手をつなぐと市場収集機を実現する方法を教える

作者: リン・ハーン小さな夢, 作成日:2020-04-16 12:44:03, 更新日:2023-10-11 19:57:00

プログラム化取引,量化取引における研究戦略,設計戦略,回計分析において,市場データのサポートが不可欠である.市場上のすべてのデータが収集されても現実的ではない.データ量はあまりにも大きい.デジタル通貨市場では,発明者は量化取引プラットフォームで限られた取引所,取引対の回計データをサポートする.一時的にデータをサポートしない取引所,取引対を回計したい場合は,カスタムデータソースを使用して回計を行うことができます.しかし,この前提はデータを持っている必要があります.

この方法は,いくつかのニーズに対応します.

複数のロボットにデータソースを提供することで,各ロボットが取引所のインターフェースにアクセスする頻度を緩和できます.
ロボットが起動するときに十分な数のK線BARを入手し,ロボットが起動するときに十分な数のK線BARがないことを心配する必要はありません.
小型通貨の市場データを収集し,発明者に定量化取引プラットフォーム回測システムにカスタマイズされたデータ源を提供するために,回測システム回測戦略を使用することができる.
待って...

Pythonで実行する計画です.なぜですか?便利だからです. 需要があるなら,行動!

準備する

PythonのPymongoライブラリ

データベースを使用する場合は,保存を継続します.MongoDBPython で作成された収集プログラムなので,このデータベースのドライバが必要です. Pythonでインストールするpymongoほらほら
管理者のデバイスにMongoDBをインストールする

例えば:MongoDBをMACにインストールする,もちろんWINシステムもMongoDBをインストールする.
ダウンロードダウンロードリンク:https://www.mongodb.com/download-center?jmp=nav#community
解圧ダウンロード後,ディレクトリに解圧します./usr/local。
環境変数を設定するターミナル入力:open -e .bash_profileファイルを開けると,以下のように書く:export PATH=${PATH}:/usr/local/MongoDB/bin保存して端末使用source .bash_profile変更を有効にする.
手動でデータベースのファイルディレクトリとログディレクトリを設定するカタログを作成する/usr/local/data/db関連フォルダはこちら. カタログを作成する/usr/local/data/logs関連フォルダはこちら.

プロフィール編集mongo.conf：

#bind_ip_all = true                        # 任何机器可以连接
bind_ip = 127.0.0.1                        # 本机可以访问
port = 27017                               # 实例运行在27017端口（默认）
dbpath = /usr/local/data/db                # 数据文件夹存放地址（db要预先创建）
logpath = /usr/local/data/logs/mongodb.log # 日志文件地址
logappend = false                          # 启动时 添加还是重写日志文件
fork = false                               # 是否后台运行
auth = false                               # 开启校验用户

MongoDB サービスを実行する

命令:
```
./mongod -f mongo.conf
```
サービス停止
```
use admin;
db.shutdownServer();
```

収集プログラムを実装する

コレクターは発明者の量化取引プラットフォーム上のPythonロボット戦略として動作する.Pythonのレベルが限られているため,この文章のアイデアを示すための簡単な例のみを実装する.

コレクターポリシーコード:

import pymongo
import json

def main():
    Log("测试数据收集")
    
    # 连接数据库服务
    myDBClient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017")   # mongodb://127.0.0.1:27017
    # 创建数据库
    huobi_DB = myDBClient["huobi"]
    
    # 打印目前数据库表
    collist = huobi_DB.list_collection_names()
    Log("collist:", collist)
    
    # 检测是否删除表
    arrDropNames = json.loads(dropNames)
    if isinstance(arrDropNames, list):
        for i in range(len(arrDropNames)):
            dropName = arrDropNames[i]
            if isinstance(dropName, str):
                if not dropName in collist:
                    continue
                tab = huobi_DB[dropName]
                Log("dropName:", dropName, "删除：", dropName)
                ret = tab.drop()
                collist = huobi_DB.list_collection_names()
                if dropName in collist:
                    Log(dropName, "删除失败")
                else :
                    Log(dropName, "删除成功")
    
    # 创建records表
    huobi_DB_Records = huobi_DB["records"]
    
    # 请求数据
    preBarTime = 0
    index = 1
    while True:
        r = _C(exchange.GetRecords)
        if len(r) < 2:
            Sleep(1000)
            continue
        if preBarTime == 0:
            # 首次写入所有BAR数据
            for i in range(len(r) - 1):
                # 逐根写入
                bar = r[i]
                huobi_DB_Records.insert_one({"index": index, "High": bar["High"], "Low": bar["Low"], "Open": bar["Open"], "Close": bar["Close"], "Time": bar["Time"], "Volume": bar["Volume"]})                
                index += 1
            preBarTime = r[-1]["Time"]
        elif preBarTime != r[-1]["Time"]:
            bar = r[-2]
            huobi_DB_Records.insert_one({"index": index, "High": bar["High"], "Low": bar["Low"], "Open": bar["Open"], "Close": bar["Close"], "Time": bar["Time"], "Volume": bar["Volume"]})
            index += 1
            preBarTime = r[-1]["Time"]
        LogStatus(_D(), "preBarTime:", preBarTime, "_D(preBarTime):", _D(preBarTime/1000), "index:", index)
        Sleep(10000)

海外のメディアは,リンク

データの利用

戦略ロボットを構築し,データを活用する. 注意: チェックインが必要です"図線図書庫"フォローしているサイトでは,フォローしているサイトは,

import pymongo
import json

def main():
    Log("测试使用数据库数据")
    
    # 连接数据库服务
    myDBClient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017")   # mongodb://127.0.0.1:27017
    # 创建数据库
    huobi_DB = myDBClient["huobi"]
    
    # 打印目前数据库表
    collist = huobi_DB.list_collection_names()
    Log("collist:", collist)
    
    # 查询数据打印
    huobi_DB_Records = huobi_DB["records"]
    
    while True:
        arrRecords = []
        for x in huobi_DB_Records.find():
            bar = {
                "High": x["High"], 
                "Low": x["Low"], 
                "Close": x["Close"], 
                "Open": x["Open"], 
                "Time": x["Time"], 
                "Volume": x["Volume"]
            }
            arrRecords.append(bar)
        
        # 使用画线类库，把取到的K线数据画出来
        ext.PlotRecords(arrRecords, "K")
        LogStatus(_D(), "records length:", len(arrRecords))
        Sleep(10000)

データを使用する戦略ロボットのコードは,データベースにアクセスしてデータを取得し,現在のBARのデータを記録しない市場収集プログラムで,現在のBARのリアルタイムデータが必要な場合は,少し変更することもできます. 現在の例コードは,単にデータベース内のテーブル内のすべてのデータレコードがアクセス時に取得されていることを実証するためであり,データ収集時間が増加し,より多くのデータが収集されるにつれて,すべてのクエリがパフォーマンスに影響を及ぼし,現在のデータよりも新しいデータをクエリするだけで,現在のデータに追加するように設計することができます.