Stratégie de la moyenne mobile double multi-variétés au comptant pour les devises numériques (enseignement)

En réponse aux demandes des utilisateurs de la communauté, nous espérons avoir une stratégie de moyenne mobile double multi-variétés comme référence de conception. Dans ce numéro, nous mettrons en œuvre une stratégie de moyenne mobile double pour plusieurs variétés. Des commentaires seront écrits sur le code de stratégie pour faciliter la compréhension de la stratégie et l’apprentissage. Permettez à davantage de nouveaux étudiants en trading programmatique et quantitatif de démarrer rapidement.

Réflexion stratégique

La logique de la stratégie de la double moyenne mobile est très simple, c’est-à-dire deux moyennes mobiles. Une moyenne mobile avec une petite période de paramètre (ligne rapide) et l’autre moyenne mobile avec une grande période de paramètre (ligne lente). Lorsque les deux lignes forment une croix dorée (la ligne rapide croise la ligne lente de bas en haut), achetez à la hausse, et lorsque les deux lignes forment une croix morte (la ligne rapide croise la ligne lente de haut en bas), vendez à la baisse . Nous utilisons la moyenne mobile EMA pour la moyenne mobile.

Cependant, si la stratégie doit être conçue pour plusieurs variétés, les paramètres de chaque variété peuvent être différents (différentes variétés utilisent des paramètres de moyenne mobile différents), les paramètres doivent donc être conçus de manière « groupe de paramètres ».

Les paramètres sont conçus dans ce format de chaîne, chaque paramètre étant séparé par des virgules. Ces chaînes sont analysées lorsque la politique commence à s’exécuter. Faites correspondre la logique d’exécution pour chaque produit (paire de trading). Le sondage stratégique détecte les conditions du marché de divers produits, déclenche les conditions de négociation, imprime des graphiques, etc. Une fois toutes les variétés interrogées, les données sont résumées et les informations du tableau sont affichées dans la barre d’état.

La conception de la stratégie est très simple et adaptée aux débutants, avec seulement 200+ lignes de code au total.

Code de stratégie

// 函数作用：取消当前交易对的所有挂单
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)
    }
}

// 函数作用：计算实时收益盈亏
function getProfit(account, initAccount, lastPrices) {
    // account为当前账户信息，initAccount为初始账户信息，lastPrices为当前所有品种的最新价格
    var sum = 0
    _.each(account, function(val, key) {
        // 遍历当前所有资产，计算除了USDT以外的资产币差，以及金额差
        if (key != "USDT" && typeof(initAccount[key]) == "number" && lastPrices[key + "_USDT"]) {
            sum += (account[key] - initAccount[key]) * lastPrices[key + "_USDT"]
        }        
    })
    // 返回根据当前价格计算得出的资产盈亏
    return account["USDT"] - initAccount["USDT"] + sum
}

// 函数作用：生成图表配置
function createChartConfig(symbol, ema1Period, ema2Period) {
    // symbol为交易对，ema1Period为第一根EMA均线周期，ema2Period为第二根EMA均线周期
    var chart = {                                        
        __isStock: true,    
        extension: {
                layout: 'single', 
                height: 600, 
        },
        title : { text : symbol},                       
        xAxis: { type: 'datetime'},           
        series : [                                          
            {                                      
                type: 'candlestick',    // K线数据系列                         
                name: symbol,   
                id: symbol,
                data: []                                           
            }, {                                      
                type: 'line',           // EMA数据系列
                name: symbol + ',EMA1:' + ema1Period,          
                data: [],               
            }, {
                type: 'line',           // EMA数据系列
                name: symbol + ',EMA2:' + ema2Period,
                data: []
            }
        ]
    }
    return chart    
}

function main() {
    // 重置所有数据
    if (isReset) {
        _G(null)            // 清空所有持久化记录的数据
        LogReset(1)         // 清空所有日志
        LogProfitReset()    // 清空所有收益日志
        LogVacuum()         // 释放实盘数据库占用的资源
        Log("重置所有数据", "#FF0000")   // 打印信息
    }
    
    // 解析参数
    var arrSymbols = symbols.split(",")             // 逗号分割交易品种字符串
    var arrEma1Periods = ema1Periods.split(",")     // 分割第一根EMA均线的参数字符串
    var arrEma2Periods = ema2Periods.split(",")     // 分割第二根EMA均线的参数字符串
    var arrAmounts = orderAmounts.split(",")        // 分割每个品种的下单量
    var account = {}                                // 用于记录当前资产信息的变量
    var initAccount = {}                            // 用于记录最初资产信息的变量
    var currTradeMsg = {}                           // 用于记录当前BAR是否交易的变量
    var lastPrices = {}                             // 用于记录监控的品种最新价格的变量
    var lastBarTime = {}                            // 用于记录最近一根BAR的时间的变量，用于画图时BAR的更新判断
    var arrChartConfig = []                         // 用于记录图表配置信息，用于画图

    if (_G("currTradeMsg")) {                       // 例如重启时，恢复currTradeMsg数据
        currTradeMsg = _G("currTradeMsg")
        Log("恢复记录", currTradeMsg)
    }

    // 初始化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
        }
        
        // 初始化图表相关的数据
        lastBarTime[symbol] = 0
        arrChartConfig.push(createChartConfig(symbol, arrEma1Periods[index], arrEma2Periods[index]))
    })
    if (_G("initAccount")) {
        initAccount = _G("initAccount")
        Log("恢复初始账户记录", initAccount)
    } else {
        // 用当前资产信息，初始化initAccount变量
        _.each(account, function(val, key) {
            initAccount[key] = val
        })
    }
    Log("account:", account, "initAccount:", initAccount)   // 打印资产信息

    // 初始化图表对象
    var chart = Chart(arrChartConfig)
    // 图表重置
    chart.reset()
        
    // 策略主循环逻辑
    while (true) {
        // 遍历所有品种，逐个执行双均线逻辑
        _.each(arrSymbols, function(symbol, index) {
            exchange.SetCurrency(symbol)               // 切换交易对为symbol字符串记录的交易对
            var arrCurrencyName = symbol.split("_")    // 以“_”符号分割交易对
            var baseCurrency = arrCurrencyName[0]      // 交易币的字符串
            var quoteCurrency = arrCurrencyName[1]     // 计价币的字符串

            // 根据index索引，获取当前交易对的EMA均线参数
            var ema1Period = parseFloat(arrEma1Periods[index])
            var ema2Period = parseFloat(arrEma2Periods[index])
            var amount = parseFloat(arrAmounts[index])
            
            // 获取当前交易对的K线数据
            var r = exchange.GetRecords()
            if (!r || r.length < Math.max(ema1Period, ema2Period)) {  // K线长度不足时直接返回
                Sleep(1000)
                return 
            }
            var currBarTime = r[r.length - 1].Time         // 记录当前BAR时间戳
            lastPrices[symbol] = r[r.length - 1].Close     // 记录当前最新价格

            var ema1 = TA.EMA(r, ema1Period)    // 计算EMA指标
            var ema2 = TA.EMA(r, ema2Period)    // 计算EMA指标
            if (ema1.length < 3 || ema2.length < 3) {    // EMA指标数组长度过短，直接返回
                Sleep(1000)
                return 
            }
            var ema1Last2 = ema1[ema1.length - 2]   // 倒数第二BAR上的EMA
            var ema1Last3 = ema1[ema1.length - 3]   // 倒数第三BAR上的EMA
            var ema2Last2 = ema2[ema2.length - 2]
            var ema2Last3 = ema2[ema2.length - 3]

            // 写入图表数据
            var klineIndex = index + 2 * index
            // 遍历K线数据
            for (var i = 0 ; i < r.length ; i++) {
                if (r[i].Time == lastBarTime[symbol]) {         // 画图，更新当前BAR以及指标
                    // 更新
                    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]) {   // 画图，添加BAR以及指标
                    // 添加
                    lastBarTime[symbol] = r[i].Time             // 更新时间戳
                    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) {
                // 金叉
                var depth = exchange.GetDepth()   // 获取当前订单薄深度数据
                var price = depth.Asks[Math.min(takeLevel, depth.Asks.length)].Price   // 取第10档价格，吃单
                if (depth && price * amount <= account[quoteCurrency]) {   // 获取深度数据正常，有足够资产下单
                    exchange.Buy(price, amount, ema1Last3, ema2Last3, ema1Last2, ema2Last2)   // 下单买入
                    cancelAll(exchange)     // 取消所有挂单
                    var acc = _C(exchange.GetAccount)   // 获取账户资产信息
                    if (acc.Stocks != account[baseCurrency]) {  // 检测账户资产发生变动
                        account[baseCurrency] = acc.Stocks      // 更新资产
                        account[quoteCurrency] = acc.Balance    // 更新资产
                        currTradeMsg[symbol] = currBarTime      // 记录当前BAR已经交易
                        _G("currTradeMsg", currTradeMsg)        // 持久化记录
                        var profit = getProfit(account, initAccount, lastPrices)  // 计算收益
                        if (profit) {
                            LogProfit(profit, account, initAccount)    // 打印收益
                        }
                    }
                }
            } else if (ema1Last3 > ema2Last3 && ema1Last2 < ema2Last2 && currTradeMsg[symbol] != currBarTime) {
                // 死叉
                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)
        })

        // 状态栏表格变量
        var tbl = {
            type : "table", 
            title : "账户信息",
            cols : [], 
            rows : []
        }
        // 将数据写入状态栏表格结构
        tbl.cols.push("--")
        tbl.rows.push(["初始"])
        tbl.rows.push(["当前"])
        _.each(account, function(val, key) {
            if (typeof(initAccount[key]) == "number") {
                tbl.cols.push(key)
                tbl.rows[0].push(initAccount[key])   // 初始
                tbl.rows[1].push(val)                // 当前
            }            
        })
        // 显示状态栏表格
        LogStatus(_D(), "\n", "profit:", getProfit(account, initAccount, lastPrices), "\n", "`" + JSON.stringify(tbl) + "`")
    }
}

Backtesting de stratégie

On peut voir que les transactions ont eu lieu sur ETH, LTC et ETC sur la base de la croix dorée et de la croix morte de la moyenne mobile.

Vous pouvez également le tester en exécutant un disque simulé.

Code source de la stratégie : https://www.fmz.com/strategy/333783

La stratégie n’est utilisée que pour le backtesting et la conception de stratégies d’apprentissage, et doit être utilisée avec prudence dans le trading réel.