Der Spruch ist wolkig: Neulinge sterben am Höhenjagen, Alte sterben am Überschreiben. Es geht um eine Zeitfrage, die unvorsichtig eingesperrt ist, so dass viele Strategien zu Trendprognosen gehen und die Haltungslage entsprechend dem Trend anpassen.
Bei einer festen Anlagestrategie, also einer regelmäßig festgelegten Anlagestrategie, ist es im Kern, zu kaufen und zu verkaufen, um mehr zu kaufen, anstatt zu kaufen und zu kaufen.
Wir sollten unsere Pläne vor dem Abstimmen auf dem Papier setzen, sie nach Plan ausführen, menschliche Interventionen reduzieren, beharren und Verluste verhindern, um den Wert des Abstimmens wirklich zu erkennen.
Hier haben wir den Umfang der Operationen eingeschränkt, um die Risiken zu kontrollieren, und die folgenden strategischen Regeln formuliert:
Es gibt eine leere Hand pro Minute und 20 Mal den Hebel. Ungleichgewichte Positionen, wenn der Verlust mehr als 3% beträgt, setzen Sie fort. Wenn der Gewinn mehr als 3% beträgt, halten Sie 2 Hände pro Minute Dabei sind in Testscripts die Positionszyklus, die Anzahl der Positionen, die Hebelmengen, die Gewinn-Verlust-Rate und die Positionsrichtung konfigurierbar.
Wenn Sie an dieser Strategie interessiert sind, dann bitte +V:Irene11229 (Klicken Sie auf meine Homepage, ich werde immer mehr Strategien aktualisieren, und Sie erhalten auch Marktanalysen von einigen der wichtigsten Börsen)
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import time
from kumex.client import Trade
class Aip(object):
def __init__(self):
# read configuration from json file
with open('config.json', 'r') as file:
config = json.load(file)
self.api_key = config['api_key']
self.api_secret = config['api_secret']
self.api_passphrase = config['api_passphrase']
self.sandbox = config['is_sandbox']
self.symbol = config['symbol']
self.timer = int(config['timer'])
self.size = int(config['size'])
self.side = config['side']
self.leverage = config['leverage']
self.rate = float(config['rate'])
self.trade = Trade(self.api_key, self.api_secret, self.api_passphrase, is_sandbox=self.sandbox)
if self.side == 'sell':
self.close = 'buy'
else:
self.close = 'sell'
def get_position_pcnt(self):
position = self.trade.get_position_details(self.symbol)
return float(position['unrealisedPnlPcnt'])
if __name__ == '__main__':
aip = Aip()
market_order = aip.trade.create_market_order(aip.symbol, aip.side, aip.leverage, type='market', size=aip.size)
print('create a market %s order, order id = %s' % (aip.side, market_order['orderId']))
while 1:
time.sleep(aip.timer * 60)
pcnt = aip.get_position_pcnt()
if pcnt < 0 and abs(pcnt) > aip.rate:
market_order = aip.trade.create_market_order(aip.symbol, aip.side, aip.leverage,
type='market', size=aip.size)
print('create a market %s order, order id = %s' % (aip.side, market_order['orderId']))
elif pcnt > 0 and pcnt > aip.rate:
market_order = aip.trade.create_market_order(aip.symbol, aip.close, aip.leverage,
type='market', size=(aip.size*2))
print('create a market %s order, order id = %s' % (aip.close, market_order['orderId']))
- Ich weiß.Ich habe eine Frage, die ich mir nicht stellen kann.
Gulishiduan_ Hochfrequenz-SortierungEs sieht einfach und effektiv aus.