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"C++ में OKEX अनुबंध हेजिंग रणनीति" की हार्डकोर रणनीति सीखें
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“C++ में OKEX अनुबंध हेजिंग रणनीति” की हार्डकोर रणनीति सीखें
जब हेजिंग रणनीतियों की बात आती है, तो विभिन्न बाजारों में विभिन्न प्रकार की रणनीतियाँ, विभिन्न प्रकार के संयोजन और विभिन्न प्रकार के विचार मौजूद होते हैं। हम हेजिंग रणनीतियों के डिजाइन विचारों और अवधारणाओं का पता लगाने के लिए सबसे क्लासिक क्रॉस-पीरियड हेजिंग से शुरुआत करेंगे। आज, डिजिटल मुद्रा बाजार उस समय की तुलना में बहुत अधिक सक्रिय है जब बाजार पहली बार बना था, और कई अनुबंध एक्सचेंज उभरे हैं, जो बड़ी संख्या में मध्यस्थता और हेजिंग के अवसर प्रदान करते हैं। इसमें अनगिनत रणनीतियाँ हैं, जैसे स्पॉट क्रॉस-मार्केट आर्बिट्रेज, स्पॉट-फ्यूचर्स हेजिंग आर्बिट्रेज, फ्यूचर्स क्रॉस-पीरियड आर्बिट्रेज, फ्यूचर्स क्रॉस-मार्केट आर्बिट्रेज, आदि। इसके बाद, आइए C++ भाषा में लिखी गई एक “हार्डकोर” क्रॉस-पीरियड हेजिंग रणनीति पर नज़र डालें, जिसमें ट्रेडिंग मार्केट OKEX कॉन्ट्रैक्ट एक्सचेंज है। यह रणनीति “इनवेंटर क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म” के आधार पर लिखी गई है।
- ### रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति के कुछ हद तक हार्डकोर होने का कारण यह है कि यह C++ भाषा में लिखी गई है, जिससे इसे पढ़ना थोड़ा अधिक कठिन हो जाता है। हालाँकि, यह पाठकों को इस रणनीति डिजाइन और विचारों का सार जानने से नहीं रोकता है। पूरी रणनीति अपेक्षाकृत संक्षिप्त है, और कोड की लंबाई मध्यम है, केवल 500 पंक्तियों से अधिक। बाजार डेटा अधिग्रहण के संदर्भ में, पिछली रणनीतियों के विपरीत जो रेस्ट इंटरफेस का उपयोग करती हैं, यह रणनीति एक्सचेंजों से बाजार डेटा पुश प्राप्त करने के लिए वेबसोकेट इंटरफेस का उपयोग करती है। डिजाइन के संदर्भ में, रणनीति संरचना उचित है, कोड युग्मन बहुत कम है, और इसका विस्तार या अनुकूलन करना बहुत सुविधाजनक है। तार्किक सोच स्पष्ट है, और यह डिज़ाइन न केवल उपयोग और विस्तार में आसान है। शिक्षण रणनीति के रूप में, सीखने की रणनीति डिजाइन भी एक अच्छा उदाहरण है। रणनीति का सिद्धांत अपेक्षाकृत सरल है, अर्थात सकारात्मक और नकारात्मक हेजिंग के लिए अग्रिम अनुबंधों और निकट अवधि अनुबंधों का उपयोग करना, जो मूलतः कमोडिटी वायदा के क्रॉस-पीरियड हेजिंग के समान ही है। सकारात्मक मध्यस्थता, लघु अग्रिम अनुबंध और दीर्घ निकट अवधि अनुबंध। हेजिंग, अग्रिम अनुबंधों पर लंबी अवधि तथा निकट अवधि अनुबंधों पर छोटी अवधि के लिए निवेश करना। अब चूंकि बुनियादी सिद्धांत स्पष्ट हो गए हैं, अब शेष यह है कि रणनीति हेजिंग पोजीशन को कैसे सक्रिय करती है, पोजीशन को कैसे बंद किया जाए, तथा पोजीशन को कैसे बढ़ाया जाए। स्थिति नियंत्रण विधियां और रणनीति विस्तार प्रसंस्करण। हेजिंग रणनीति मुख्य रूप से अंतर्निहित परिसंपत्ति के मूल्य अंतर के उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करती है और मूल्य अंतर पर प्रतिगमन लेनदेन करती है। हालाँकि, प्रसार में थोड़ा, या तेजी से, या एक दिशा में उतार-चढ़ाव हो सकता है। इससे लाभ और हानि की हेजिंग में अनिश्चितता आती है, लेकिन जोखिम अभी भी एकतरफा प्रवृत्ति से कहीं कम है। क्रॉस-पीरियड रणनीतियों के विभिन्न अनुकूलनों में से कई, उद्घाटन और समापन ट्रिगर्स से शुरू होकर, स्थिति नियंत्रण स्तर से शुरू करना चुनते हैं। उदाहरण के लिए, क्लासिक बोलिंगर संकेतक का उपयोग मूल्य अंतर में उतार-चढ़ाव होने पर सकारात्मक और नकारात्मक मध्यस्थता के उद्घाटन और समापन बिंदु के रूप में किया जाता है। इसकी उचित डिजाइन और कम युग्मन डिग्री के कारण, इस रणनीति को बोलिंगर संकेतक क्रॉस-पीरियड हेजिंग रणनीति में भी आसानी से संशोधित किया जा सकता है।
- ### रणनीति कोड विश्लेषण
#### कोड को सामान्य रूप से देखने पर हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि कोड मुख्य रूप से चार भागों में विभाजित है।
- 1. गणना मूल्य परिभाषा, कुछ स्थिति मान परिभाषित करें, स्थिति को चिह्नित करने के लिए उपयोग किया जाता है। कुछ कार्यात्मक फ़ंक्शन जो रणनीति से संबंधित नहीं हैं, जैसे URL एन्कोडिंग फ़ंक्शन, समय रूपांतरण फ़ंक्शन, आदि का रणनीति से कोई लेना-देना नहीं है और केवल डेटा प्रोसेसिंग के लिए उपयोग किया जाता है।
- 2. K-लाइन डेटा जनरेटर वर्ग: यह रणनीति जनरेटर वर्ग ऑब्जेक्ट द्वारा उत्पन्न K-लाइन डेटा द्वारा संचालित होती है।
- 3. हेज क्लास: इस क्लास के ऑब्जेक्ट विशिष्ट लेनदेन तर्क, हेजिंग ऑपरेशन, रणनीति विवरण प्रसंस्करण तंत्र आदि को निष्पादित कर सकते हैं।
- 4. रणनीति का मुख्य कार्य, अर्थात्
mainसमारोह।mainयह फ़ंक्शन रणनीति का प्रवेश फ़ंक्शन है। इस फ़ंक्शन में मुख्य लूप निष्पादित किया जाता है। इसके अलावा, यह फ़ंक्शन एक महत्वपूर्ण ऑपरेशन भी करता है, यानी, कच्चे डेटा के रूप में पुश किए गए टिक मार्केट डेटा को प्राप्त करने के लिए एक्सचेंज के वेबसोकेट इंटरफ़ेस तक पहुँचना। के-लाइन डेटा जनरेटर की सामग्री. डेटा.
#### रणनीति कोड को समग्र रूप से समझकर, हम अब रणनीति के डिजाइन, विचारों और तकनीकों को पूरी तरह से जानने के लिए धीरे-धीरे प्रत्येक लिंक का विश्लेषण कर सकते हैं।
-
गणना मान परिभाषा, अन्य कार्य
- गणना का प्रकार
Stateकथन
enum State { // 枚举类型 定义一些 状态 STATE_NA, // 非正常状态 STATE_IDLE, // 空闲 STATE_HOLD_LONG, // 持多仓 STATE_HOLD_SHORT, // 持空仓 };चूँकि कोड में कुछ फ़ंक्शन एक निश्चित स्थिति लौटाते हैं, इसलिए इन स्थितियों को गणना प्रकार में परिभाषित किया जाता है
Stateमध्य। कोड को प्रकट होते देखेंSTATE_NAयानि यह एक असामान्य स्थिति है।STATE_IDLEयह निष्क्रिय अवस्था में है, अर्थात ऐसी अवस्था जिसमें हेजिंग कार्य किया जा सकता है।STATE_HOLD_LONGसकारात्मक हेजिंग स्थिति धारण करने की स्थिति।STATE_HOLD_SHORTहेजिंग स्थिति धारण करने की स्थिति।- स्ट्रिंग प्रतिस्थापन: इस रणनीति में इस फ़ंक्शन को नहीं बुलाया जाता है। यह एक अतिरिक्त टूल फ़ंक्शन है जो मुख्य रूप से स्ट्रिंग को प्रोसेस करता है।
string replace(string s, const string from, const string& to)- हेक्साडेसिमल वर्णों में बदलने का फ़ंक्शन
toHex
inline unsigned char toHex(unsigned char x)- यूआरएल एनकोडिंग के प्रसंस्करण के लिए फ़ंक्शन
std::string urlencode(const std::string& str)- समय रूपांतरण फ़ंक्शन, स्ट्रिंग प्रारूप में समय को टाइमस्टैम्प में परिवर्तित करता है।
uint64_t _Time(string &s) - गणना का प्रकार
-
के-लाइन डेटा जनरेटर वर्ग
class BarFeeder { // K线 数据生成器类 public: BarFeeder(int period) : _period(period) { // 构造函数，参数为 period 周期， 初始化列表中初始化 _rs.Valid = true; // 构造函数体中初始化 K线数据的 Valid属性。 } void feed(double price, Chart *c=nullptr, int chartIdx=0) { // 输入数据，nullptr 空指针类型，chartIdx 索引默认参数为 0 uint64_t epoch = uint64_t(Unix() / _period) * _period * 1000; // 秒级时间戳祛除不完整时间周期（不完整的_period 秒数），转为 毫秒级时间戳。 bool newBar = false; // 标记 新K线Bar 的标记变量 if (_rs.size() == 0 || _rs[_rs.size()-1].Time < epoch) { // 如果 K线数据 长度为 0 。 或者 最后一bar 的时间戳小于 epoch（K线最后一bar 比当前最近的周期时间戳还要靠前） Record r; // 声明一个 K线bar 结构 r.Time = epoch; // 构造当前周期的K线bar r.Open = r.High = r.Low = r.Close = price; // 初始化 属性 _rs.push_back(r); // K线bar 压入 K线数据结构 if (_rs.size() > 2000) { // 如果K线数据结构长度超过 2000 ， 就剔除最早的数据。 _rs.erase(_rs.begin()); } newBar = true; // 标记 } else { // 其它情况，不是出现新bar 的情况下的处理。 Record &r = _rs[_rs.size() - 1]; // 引用 数据中最后一bar 的数据。 r.High = max(r.High, price); // 对引用数据的最高价更新操作。 r.Low = min(r.Low, price); // 对引用数据的最低价更新操作。 r.Close = price; // 对引用数据的收盘价更新操作。 } auto bar = _rs[_rs.size()-1]; // 取最后一柱数据 ，赋值给 bar 变量 json point = {bar.Time, bar.Open, bar.High, bar.Low, bar.Close}; // 构造一个 json 类型数据 if (c != nullptr) { // 图表对象指针不等于 空指针，执行以下。 if (newBar) { // 根据标记判断，如果出现新Bar c->add(chartIdx, point); // 调用图表对象成员函数add,向图表对象中插入数据（新增K线bar） c->reset(1000); // 只保留1000 bar的数据 } else { c->add(chartIdx, point, -1); // 否则就更新（不是新bar），这个点（更新这个bar）。 } } } Records & get() { // 成员函数，获取K线数据的方法。 return _rs; // 返回对象的私有变量 _rs 。（即 生成的K线数据） } private: int _period; Records _rs; };यह वर्ग मुख्य रूप से रणनीतिक हेजिंग तर्क को संचालित करने के लिए मूल्य अंतर K-लाइन में अर्जित टिक डेटा को संसाधित करने के लिए जिम्मेदार है। कुछ पाठकों को आश्चर्य हो सकता है कि हमें टिक डेटा का उपयोग करने की आवश्यकता क्यों है? हमें ऐसे K-लाइन डेटा जनरेटर के निर्माण की आवश्यकता क्यों है? क्या के-लाइन डेटा का सीधे उपयोग करना बेहतर नहीं है? जब मैं कुछ हेजिंग रणनीतियों के बारे में लिख रहा था तो ये तीन प्रश्न मेरे मन में आये। मुझे इसका उत्तर तब मिला जब मैंने स्प्रेड बोलिंगर हेजिंग रणनीति लिखी। क्योंकि किसी एकल अनुबंध का के-लाइन डेटा एक निश्चित अवधि के भीतर उस अनुबंध के मूल्य परिवर्तन के आंकड़े होते हैं। दो अनुबंधों के बीच मूल्य अंतर का K-लाइन डेटा एक निश्चित अवधि के भीतर मूल्य अंतर का सांख्यिकी है। इसलिए, हम प्रत्येक K- पर प्रत्येक डेटा के अंतर की गणना करने के लिए दो अनुबंधों के K-लाइन डेटा को आसानी से घटा नहीं सकते हैं। लाइन बार. मूल्य, मूल्य अंतर के रूप में. सबसे स्पष्ट गलती यह है कि दो अनुबंधों की उच्चतम कीमत और निम्नतम कीमत जरूरी नहीं कि एक ही समय पर हों। इसलिए, घटाए गए मूल्य का कोई खास मतलब नहीं है। इसलिए, हमें वास्तविक समय टिक डेटा का उपयोग करने, वास्तविक समय में मूल्य अंतर की गणना करने और वास्तविक समय में एक निश्चित अवधि के भीतर मूल्य परिवर्तनों पर आंकड़े बनाने की आवश्यकता है (यानी के-लाइन कॉलम पर उच्च उद्घाटन और निम्न समापन)। इस तरह, हमें प्रसंस्करण तर्क को अलग करने के लिए एक अलग वर्ग के रूप में K-लाइन डेटा जनरेटर की आवश्यकता है।
-
हेजिंग
class Hedge { // 对冲类，策略主要逻辑。 public: Hedge() { // 构造函数 ... }; State getState(string &symbolA, Depth &depthA, string &symbolB, Depth &depthB) { // 获取状态，参数： 合约A名称 、合约A深度数据， 合约B名称、 合约B深度数据 ... } bool Loop(string &symbolA, Depth &depthA, string &symbolB, Depth &depthB, string extra="") { // 开平仓 策略主要逻辑 ... } private: vector<double> _addArr; // 对冲加仓列表 string _state_desc[4] = {"NA", "IDLE", "LONG", "SHORT"}; // 状态值 描述信息 int _countOpen = 0; // 开仓次数 int _countCover = 0; // 平仓次数 int _lastCache = 0; // int _hedgeCount = 0; // 对冲次数 int _loopCount = 0; // 循环计数（循环累计次数） double _holdPrice = 0; // 持仓价格 BarFeeder _feederA = BarFeeder(DPeriod); // A合约 行情 K线生成器 BarFeeder _feederB = BarFeeder(DPeriod); // B合约 行情 K线生成器 State _st = STATE_NA; // 对冲类型 对象的 对冲持仓状态 string _cfgStr; // 图表配置 字符串 double _holdAmount = 0; // 持仓量 bool _isCover = false; // 是否平仓 标记 bool _needCheckOrder = true; // 设置是否 检查订单 Chart _c = Chart(""); // 图表对象，并初始化 };चूंकि कोड काफी लंबा है, इसलिए इसका कुछ हिस्सा छोड़ दिया गया है। यह मुख्य रूप से हेज क्लास की संरचना को दर्शाता है। कंस्ट्रक्टर हेज का उल्लेख नहीं किया गया है, क्योंकि यह मुख्य रूप से ऑब्जेक्ट इनिशियलाइज़ेशन के लिए है। मुख्यतः दो कार्य शेष रह गये हैं।
- getState
यह फ़ंक्शन मुख्य रूप से ऑर्डर का पता लगाना, ऑर्डर रद्द करना, स्थिति का पता लगाना, स्थिति संतुलन आदि को संभालता है। क्योंकि हेजिंग लेनदेन की प्रक्रिया में, सिंगल-लेग स्थिति (यानी, एक अनुबंध का कारोबार होता है और दूसरे का नहीं) अपरिहार्य है। यदि यह ऑर्डर लॉजिक में पता लगाया जाता है और फिर फॉलो-अप ऑर्डर या पोजीशन क्लोजिंग की प्रक्रिया की जाती है , रणनीति तर्क अव्यवस्थित हो जाएगा. इसलिए इस भाग को डिजाइन करते समय हमने दूसरा दृष्टिकोण अपनाया। यदि हेजिंग ऑपरेशन ट्रिगर किया जाता है, तो एक बार ऑर्डर दिया जाता है। चाहे सिंगल-लेग हेजिंग की स्थिति हो या न हो, हेजिंग को डिफ़ॉल्ट रूप से सफल माना जाता है। फिर getState फ़ंक्शन में पोजिशन बैलेंस की जाँच की जाती है, और जाँच और प्रोसेसिंग के लिए तर्क शेष राशि अलग कर दी जाती है।
- Loop
रणनीति का ट्रेडिंग तर्क इस फ़ंक्शन में समाहित है, जहाँ कॉल
getStateमूल्य अंतर का K-लाइन डेटा उत्पन्न करने के लिए K-लाइन डेटा जनरेटर ऑब्जेक्ट का उपयोग करें, और उद्घाटन, समापन और स्थिति जोड़ने के हेजिंग तर्क पर निर्णय लें। चार्ट के लिए कुछ डेटा अद्यतन ऑपरेशन भी हैं। -
रणनीति मुख्य कार्य
void main() { ... string realSymbolA = exchange.SetContractType(symbolA)["instrument"]; // 获取设置的A合约（this_week / next_week / quarter ） ，在 OKEX 合约 当周、次周、季度 对应的真实合约ID 。 string realSymbolB = exchange.SetContractType(symbolB)["instrument"]; // ... string qs = urlencode(json({{"op", "subscribe"}, {"args", {"futures/depth5:" + realSymbolA, "futures/depth5:" + realSymbolB}}}).dump()); // 对 ws 接口的要传的参数进行 json 编码、 url 编码 Log("try connect to websocket"); // 打印连接 WS接口的信息。 auto ws = Dial("wss://real.okex.com:10442/ws/v3|compress=gzip_raw&mode=recv&reconnect=true&payload="+qs); // 调用FMZ API Dial 函数 访问 OKEX 期货的 WS 接口 Log("connect to websocket success"); Depth depthA, depthB; // 声明两个 深度数据结构的变量 用于储存A合约和B合约 的深度数据 auto fillDepth = [](json &data, Depth &d) { // 用接口返回的json 数据，构造 Depth 数据的代码。 d.Valid = true; d.Asks.clear(); d.Asks.push_back({atof(string(data["asks"][0][0]).c_str()), atof(string(data["asks"][0][1]).c_str())}); d.Bids.clear(); d.Bids.push_back({atof(string(data["bids"][0][0]).c_str()), atof(string(data["bids"][0][1]).c_str())}); }; string timeA; // 时间 字符串 A string timeB; // 时间 字符串 B while (true) { auto buf = ws.read(); // 读取 WS接口 推送来的数据 ... }रणनीति शुरू होने के बाद, यह मुख्य फ़ंक्शन से निष्पादित होना शुरू हो जाता है। मुख्य फ़ंक्शन के आरंभीकरण के दौरान, रणनीति वेबसॉकेट इंटरफ़ेस के टिक मार्केट की सदस्यता लेती है। मुख्य फ़ंक्शन का मुख्य कार्य एक मुख्य लूप का निर्माण करना, एक्सचेंज के वेबसोकेट इंटरफ़ेस द्वारा पुश की गई टिक जानकारी को लगातार प्राप्त करना और फिर हेज क्लास ऑब्जेक्ट के सदस्य फ़ंक्शन को कॉल करना है: लूप फ़ंक्शन। लूप फ़ंक्शन में ट्रेडिंग तर्क बाज़ार डेटा द्वारा संचालित होता है। एक बात जो स्पष्ट करने की आवश्यकता है वह यह है कि ऊपर उल्लिखित टिक मार्केट वास्तव में सब्सक्राइब्ड ऑर्डर बुक डेप्थ डेटा इंटरफ़ेस है, जो प्रत्येक स्तर का ऑर्डर बुक डेटा प्राप्त करता है। हालाँकि, रणनीति केवल पहले स्तर के डेटा का उपयोग करती है, जो वास्तव में टिक मार्केट डेटा के समान है। रणनीति अन्य स्तरों के डेटा का उपयोग नहीं करती है, न ही यह पहले स्तर से ऑर्डर वॉल्यूम मूल्यों का उपयोग करती है। आइए इस पर करीब से नज़र डालें कि रणनीति वेबसोकेट इंटरफ़ेस के डेटा को कैसे सब्सक्राइब करती है और इसे कैसे सेट किया जाता है।
string qs = urlencode(json({{"op", "subscribe"}, {"args", {"futures/depth5:" + realSymbolA, "futures/depth5:" + realSymbolB}}}).dump()); Log("try connect to websocket"); auto ws = Dial("wss://real.okex.com:10442/ws/v3|compress=gzip_raw&mode=recv&reconnect=true&payload="+qs); Log("connect to websocket success");सबसे पहले, आपको सदस्यता इंटरफ़ेस द्वारा प्रेषित सदस्यता संदेश json पैरामीटर को URL एनकोड करना होगा, अर्थात,
payloadपैरामीटर का मान. फिर अधिक महत्वपूर्ण कदम इन्वेंटर क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के एपीआई इंटरफ़ेस फ़ंक्शन को कॉल करना हैDialसमारोह।Dialफ़ंक्शन का उपयोग एक्सचेंज वेबसोकेट इंटरफ़ेस तक पहुंचने के लिए किया जा सकता है। हम यहाँ कुछ सेटिंग्स करते हैं ताकि वेबसॉकेट कनेक्शन कंट्रोल ऑब्जेक्ट ws को डिस्कनेक्शन के बाद स्वचालित रूप से फिर से कनेक्ट करने के लिए बनाया जा सके (सदस्यता संदेश अभी भी पेलोड पैरामीटर के मान qs स्ट्रिंग का उपयोग करता है)। इस फ़ंक्शन को प्राप्त करने के लिए, आपको निम्न करने की आवश्यकता हैDialफ़ंक्शन के पैरामीटर स्ट्रिंग में कॉन्फ़िगरेशन विकल्प जोड़ें.Dialफ़ंक्शन पैरामीटर निम्न प्रकार से शुरू होते हैं:wss://real.okex.com:10442/ws/v3क्या वह वेबसॉकेट इंटरफ़ेस पता है जिसे एक्सेस किया जाना चाहिए और फिर उसका उपयोग किया जाना चाहिए
|पृथक्करण.compress=gzip_raw&mode=recv&reconnect=true&payload="+qsये सभी कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर हैं।पैरामीटर नाम विवरण compress compress संपीड़न विधि है। OKEX वेबसोकेट इंटरफ़ेस gzip_raw का उपयोग करता है, इसलिए इसे gzip_raw mode mode मोड है, और विकल्प हैं डुअल, सेंड, और रिसीव। द्वैत का अर्थ है द्विदिशात्मक, संपीड़ित डेटा भेजना और संपीड़ित डेटा प्राप्त करना। send का अर्थ संपीड़ित डेटा भेजना है। recv संपीड़ित डेटा प्राप्त करता है और उसे स्थानीय रूप से विसंपीड़ित करता है। reconnect reconnect यह है कि क्या पुनः कनेक्शन सेट करना है। reconnect=true पुनः कनेक्शन सक्षम करता है। यदि यह सेट नहीं है, तो पुनः कनेक्शन डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम है। पेलोड पेलोड वह सदस्यता संदेश है जिसे ws के पुनः कनेक्ट होने पर भेजा जाना आवश्यक है। इस सेटिंग के बाद, भले ही वेबसोकेट कनेक्शन डिस्कनेक्ट हो जाए, इन्वेंटर क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म कस्टोडियन की अंतर्निहित प्रणाली स्वचालित रूप से फिर से कनेक्ट हो जाएगी और समय पर नवीनतम बाजार डेटा प्राप्त करेगी। प्रत्येक मूल्य अंतर में उतार-चढ़ाव को समझें और शीघ्रता से उचित हेजिंग बाजार पर कब्जा करें।
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स्थिति नियंत्रण
स्थिति नियंत्रण के लिए “पोरफिनाची” श्रृंखला के समान हेज स्थिति अनुपात का उपयोग किया जाता है।
for (int i = 0; i < AddMax + 1; i++) { // 构造 控制加仓数量的数据结构，类似 波菲纳契数列 对冲数量 比例。
if (_addArr.size() < 2) { // 前两次加仓量变化为： 加一倍对冲数量 递增
_addArr.push_back((i+1)*OpenAmount);
}
_addArr.push_back(_addArr[_addArr.size()-1] + _addArr[_addArr.size()-2]); // 最后 两个加仓数量相加，算出当前的加仓数量储存到 _addArr数据结构中。
}
यह देखा जा सकता है कि प्रत्येक बार जोड़े गए पदों की संख्या दो सबसे हाल के पदों का योग है। इस तरह के स्थिति नियंत्रण से यह हासिल किया जा सकता है कि मूल्य अंतर जितना बड़ा होगा, मध्यस्थता हेजिंग की मात्रा अपेक्षाकृत बड़ी होगी, और पदों को फैलाया जा सकता है, ताकि छोटे पदों के साथ छोटे मूल्य अंतर में उतार-चढ़ाव को समझा जा सके, और बड़े मूल्य अंतर के साथ पदों को उचित रूप से बढ़ाया जा सके। उतार-चढ़ाव.
- ### स्थिति को बंद करना: स्टॉप लॉस, लाभ लेना
निश्चित लाभ प्रसार, निश्चित हानि प्रसार। जब स्थिति मूल्य अंतर लाभ लेने की स्थिति या स्टॉप-लॉस की स्थिति तक पहुंच जाता है, तो लाभ लेने या हानि रोकने का कार्य निष्पादित किया जाएगा।
- ### बाजार चक्र में प्रवेश और निकास का डिज़ाइन
पैरामीटर एनपीरियड द्वारा नियंत्रित अवधि रणनीति के पदों के उद्घाटन और समापन पर एक निश्चित डिग्री का गतिशील नियंत्रण प्रदान करती है।
- ### रणनीति चार्ट
यह रणनीति स्वचालित रूप से मूल्य अंतर कैंडलस्टिक चार्ट तैयार करती है और प्रासंगिक लेनदेन जानकारी को चिह्नित करती है।
C++ रणनीति कस्टम चार्ट ड्राइंग ऑपरेशन भी बहुत सरल है। आप देख सकते हैं कि हेज क्लास के कंस्ट्रक्टर में, हम चार्ट ऑब्जेक्ट _c को कॉन्फ़िगर करने के लिए लिखित चार्ट कॉन्फ़िगरेशन स्ट्रिंग _cfgStr का उपयोग करते हैं।_c हेज क्लास है। जब निजी सदस्य आरंभीकृत होता है, तो आविष्कारक के मात्रात्मक कस्टम चार्ट API इंटरफ़ेस फ़ंक्शन को कॉल किया जाता है।Chart फ़ंक्शन द्वारा निर्मित चार्ट ऑब्जेक्ट.
_cfgStr = R"EOF(
[{
"extension": { "layout": "single", "col": 6, "height": "500px"},
"rangeSelector": {"enabled": false},
"tooltip": {"xDateFormat": "%Y-%m-%d %H:%M:%S, %A"},
"plotOptions": {"candlestick": {"color": "#d75442", "upColor": "#6ba583"}},
"chart":{"type":"line"},
"title":{"text":"Spread Long"},
"xAxis":{"title":{"text":"Date"}},
"series":[
{"type":"candlestick", "name":"Long Spread","data":[], "id":"dataseriesA"},
{"type":"flags","data":[], "onSeries": "dataseriesA"}
]
},
{
"extension": { "layout": "single", "col": 6, "height": "500px"},
"rangeSelector": {"enabled": false},
"tooltip": {"xDateFormat": "%Y-%m-%d %H:%M:%S, %A"},
"plotOptions": {"candlestick": {"color": "#d75442", "upColor": "#6ba583"}},
"chart":{"type":"line"},
"title":{"text":"Spread Short"},
"xAxis":{"title":{"text":"Date"}},
"series":[
{"type":"candlestick", "name":"Long Spread","data":[], "id":"dataseriesA"},
{"type":"flags","data":[], "onSeries": "dataseriesA"}
]
}
]
)EOF";
_c.update(_cfgStr); // 用图表配置 更新图表对象
_c.reset(); // 重置图表数据。
- पुकारना
_c.update(_cfgStr);उपयोग _cfgStr चार्ट ऑब्जेक्ट के लिए कॉन्फ़िगरेशन. - पुकारना
_c.reset();चार्ट डेटा रीसेट करें.
जब रणनीति कोड को चार्ट में डेटा डालने की आवश्यकता होती है, तो इसे सीधे भी बुलाया जाता है_c ऑब्जेक्ट का सदस्य फ़ंक्शन, या_c का संदर्भ एक पैरामीटर के रूप में पास किया जाता है, और फिर चार्ट डेटा अद्यतन और सम्मिलन संचालन करने के लिए _c के ऑब्जेक्ट सदस्य फ़ंक्शन (विधि) को बुलाया जाता है। उदाहरण के लिए:
_c.add(chartIdx, {{"x", UnixNano()/1000000}, {"title", action}, {"text", format("diff: %f", opPrice)}, {"color", color}});
ऑर्डर देने के बाद, उसे कैंडलस्टिक चार्ट पर चिह्नित करें।
जैसा कि नीचे दिखाया गया है, K-लाइन को खींचने का कार्य BarFeeder वर्ग के सदस्य फ़ंक्शन को कॉल करके किया जाता हैfeed जब चार्ट ऑब्जेक्ट_c का संदर्भ पैरामीटर के रूप में पारित किया गया है।
void feed(double price, Chart *c=nullptr, int chartIdx=0)
अभीfeedफ़ंक्शन का पैरामीटर c.
json point = {bar.Time, bar.Open, bar.High, bar.Low, bar.Close}; // 构造一个 json 类型数据
if (c != nullptr) { // 图表对象指针不等于 空指针，执行以下。
if (newBar) { // 根据标记判断，如果出现新Bar
c->add(chartIdx, point); // 调用图表对象成员函数add,向图表对象中插入数据（新增K线bar）
c->reset(1000); // 只保留1000 bar个数据
} else {
c->add(chartIdx, point, -1); // 否则就更新（不是新bar），这个点（更新这个bar）。
}
}
चार्ट ऑब्जेक्ट को कॉल करके_सीaddसदस्य फ़ंक्शन, चार्ट में नया K-लाइन बार डेटा सम्मिलित करता है।
कोड:c->add(chartIdx, point);
- ### बैकटेस्टिंग
यह रणनीति केवल सीखने और संचार के लिए है। वास्तविक ट्रेडिंग में इसका उपयोग करते समय, कृपया ट्रेडिंग की वास्तविक स्थिति के अनुसार इसे संशोधित और अनुकूलित करें।
रणनीति पता: https://www.fmz.com/strategy/163447
अधिक दिलचस्प रणनीतियों के लिए, कृपया “इन्वेंटर क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म” पर जाएं: https://www.fmz.com