Discutindo o design de estratégia de alta frequência da perspectiva da colheitadeira de alho-poró modificada

Nos artigos anteriores, analisamos as ideias e a implementação do código da versão spot original da estratégia de alta frequência do colhedor de alho-poró.

Análise da estratégia da colheitadeira de alho-poró (1) Análise da estratégia da colheitadeira de alho-poró (2)

Muitos usuários da quantificação do círculo monetário estão mais preocupados comprint moneyA estratégia do chefe,print moneyA estratégia do chefe é negociar contratos Binance USDT. A partir de observações e análises de muitos seguidores, pode-se ver que essa estratégia de alta frequência é semelhante ao princípio de uma colheitadeira de alho-poró (Cao Shen também disse que os princípios das estratégias de alta frequência são relativamente próximos). Mas definitivamente há sutilezas que podem garantir que a estratégia tenha uma taxa de vitória estável e uma relação de lucros e perdas apropriada.

Então, o editor, ansioso para mostrar suas habilidades, não pôde deixar de fazer algumas modificações, embora o efeito da estratégia modificada tenha sido esmagado até as cinzas pelas estratégias dos mestres. Mas também pode ser considerado como um aprendizado e prática de estratégias de alta frequência. FMZers interessados ​​podem discutir e aprender juntos.

Colheitadeira de alho-poró modificada

var TickInterval = 100

function LeeksReaper() {
    var self = {}
    self.numTick = 0
    self.lastTradeId = 0
    self.vol = 0
    self.askPrice = 0
    self.bidPrice = 0
    self.orderBook = {
        Asks: [],
        Bids: []
    }
    self.prices = []
    self.tradeOrderId = 0
    self.account = null
    self.buyPrice = 0
    self.sellPrice = 0
    self.state = 0
    self.depth = null

    self.updateTrades = function() {
        var trades = _C(exchange.GetTrades)
        if (self.prices.length == 0) {
            while (trades.length == 0) {
                trades = trades.concat(_C(exchange.GetTrades))
            }
            for (var i = 0; i < 15; i++) {
                self.prices[i] = trades[trades.length - 1].Price
            }
        }
        self.vol = 0.7 * self.vol + 0.3 * _.reduce(trades, function(mem, trade) {
            // Huobi not support trade.Id
            if ((trade.Id > self.lastTradeId) || (trade.Id == 0 && trade.Time > self.lastTradeId)) {
                self.lastTradeId = Math.max(trade.Id == 0 ? trade.Time : trade.Id, self.lastTradeId)
                mem += trade.Amount
            }
            return mem
        }, 0)

    }
    self.updateOrderBook = function() {
        var orderBook = _C(exchange.GetDepth)
        self.depth = orderBook
        self.buyPrice = orderBook.Bids[pendingLevel].Price
        self.sellPrice = orderBook.Asks[pendingLevel].Price
        self.orderBook = orderBook
        if (orderBook.Bids.length < 3 || orderBook.Asks.length < 3) {
            return
        }
        self.bidPrice = orderBook.Bids[0].Price * 0.618 + orderBook.Asks[0].Price * 0.382 + 0.01
        self.askPrice = orderBook.Bids[0].Price * 0.382 + orderBook.Asks[0].Price * 0.618 - 0.01
        self.prices.shift()
        self.prices.push(_N((orderBook.Bids[0].Price + orderBook.Asks[0].Price) * 0.15 +
            (orderBook.Bids[1].Price + orderBook.Asks[1].Price) * 0.1 +
            (orderBook.Bids[2].Price + orderBook.Asks[2].Price) * 0.1 +
            (orderBook.Bids[3].Price + orderBook.Asks[3].Price) * 0.075 +
            (orderBook.Bids[4].Price + orderBook.Asks[4].Price) * 0.05 +
            (orderBook.Bids[5].Price + orderBook.Asks[5].Price) * 0.025))
    }

    self.updateAccount = function() {
        var account = exchange.GetAccount()
        if (!account) {
            return
        }
        self.account = account
        LogProfit(parseFloat(account.Info.totalWalletBalance), account)
    }

    self.CancelAll = function() {
        while (1) {
            var orders = _C(exchange.GetOrders)
            if (orders.length == 0) {
                break
            }
            for (var i = 0; i < orders.length; i++) {
                exchange.CancelOrder(orders[i].Id)
            }
            Sleep(100)
        }
    }

    self.poll = function() {
        self.numTick++
        self.updateTrades()
        self.updateOrderBook()
        var pos = _C(exchange.GetPosition)

        var burstPrice = self.prices[self.prices.length - 1] * burstThresholdPct
        var bull = false
        var bear = false
        LogStatus(_D(), "\n", 'Tick:', self.numTick, 'self.vol:', self.vol, ', lastPrice:', self.prices[self.prices.length - 1], ', burstPrice: ', burstPrice)

        if (self.numTick > 2 && (
                self.prices[self.prices.length - 1] - _.max(self.prices.slice(-6, -1)) > burstPrice ||
                self.prices[self.prices.length - 1] - _.max(self.prices.slice(-6, -2)) > burstPrice && self.prices[self.prices.length - 1] > self.prices[self.prices.length - 2]
            )) {
            bull = true
        } else if (self.numTick > 2 && (
                self.prices[self.prices.length - 1] - _.min(self.prices.slice(-6, -1)) < -burstPrice ||
                self.prices[self.prices.length - 1] - _.min(self.prices.slice(-6, -2)) < -burstPrice && self.prices[self.prices.length - 1] < self.prices[self.prices.length - 2]
            )) {
            bear = true            
        }

        if (pos.length != 0) {
            if (pos[0].Type == PD_LONG) {
                self.state = 1
            } else {
                self.state = 2
            }
        } else {
            self.state = 0
        }


        if ((!bull && !bear)) {
            return
        }

        if (bull) {
            var price = (self.state == 0 || self.state == 1) ? self.buyPrice : self.depth.Bids[coverPendingLevel].Price
            var amount = (self.state == 0 || self.state == 1) ? pendingAmount : pos[0].Amount
            exchange.SetDirection("buy")
            exchange.Buy(price, amount)
        } else if (bear) {
            var price = (self.state == 0 || self.state == 2) ? self.sellPrice : self.depth.Asks[coverPendingLevel].Price
            var amount = (self.state == 0 || self.state == 2) ? pendingAmount : pos[0].Amount
            exchange.SetDirection("sell")
            exchange.Sell(price, amount)                    
        }
        self.numTick = 0
        Sleep(TickInterval)
        self.CancelAll()
        self.updateAccount()
    }

    while (!self.account) {
        self.updateAccount()
        Sleep(500)
    }
    Log("self.account:", self.account)

    return self
}

function main() {
    LogProfitReset()
    exchange.SetPrecision(pricePrecision, amountPrecision)
    exchange.SetContractType("swap")
    var reaper = LeeksReaper()  
    while (true) {
        reaper.poll()
        Sleep(100)
    }
}

Ideias de modificação de estratégia

A estratégia é planejar usar negociação no mercado de contratos USDT da Binance. Os contratos da Binance suportam posições unidirecionais. Portanto, a estratégia é modificada e desenhada de acordo com as características das posições unidirecionais (posições unidirecionais são mais convenientes para modificação da estratégia), sem considerar o fechamento de posições, considerando apenas a compra e a venda. Essa ideia está mais próxima da versão pontual da colhedora de alho-poró.

A estratégia basicamente retém os critérios originais de julgamento de rompimento da tendência de preço de curto prazo, e a faixa de rompimento do preço de curto prazo é determinada pelo parâmetroburstThresholdPctControle, de acordo com esta condição de julgamento, o preço de curto prazo ébull(vaca), oubear(Urso).

A estratégia remove alguns módulos da versão original, como o módulo de equilíbrio. A maior mudança é que a ordem foi alterada para colocar uma ordem no livro de ordens e aguardar a conclusão da transação. Espera-se abrir uma posição a um custo menor em um mercado caótico onde os jogos longos e curtos são ferozes, seguir a tendência de curto prazo, fechar a posição quando a tendência de curto prazo se reverter e continuar a abrir posições com ordens reversas .

A estratégia remove outros códigos inúteis, por isso é muito curta e simples. Embora a estratégia não seja lucrativa e até mesmo cause prejuízos, é um modelo que pode ser usado por FMZers para aprender estratégias de alta frequência, observar o comportamento de estratégias de alta frequência e observar as microleis do mercado. A negociação algorítmica e a negociação quantitativa exigem muita prática, experiência e teoria como base.

Corra um pouco

Pode-se observar que é mais difícil abrir e fechar posições quando o mercado não está ativo.

Otimização de Estratégia

Atualmente, nenhuma boa direção de otimização foi encontrada. Os alunos interessados ​​são bem-vindos para falar e discutir juntos.

Endereço estratégico: https://www.fmz.com/strategy/260806

Essa estratégia serve apenas para fins de aprendizado, e a negociação real pode resultar em perdas se o mercado estiver estável.