導入：

最近、小草先生のユーザーがFMZアップグレード後にユニバーサルなマルチ通貨取引戦略を迅速に構築する方法この記事のコメント欄にコメントを残していただき、この戦略フレームワークのPython実装をご提供いただければ幸いです。Python開発者のニーズに応えるため、この記事ではXiaocaoの独自のアイデアを基に、Binanceのシミュレーション取引環境と組み合わせ、汎用的なマルチ通貨クオンツ取引フレームワークの構築方法を詳細に説明します。

このフレームワークには次の機能があります。

• Python言語に基づいており、理解しやすく拡張しやすい
• 複数通貨の同時取引をサポート
• セキュリティテストにBinanceの模擬取引所を使用する
• 完全なコード例と詳細なコメントを提供します

この記事が、マルチ通貨クオンツ取引をすぐに始めるための一助となれば幸いです。また、開発者の皆様には、今回の経験を基に革新と最適化を進め、より包括的でパーソナライズされた取引戦略を構築していただければ幸いです。共にクオンツ取引の道を探求し続けましょう！

初期化戦略

取引戦略の初期化フェーズでは、まずグローバル変数を定義します。SYMBOLS，QUOTO，INTERVALは、対象取引通貨、基本通貨、間隔時間を表します。Info変数は、戦略の実行中に必要なすべての重要なデータを保存するために使用されます。InitInfoこの関数は、アカウント情報、時間管理、各取引通貨の市場データ、注文情報、ポジション情報などのデータを初期化します。これらの初期化手順により、戦略の実行時に明確なデータ構造と初期状態が確保され、その後の戦略実行の基盤が築かれます。

            python
            
            
import time
import json 

SYMBOLS = 'LINK,ETH,TRB'
QUOTO = 'USDT'
INTERVAL = 5

# 全局变量，储存数据
# SYMBOLS代表要交易的币种，格式如"BTC,ETH,LTC"
# QUOTO为基础货币，永续合约常见的有USDT，USDC
# INTERVAL代表循环的间隔
Info = {
    'trade_symbols': SYMBOLS.split(','),  # 交易币种
    'base_coin': QUOTO,                   # 基础货币
    'ticker': {},                         # 行情数据
    'order': {},                          # 订单信息
    'account': {},                        # 账户信息
    'precision': {},                      # 精度信息
    'position': {},                       # 仓位信息
    'time': {},                           # 时间相关数据
    'count': {},                          # 计数器
    'interval': INTERVAL                  # 循环的间隔时间
}

# 初始化策略
def InitInfo():

    # 初始化账户信息，初始余额为0
    Info['account'] = {
        'init_balance': 0,  # 初始余额
        'wallet_balance': 0,  # 钱包余额
        'margin_balance': 0,  # 保证金余额
        'margin_used': 0,  # 已用保证金
        'margin_free': 0,  # 可用保证金
        'profit': 0,  # 总收益
        'profit_rate': 0,  # 收益率
        'unrealised_profit': 0,  # 未实现收益
    }

    # 初始化时间数据，控制更新的时间
    Info['time'] = {
        'update_ticker_time': 0,    # 更新行情的时间
        'update_pos_time': 0,       # 更新仓位的时间
        'update_profit_time': 0,    # 更新利润的时间
        'update_account_time': 0,   # 更新账户信息的时间
        'update_status_time': 0,    # 更新状态的时间
        'last_loop_time': 0,        # 上一次主循环的时间
        'loop_delay': 0,             # 循环延迟
        'start_time': time.time()
    }

    # 初始化每个交易币种的数据
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        Info['ticker'][symbol] = {'last': 0, 'ask': 0, 'bid': 0}  # 行情
        Info['order'][symbol] = {                                 # 订单信息
            'buy': {'id': 0, 'price': 0, 'amount': 0},
            'sell': {'id': 0, 'price': 0, 'amount': 0}
        }
        Info['position'][symbol] = {                              # 仓位信息
            'amount': 0, 'hold_price': 0, 'unrealised_profit': 0, 'open_time': 0, 'value': 0
        }
        Info['precision'][symbol] = {}  # 精度信息初始化为空
        Info['position'][symbol] = {                              # 仓位信息
            'amount': 0, 'hold_price': 0, 'unrealised_profit': 0, 'open_time': 0, 'value': 0
        }

市場情報と精度設定を取得する

このステップにより、価格、数量、その他処理する通貨の精度、そして注文数量が取引所の基準を満たしていることが保証されます。取引ペア（BTC/USDやETH/USDTなど）によって価格と数量の最小精度要件が異なるため、基準を満たさない注文を回避するために、取引所のAPIから精度情報を取得する必要があります。例えば、ETH/USDTでは小数点以下2桁までが許容されるのに対し、BTC/USDTでは小数点以下8桁までが許容される場合があります。

目的:

• 注文データの正確性を確保するために、各通貨の価格と数量の精度を取得します。
• 精度エラーによる注文失敗を防止します。

            python
            
            
# 获取精度信息
def GetPrecision():
    # 获取交易所的市场信息
    for presym in Info['trade_symbols']:
        curcontract = presym + '_USDT.swap'
        exchange.GetTicker(curcontract)
    exchange_info = exchange.GetMarkets()
    
    # 遍历市场中的所有交易对
    for pair, data in exchange_info.items():
        symbol = pair.split('_')[0]  # 永续合约交易对的格式为 BTC_USDT.swap
        
        # 检查该交易对是否为我们要交易的币种，基础货币是否匹配，且是永续合约
        if symbol in Info['trade_symbols'] and pair.split('.')[0].endswith(Info['base_coin']) and pair.endswith('swap'):
            # 获取该交易对的精度信息
            Info['precision'][symbol] = {
                'tick_size': data['TickSize'],                  # 价格精度
                'amount_size': data['AmountSize'],              # 数量精度
                'price_precision': data['PricePrecision'],      # 价格小数位精度
                'amount_precision': data['AmountPrecision'],    # 数量小数位精度
                'min_qty': data['MinQty'],                      # 最小下单数量
                'max_qty': data['MaxQty'],                      # 最大下单数量
                'min_notional': data['MinNotional'],            # 最小交易额
                'ctVal': data['CtVal']                          # 合约价值，如1张代表0.01个币
            }
            
            # 检查合约价值的计价货币是否为symbol，避免币本位情况
            if data['CtValCcy'] != symbol:
                raise Exception("不支持币本位")

GetPrecision関数：

• 取引ペアの精度設定を含む市場情報を API を通じて取引所から取得します。
• 対象となる取引ペアについては、価格の精度、数量の精度、最小および最大取引量、契約金額などの情報を記録します。
• コインマージン取引であるかどうかを確認し、そうである場合は例外をスローします。

見積もりを取得

APIを通じて、最新価格、最良ビッド、最良アスク、注文板の厚みといった現在の市場データにアクセスできます。これらの情報は、その後の取引判断に不可欠です。戦略に応じて、このデータはローソク足チャート（OHLCデータ）またはティックバイティックデータに基づいて提供されます。

目的:

• 現在の市場の最新の取引データを取得し、このデータに基づいて戦略が売買の決定を下せるようにします。
• テクニカル指標の計算のためのリアルタイムおよび履歴データの取得が含まれます。

            python
            
            
# 更新行情信息
def UpdateTicker():
    
    # 记录当前更新时间戳
    Info['time']['update_ticker_time'] = time.time() * 1000 # 使用time.time()获取当前时间的时间戳
    
    # 遍历获取到的行情数据
    for ticpre in Info['trade_symbols']:
        
        curcontract = ticpre + '_' + QUOTO + '.swap'
        data = exchange.GetTicker(curcontract)
        
        if not data:
            Log("获取行情失败", GetLastError())
            return
        # 提取交易币种，永续合约格式如 'BTC_USDT.swap'，这里取币种名 'BTC'
        symbol = data['Symbol'].split('_')[0]
        
        # 过滤掉不是基础货币(Info['base_coin'])的交易对或不是永续合约的交易对
        if not data['Symbol'].split('.')[0].endswith(Info['base_coin']) or symbol not in Info['trade_symbols'] or not data['Symbol'].endswith('swap'):
            continue
        
        # 更新行情的卖出价、买入价和最后成交价
        Info['ticker'][symbol]['ask'] = float(data['Sell'])  # 卖出价
        Info['ticker'][symbol]['bid'] = float(data['Buy'])   # 买入价
        Info['ticker'][symbol]['last'] = float(data['Last']) # 最后成交价

1. 市場データを取得する：

   • 使用exchange.GetTickersすべての取引ペアのリアルタイムの市場情報を取得します。ticker変数にはすべてのトランザクション ペアの情報が格納されます。

2. エラー処理：

   • 市場データが正常に取得できない場合、プログラムはパスします。Log関数はログを記録して出力するGetLastErrorエラーメッセージが返されました。

3. 更新時間：

   • 使用time.timeマーケットが更新された時間をマークするために使用される現在の時刻のタイムスタンプを記録します。

4. データフィルタリング：

   • 市場データから取引通貨名を抽出します。
   • 基本通貨で決済されない取引ペアや永久契約ではない取引ペアなど、要件を満たさない取引ペアを除外します。

5. 市場データの更新：

   • 対象となる取引通貨については、買値、売値、最終取引価格を更新します。

この機能により、システムは取引対象通貨の最新の市場情報をリアルタイムで取得し更新することができます。

アカウントポジション情報を取得する

APIを使用して、アカウントの残高と現在の保有資産（通貨、数量、コストなど）を取得できます。このステップは、利用可能な資金の評価、リスクの計算、ポジション管理に不可欠です。例えば、現在の保有資産に基づいて、ポジションを増やすか減らすかが決定されます。

目的:

• 取引を実行するために十分な資金またはオープンポジションがアカウントにあることを確認してください。
• アカウントの現在のポジションと資金に基づいて、取引の規模と方向を決定します。

            python
            
            
# 更新账户信息
def UpdateAccount():
   
    # 如果上次更新时间距现在不到1分钟，直接返回
    if time.time() - Info['time']['update_account_time'] < 60:
        return
    
    # 记录账户信息更新时间
    Info['time']['update_account_time'] = time.time() * 1000
    
    # 获取账户信息
    account = exchange.GetAccount()
    
    # 如果账户信息获取失败，记录日志并返回
    if account is None:
        Log("更新账户失败")
        return
    
    # 计算账户信息
    Info['account']['margin_used'] = round(account['Equity'] - account['Balance'], 2)  # 使用的保证金
    Info['account']['margin_balance'] = round(account['Equity'], 2)  # 当前账户余额
    Info['account']['margin_free'] = round(account['Balance'], 2)  # 可用余额
    Info['account']['wallet_balance'] = round(account['Equity'] - account['UPnL'], 2)  # 钱包余额
    Info['account']['unrealised_profit'] = round(account['UPnL'], 2)  # 未实现盈亏

    # 初始化账户初始余额
    if not Info['account']['init_balance']:
        if _G("init_balance") and _G("init_balance") > 0:
            Info['account']['init_balance'] = round(_G("init_balance"), 2)
        else:
            Info['account']['init_balance'] = Info['account']['margin_balance']
            _G("init_balance", Info['account']['init_balance'])
    
    # 计算账户利润及利润率
    Info['account']['profit'] = round(Info['account']['margin_balance'] - Info['account']['init_balance'], 2)
    Info['account']['profit_rate'] = round((100 * Info['account']['profit']) / Info['account']['init_balance'], 2)

    # 计算仓位总价值和杠杆率
    Info['count']['total'] = round(Info['count']['long'] + Info['count']['short'], 2)
    Info['count']['leverage'] = round(Info['count']['total'] / Info['account']['margin_balance'], 2)


# 更新仓位信息
def UpdatePosition():
    
    # 获取永续合约的仓位信息
    pos = exchange.GetPositions(Info['base_coin'] + ".swap")
    
    # 记录仓位信息更新时间
    Info['time']['update_pos_time'] = time.time() * 1000

    # 初始化仓位信息
    position_info = {symbol: {'amount': 0, 'hold_price': 0, 'unrealised_profit': 0} for symbol in Info['trade_symbols']}

    # 遍历仓位信息，更新相应币种的仓位
    for data in pos:
        symbol = data['Symbol'].split("_")[0]
        
        # 过滤掉不符合条件的币种
        if not data['Symbol'].split(".")[0].endswith(Info['base_coin']) or symbol not in Info['trade_symbols']:
            continue
        
        # 如果仓位不为零，则需要单向持仓
        if position_info[symbol]['amount'] != 0:
            raise Exception("需要单向持仓")
        
        # 更新仓位信息
        position_info[symbol] = {
            'amount': data['Amount'] * Info['precision'][symbol]['ctVal'] if data['Type'] == 0 else -data['Amount'] * Info['precision'][symbol]['ctVal'],
            'hold_price': data['Price'],
            'unrealised_profit': data['Profit']
        }

    # 初始化仓位统计数据
    Info['count'] = {'long': 0, 'short': 0, 'total': 0, 'leverage': 0}

    # 遍历更新后的仓位信息
    for symbol, info in position_info.items():
        deal_volume = abs(info['amount'] - Info['position'][symbol]['amount'])
        direction = 1 if info['amount'] - Info['position'][symbol]['amount'] > 0 else -1
        
        # 如果仓位发生变化，记录成交信息
        if deal_volume:
            deal_price = Info['order'][symbol]['buy']['price'] if direction == 1 else Info['order'][symbol]['sell']['price']
            Log(
                symbol,
                "仓位更新：",
                round(Info['position'][symbol]['value'], 1),
                " -> ",
                round(info['amount'] * Info['ticker'][symbol]['last'], 1),
                ", 买" if direction == 1 else ", 卖",
                ", 成交价:",
                deal_price,
                ", 成本价：",
                round(Info['position'][symbol]['hold_price'], Info['precision'][symbol]['price_precision']),
            )

        # 更新仓位信息
        Info['position'][symbol]['amount'] = info['amount']
        Info['position'][symbol]['hold_price'] = info['hold_price']
        Info['position'][symbol]['value'] = round(Info['position'][symbol]['amount'] * Info['ticker'][symbol]['last'], 2)
        Info['position'][symbol]['unrealised_profit'] = info['unrealised_profit']

        # 统计多头和空头仓位价值
        if Info['position'][symbol]['amount'] > 0:
            Info['count']['long'] += abs(Info['position'][symbol]['value'])
        else:
            Info['count']['short'] += abs(Info['position'][symbol]['value'])

1. UpdateAccount関数：

   • チェック間隔: アカウントを更新するたびに、頻繁に更新されすぎないように、最後の更新から 1 分以上経過していることを確認してください。
   • アカウント情報を更新する： 電話exchange.GetAccountアカウント情報を取得し、さまざまなアカウントパラメータを計算します。margin_used、wallet_balance、unrealised_profit待って。
   • 残高を初期化する: 初回実行時にアカウントの初期残高を初期化し、グローバル変数に保存します。Info['account']['init_balance']真ん中。
   • 利益の計算: 現在の残高と初期残高に基づいて利益と利益率を計算します。

2. UpdatePosition関数：

   • 位置情報を取得する： 電話exchange.GetPositions()現在の位置ステータスを取得します。
   • 位置を更新：取得したポジションデータ（例えば、amount、hold_price、unrealised_profit待って）。
   • レバレッジの計算現在のロングポジションとショートポジションの値と証拠金残高に基づいて、全体的なレバレッジ比率を計算します。

これら 2 つの機能を通じて、この戦略はアカウントのステータスとポジションの変化を継続的に監視し、その後の取引決定にリアルタイムのデータ サポートを提供します。

貿易

戦略ロジックに基づいて売買注文を執行します。成行注文、指値注文、その他の注文タイプが対象となります。このステップでは、取引所のAPIと連携して売買リクエストを送信します。注文の執行が成功すると、口座残高と建玉残高に影響します。

目的:

• API を通じて取引指示を発行し、売買操作を完了します。
• 注文の種類と数量が戦略要件と取引所規制に準拠していることを確認します。

            python
            
            
# 订单函数
def Order(symbol, direction, price, amount, msg):
    pair = f"{symbol}_{Info['base_coin']}.swap"  # 构造交易对名称
    ret = exchange.CreateOrder(pair, direction, price, amount, msg)  # 执行下单操作
    
    # 判断是否下单成功
    if ret:
        Info['order'][symbol][direction]['id'] = ret  # 记录订单ID
        Info['order'][symbol][direction]['price'] = price  # 记录下单价格
    else:
        Log(f"{symbol} {direction} {price} {amount} 下单异常")  # 输出异常信息

# 交易函数
def Trade(symbol, direction, price, amount, msg):
    
    # 根据最小价格变动调整价格
    price = round(price - (price % Info['precision'][symbol]['tick_size']), Info['precision'][symbol]['price_precision'])
    
    # 计算调整后的交易数量
    amount = amount / Info['precision'][symbol]['ctVal']  # 计算真实合约数量
    amount = round(amount - (amount % Info['precision'][symbol]['amount_size']), Info['precision'][symbol]['amount_precision'])

    # 限制最大交易数量
    if Info['precision'][symbol]['max_qty'] > 0:
        amount = min(amount, Info['precision'][symbol]['max_qty'])
    
    new_order = False
    
    # 如果新价格与之前的订单价格差异大于0.0001，则重新下单

    if Info['order'][symbol][direction]['price'] > 0 and abs(price - Info['order'][symbol][direction]['price']) / price > 0.0001:
        Log('已持订单，订单价格发生变化')
        new_order = True
    
    # 如果交易数量为0或者当前订单ID为0，则撤单
    if amount <= 0 or Info['order'][symbol][direction]['id'] == 0:
        Log('新订单产生')
        new_order = True
    
    # 如果需要新订单
    if new_order:
        # 如果有原有订单，撤销它
        if Info['order'][symbol][direction]['id'] != 0:
            exchange.CancelOrder(Info['order'][symbol][direction]['id'])
            Info['order'][symbol][direction]['id'] = 0
            Info['order'][symbol][direction]['price'] = 0
            Log('撤单成功：', symbol)
        
        
        # 如果更新仓位或ticker的延迟太高，则不下单
        if (time.time() * 1000 - Info['time']['update_pos_time'] > 2 * Info['interval'] * 1000 or 
            time.time() * 1000 - Info['time']['update_ticker_time'] > 2 * Info['interval'] * 1000):
            Log(time.time() * 1000, Info['time']['update_pos_time'], time.time() * 1000 - Info['time']['update_pos_time'])
            Log(time.time() * 1000, Info['time']['update_ticker_time'], time.time() * 1000 - Info['time']['update_ticker_time'])
            Log('延迟过高')
            return
        
        # 如果订单金额或数量过低，不执行下单操作
        if price * amount <= Info['precision'][symbol]['min_notional'] or amount < Info['precision'][symbol]['min_qty']:
            Log(f"{symbol} 下单量太低", price * amount)
            return
        
        # 执行下单操作
        Log('order下单:', symbol)
        Order(symbol, direction, price, amount, msg)

1. Order関数：

   • 注文を作成します。成功した場合は注文IDと価格を記録します。失敗した場合はエラーメッセージを出力します。

2. Trade関数：

   • 市場価格と数量に基づいて調整し、注文をキャンセルして新しい注文を出すかどうかを判断し、注文実行エラーや操作の重複を回避します。

3. CancelOrder関数：

   • これはカスタマイズされた注文キャンセル操作であり、現在の保留中の注文をキャンセルする役割を果たします。

ステータス表示

口座残高、現在のポジション、取引実行状況、現在の市場価格など、戦略の動作ステータスがリアルタイムで表示されます。このステップは、戦略の動作を監視するだけでなく、戦略の最適化とデバッグ中に戦略のパフォーマンスを迅速に理解するためにも役立ちます。

目的:

• ユーザーの監視を容易にするために、戦略操作の重要な情報をタイムリーに表示します。
• トランザクションが正常に実行されたかどうか、またはエラーがあったかどうかを示すフィードバック メカニズムを提供します。

            python
            
            
# 更新状态函数
def UpdateStatus():
    
    # 如果距离上次更新的时间小于4秒，则直接返回
    if time.time() * 1000 - Info['time']['update_status_time'] < 4000:
        return
    
    # 更新状态时间
    Info['time']['update_status_time'] = time.time() * 1000

    # 账户信息表格
    table1 = {
        "type": "table",
        "title": "账户信息",
        "cols": [
            "初始余额", "钱包余额", "保证金余额", "已用保证金", "可用保证金",
            "总收益", "收益率", "未实现收益", "总持仓", "已用杠杆", "循环延时"
        ],
        "rows": [
            [
                Info['account']['init_balance'],  # 初始余额
                Info['account']['wallet_balance'],  # 钱包余额
                Info['account']['margin_balance'],  # 保证金余额
                Info['account']['margin_used'],  # 已用保证金
                Info['account']['margin_free'],  # 可用保证金
                Info['account']['profit'],  # 总收益
                str(Info['account']['profit_rate']) + "%",  # 收益率
                round(Info['account']['unrealised_profit'], 2),  # 未实现收益
                round(Info['count']['total'], 2),  # 总持仓
                Info['count']['leverage'],  # 已用杠杆
                str(Info['time']['loop_delay']) + "ms",  # 循环延时
            ],
        ],
    }
    
    # 交易对信息表格
    table2 = {
        "type": "table",
        "title": "交易对信息",
        "cols": [
            "币种", "方向", "数量", "持仓价格", "持仓价值", 
            "现价", "挂单买价", "挂单卖价", "未实现盈亏"
        ],
        "rows": [],
    }

    # 遍历每个交易对，填充交易对信息
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        table2['rows'].append([
            symbol,  # 币种
            "LONG" if Info['position'][symbol]['amount'] > 0 else "SHORT",  # 方向
            round(Info['position'][symbol]['amount'], Info['precision'][symbol]['amount_precision'] + 2),  # 数量
            round(Info['position'][symbol]['hold_price'], Info['precision'][symbol]['price_precision']),  # 持仓价格
            round(Info['position'][symbol]['value'], 2),  # 持仓价值
            round(Info['ticker'][symbol]['last'], Info['precision'][symbol]['price_precision']),  # 现价
            Info['order'][symbol]['buy']['price'],  # 挂单买价
            Info['order'][symbol]['sell']['price'],  # 挂单卖价
            round(Info['position'][symbol]['unrealised_profit'], 2),  # 未实现盈亏
        ])

    # 输出状态日志
    LogStatus(
        f"初始化时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(Info['time']['start_time']))}\n",
        f"`{json.dumps(table1)}`\n" + f"`{json.dumps(table2)}`\n",
        f"最后执行时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())}\n"
    )

    # 每10秒钟更新一次账户信息
    if time.time() * 1000 - Info['time']['update_profit_time'] > 10 * 1000:
        UpdateAccount()  # 更新账户信息
        LogProfit(round(Info['account']['profit'], 3), '&')  # 输出收益日志
        Info['time']['update_profit_time'] = time.time() * 1000  # 更新收益时间

トランザクションロジック

取引の核となる意思決定プロセス。市場データ、口座情報、ポジションに基づき、テクニカル指標や定量モデルと組み合わせることで、買い、売り、ポジションの増減などを決定します。取引ロジックは、トレンドフォロー、平均回帰、ブレイクアウト戦略など、戦略によって異なります。

目的:

• 市場データとアカウントのステータスに基づいて、インテリジェントな取引決定を下します。
• さまざまな市場状況に対処し、さまざまな市場環境で戦略が適切に機能することを保証します。

フレームワークの適用性を示すため、この記事の取引戦略ではシンプルなロジックを採用しています。各注文は50 USDTに固定され、取引執行時に、対応する買値または売値が現在の市場ビッド価格とアスク価格に基づいて計算されます。この戦略の実行ルールは非常に基本的なもので、マルチ通貨先物取引戦略フレームワークを実際の取引環境に適用する方法を示すことを目的としています。シンプルさと操作性を確保するため、取引ペアの建玉合計が2,000 USDTに達すると、それ以上の注文が停止するという停止条件が設定されています。これにより、戦略の基本構造と、フレームワークが取引所の市場データとどのように連携するかを分かりやすく示すことができます。

            python
            
            
def MakeOrder():
    
    # 遍历所有交易对
    for symbol in Info['trade_symbols']:
        
        # 获取买价（挂单买价）
        buy_price = Info['ticker'][symbol]['bid']
        
        # 计算买入数量，根据买入金额除以买价
        buy_amount = 50 / buy_price

        # 获取卖价（挂单卖价）
        sell_price = Info['ticker'][symbol]['ask']
        
        # 计算买入数量，根据买入金额除以买价
        sell_amount = 50 / sell_price

        
        # 如果当前持仓的总价值小于2000，则进行买入操作
        if Info['position'][symbol]['value'] < 2000:
            Log('进入交易')
            Log('设定价格：', Info['ticker'][symbol]['bid'])
            Trade(symbol, "buy", buy_price, buy_amount, symbol)  # 执行买入操作
        
        #if Info['position'][symbol]['value'] < 3000:
        #    Trade(symbol, "sell", sell_price, sell_amount, symbol)  # 执行买入操作

メインループ

メインループは戦略フレームワークの中核であり、市場における戦略の一貫性と安定性を確保する役割を担っています。メインループは、最新の市場データの取得、ポジション情報の更新、取引決定の実行など、様々な処理を一定の間隔で定期的に実行します。メインループを通じて、戦略は市場の変化にリアルタイムで対応し、最新の市場データに基づいて取引を実行できます。通常、メインループは新しい期間（毎分、毎時間、または新しいローソク足が生成されたときなど）ごとに1回実行されます。

目的:

• 戦略の継続的かつ安定した運用を確保し、市場データをリアルタイムで取得して取引の意思決定を行います。
• 各サイクルにより、戦略実行のリアルタイム性と正確性が保証されます。

            python
            
            
def OnTick():
    try:
        # 更新市场行情信息
        UpdateTicker()
        # 更新持仓信息
        UpdatePosition()
        # 执行下单操作
        MakeOrder()
        # 更新状态信息
        UpdateStatus()
    except Exception as error:
        # 记录循环中发生的错误
        Log("循环出错: " + str(error))

def main():
    LogReset(0)  
    apiBase = "https://testnet.binancefuture.com"  # 币安期货仿真交易所        
    exchange.SetBase(apiBase)  # 设置仿真交易所基站
    # 初始化信息
    exchange.IO('dual', False)  # 单向持仓
    InitInfo()
    GetPrecision()
    
    while True:  # 无限循环
        loop_start_time = time.time() * 1000  # 获取当前时间（毫秒）
        
        # 检查上次循环时间与设定的间隔时间是否已过
        if time.time() * 1000 - Info['time']['last_loop_time'] > Info['interval'] * 1000:
            OnTick()  # 调用 OnTick 函数
            
            # 更新最后一次循环时间
            Info['time']['last_loop_time'] = time.time() * 1000
            # 计算当前循环的延迟时间
            Info['time']['loop_delay'] = time.time() * 1000 - loop_start_time
        
        # 暂停5毫秒，避免过度消耗CPU资源
        Sleep(5000)

コードの説明:

1. OnTick関数この関数は、メインループ内で毎回実行されるコアタスクです。市場情報、ポジション情報の更新、取引の実行、戦略ステータスの更新を担当します。すべての取引と情報の更新はこの関数内で実行されます。実行中に発生したエラーはすべてキャプチャされ、ログに記録されます。

2. main関数：メイン関数は関連情報を初期化し、交換基地局を設定し、無限ループを開始します。各ループでは、設定された時間間隔が経過したかどうかを確認します。経過した場合、OnTickこの関数は戦略を実行するために呼び出されます。指定された時間間隔がまだ到来していない場合、プログラムは待機してループを継続し、所定の時間間隔に従って戦略が実行されるようにします。

3. 遅延制御: 各ループの後、プログラムはCPU負荷を軽減するために5ミリ秒間一時停止します。これは、高頻度のループによる計算リソースの過剰な消費を防ぐためです。

操作ロジック

• 初期化フェーズ: まず API とその他の必要なパラメータを設定し、次に情報を初期化して通貨の精度を取得します。
• メインループフェーズ：無限ループに入り、各ループで時間間隔をチェックして、ポリシー実行の時間間隔が事前設定された値を満たしていることを確認します。
• 実行フェーズ：時間間隔条件が満たされた後、OnTickこの関数は、市場情報の更新、取引の実行など、すべての戦略操作を実行するために呼び出されます。

このメイン ループ設計により、リアルタイムの市場条件下で戦略が継続的に実行され、タイムリーな取引決定が行われるようになり、戦略の安定性と精度が向上します。

要約する

この戦略フレームワークは、モジュール性と拡張性を考慮して設計されています。各ステップには明確な役割が与えられており、堅牢性を確保しながら、将来の拡張と最適化を容易にします。取引所APIを活用することで、戦略を合理化し、バックテストやリアルタイム取引との一貫性を高めることができます。

必要知らせなお、このデモフレームワークは、Binanceの模擬取引所を例として使用し、戦略開発と運用のための基本的なフレームワークを提供することを目的としています。実際には、市場状況に基づいてパラメータを動的に調整したり、リスク管理メカニズムを最適化したり、例外処理を追加したりするなど、実際の戦略ロジックに基づいた最適化が必要になります。さらに、取引所ごとにAPIインターフェース、取引ルール、精度設定、手数料体系が異なるため、実際の実装では、戦略の安定性と互換性を確保するために、対象取引所の特定の要件に基づいた詳細な最適化と適応が必要になります。実際の取引に展開する前に、戦略の信頼性とパフォーマンスを十分にテストして検証することをお勧めします。

付録：Python マルチ通貨フレームワークアドレス