손잡이, 손잡이, 손잡이

저자:작은 꿈, 2020-04-16 12:44:03, 업데이트: 2023-10-11 19:57:00

프로그램화 거래, 정량화 거래에서 연구 전략, 디자인 전략, 리모테이션 분석에서 시장 데이터의 지원이 필수적입니다. 시장의 모든 데이터가 수집되지 않고 현실적이지 않습니다. 데이터의 양은 너무 크습니다. 디지털 통화 시장의 경우, 발명자는 정량화 거래 플랫폼에서 제한된 거래소, 거래 쌍의 리모테이션 데이터를 지원합니다. 일시적으로 데이터를 지원하지 않는 거래소, 거래 쌍을 리모테이션하고 싶다면 사용자 지정 데이터 소스를 사용하여 리모테이션을 수행 할 수 있습니다.

이 방법은 다음과 같은 몇 가지 요구를 해결할 수 있습니다.

여러 로봇에게 데이터 소스를 제공할 수 있으며, 각 로봇이 거래소 인터페이스에 접근하는 빈도를 완화할 수 있다.
로봇이 시작될 때 충분한 K 라인 바를 얻을 수 있고, 로봇이 시작될 때 충분한 K 라인 바가 없을 것이라는 걱정이 없습니다.
소화폐 시장 데이터를 수집하여 발명자에게 양적 거래 플랫폼 재검토 시스템을 제공하는 사용자 정의 데이터 소스를 제공하여 재검토 시스템 재검토 전략을 사용할 수 있습니다.
잠깐만요.

왜 파이썬으로 구현할 계획인가? 편리하기 때문입니다. 이 모든 것은 우리가 할 수 있는 일입니다.

준비

Python의 Pymongo 라이브러리

데이터베이스를 사용하려면 영구 저장을 해야 합니다.MongoDB이 데이터베이스의 드라이버가 필요합니다. 파이썬에 설치pymongo이 모든 것은
호스트의 장치에 MongoDB를 설치합니다.

예를 들어: MAC에 MongoDB를 설치하고, 물론 WIN 시스템에도 MongoDB를 설치합니다.
다운로드 다운로드 링크:https://www.mongodb.com/download-center?jmp=nav#community
압축 해제 다운로드 후 디렉터리에 압축을 풀고:/usr/local。
환경 변수를 구성합니다. 엑스페라, 엑스페라open -e .bash_profile이 문서의 문자를 열면 다음과 같이 적습니다.export PATH=${PATH}:/usr/local/MongoDB/bin저장 후, 최종 사용source .bash_profile이 글은 다른 글과 비교해 볼 수 있습니다.
데이터베이스 파일 디렉토리와 로그 디렉토리를 수동으로 구성합니다 디렉토리 생성/usr/local/data/db이 문서는 다른 문장과 연결된 문서를 가리킨다. 디렉토리 생성/usr/local/data/logs이 문서는 다른 문장과 연결된 문서를 가리킨다.

프로파일 편집mongo.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 서비스를 실행합니다

명령:
```
./mongod -f mongo.conf
```
서비스 중단
```
use admin;
db.shutdownServer();
```

수집자 절차를 구현합니다

수집기는 발명가들의 양적 거래 플랫폼에 있는 파이썬 로봇의 전략으로 작동한다. 파이썬 자체의 수준이 제한되어 있기 때문에, 이 글의 아이디어를 보여주는 간단한 예시만을 구현한다.

수집자 정책 코드:

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)

이 글의 전체 내용은:링크

데이터 사용

데이터 사용 전략을 만드는 로봇. 참고: 선택해야 합니다."그림자리 클래식 라이브러리"이 문서는 다른 문장과 같은 문장과 같은 문장들을 포함합니다.

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)

데이터를 사용하는 전략 로봇 코드는 어떤 거래소 인터페이스에 접근하지 않고 데이터베이스에 접근하여 데이터를 획득하는 것을 볼 수 있으며, 시장 수집 프로그램은 현재 BAR의 데이터를 기록하지 않으며, 상태가 완료된 K 라인 BAR을 수집하고 있으며, 현재 BAR 실시간 데이터가 필요하다면 약간 수정 할 수 있습니다. 현재 예제 코드는 데이터베이스의 테이블에 있는 모든 데이터 레코드를 열람할 때 모두 가져오는 것을 보여주기 위해, 데이터 수집 시간이 증가하고 더 많은 데이터를 수집할 때, 모든 쿼리가 나오면 어느 정도 성능에 영향을 미칠 수 있으며, 현재 데이터보다 새로운 데이터를 쿼리하는 것만을 디자인하여 현재 데이터에 추가할 수 있습니다.