
# 测试
def main():
while True:
r = exchange.GetRecords()
r2 = GetNewCycleRecords(r, 1000 * 60 * 60 * 4)
ext.PlotRecords(r2, "r2")
Sleep(1000)
Huobi-Marktdiagramm

Backtesting des synthetischen 4-Stunden-Charts

Der obige Code dient nur als Lernreferenz. Wenn Sie ihn in einer bestimmten Strategie verwenden, ändern und testen Sie ihn bitte entsprechend Ihren Anforderungen. Wenn Sie Fehler oder Verbesserungsvorschläge haben, hinterlassen Sie bitte eine Nachricht, vielen Dank o^_^o