введение:

Недавно пользователь Xiaocao TeacherКак быстро построить универсальную мультивалютную торговую стратегию после обновления FMZПожалуйста, оставьте комментарий к этой статье, чтобы предложить реализацию этого стратегического фреймворка на Python. Чтобы удовлетворить потребности разработчиков Python, эта статья будет основана на оригинальных идеях Сяокао и объединена с имитационной торговой средой Binance, чтобы подробно объяснить, как создать универсальный мультивалютный фреймворк для количественной торговли.

Эта структура имеет следующие особенности:

• Основан на языке Python, прост в понимании и расширении.
• Поддержка одновременных многовалютных транзакций
• Использование имитации биржи Binance для тестирования безопасности
• Предоставляет полные примеры кода и подробные комментарии.

Мы надеемся, что эта статья поможет вам быстро начать работу с мультивалютной количественной торговлей. Мы также приглашаем разработчиков внедрять инновации и оптимизировать свою деятельность, основываясь на этом опыте, создавая ещё более комплексные и персонализированные торговые стратегии. Давайте продолжим изучать путь количественной торговли вместе!

Стратегия инициализации

На этапе инициализации торговой стратегии мы сначала определяем глобальные переменныеSYMBOLS，QUOTO，INTERVAL, представляет целевую валюту транзакции, базовую валюту и интервал времени,InfoПеременные используются для хранения всех ключевых данных, необходимых в ходе реализации стратегии.InitInfoФункция инициализирует эти данные, включая информацию о счете, управление временем, рыночные данные для каждой торговой валюты, информацию о заказах, информацию о позициях и т. д. Эти шаги инициализации гарантируют, что стратегия имеет четкую структуру данных и начальное состояние при ее запуске, закладывая основу для последующего выполнения стратегии.

            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
        }

Получить рыночную информацию и настройки точности

Этот шаг гарантирует, что точность цен, количества и других характеристик обрабатываемых нами валют, а также объёма заказа, соответствует стандартам биржи. Разные торговые пары (например, BTC/USD или ETH/USDT) предъявляют разные минимальные требования к точности цен и объёмов, поэтому нам необходимо получать эту информацию о точности из API биржи, чтобы избежать несоответствующих ордеров. Например, для ETH/USDT допускается два знака после запятой, а для BTC/USDT — восемь знаков после запятой.

Цель:

• Получите точные данные о цене и количестве для каждой валюты, чтобы гарантировать точность данных заказа.
• Предотвращайте сбои в выполнении заказов из-за ошибок точности.

            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")

GetPrecisionфункция：

• Получайте рыночную информацию с бирж через API, включая настройки точности для торговых пар.
• Для соответствующих торговых пар запишите такую ​​информацию, как точность цены, точность количества, минимальный и максимальный объемы транзакций и стоимость контракта.
• Проверяет, является ли это транзакцией с использованием монеты-маржи, и выдает исключение, если это так.

Получить расценки

Доступ к текущим рыночным данным через API, таким как последняя цена, лучший спрос, лучший спрос и глубина книги заявок. Эта информация критически важна для последующих торговых решений. В зависимости от стратегии, эти данные могут быть основаны на графиках японских свечей (данные OHLC) или потиковых данных.

Цель:

• Получите последние торговые данные о текущем рынке, чтобы стратегия могла принимать решения о покупке и продаже на основе этих данных.
• Содержит сбор данных в реальном времени и исторических данных для расчетов технических индикаторов.

            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. Получить рыночные данные：

   • использоватьexchange.GetTickersПолучайте рыночную информацию в режиме реального времени по всем торговым парам.tickerПеременная хранит всю информацию о паре транзакций.

2. Обработка ошибок：

   • Если рыночные данные не могут быть успешно получены, программа проходитLogФункция записывает журнал и выходные данныеGetLastErrorСообщение об ошибке вернулось.

3. Время обновления：

   • использоватьtime.timeДля записи временной метки текущего времени, которая используется для обозначения времени обновления рынка.

4. Фильтрация данных：

   • Извлечь название торговой валюты из рыночных данных.
   • Отфильтруйте торговые пары, которые не соответствуют требованиям, например, торговые пары, расчеты по которым не производятся в базовой валюте, или торговые пары, которые не являются бессрочными контрактами.

5. Обновление рыночных данных：

   • Для доступных торговых валют обновите цену покупки, цену продажи и последнюю торговую цену.

Благодаря этой функции система может получать и обновлять актуальную рыночную информацию о целевой валюте торговли в режиме реального времени.

Получить информацию о положении счета

Используйте API для получения информации о балансе вашего счёта и текущих активах (валюта, количество, стоимость и т. д.). Этот шаг критически важен для оценки доступных средств, расчёта риска и управления позициями. Например, ваши текущие активы определяют, следует ли увеличивать или уменьшать позицию.

Цель:

• Убедитесь, что на вашем счете достаточно средств или открытых позиций для выполнения транзакции.
• Определите размер и направление транзакции исходя из текущего положения и средств на счете.

            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. UpdateAccountфункция：

   • Интервал проверки: Каждый раз при обновлении своей учетной записи убедитесь, что последнее обновление произошло более чем через 1 минуту, чтобы избежать слишком частых обновлений.
   • Обновить информацию об учетной записи: Вызовexchange.GetAccountПолучить информацию об учетной записи и рассчитать различные параметры учетной записи, такие какmargin_used、wallet_balance、unrealised_profitждать.
   • Инициализировать баланс: Инициализируйте начальный баланс счета при первом запуске и сохраните его в глобальной переменной.Info['account']['init_balance']середина.
   • Расчет прибыли: Рассчитывает прибыль и маржу прибыли на основе текущего баланса и начального баланса.

2. UpdatePositionфункция：

   • Получить информацию о позиции: Вызовexchange.GetPositions()Получить текущий статус позиции.
   • Обновить позицию：Обновить информацию о позиции целевой валюты на основе полученных данных о позиции (например,amount、hold_price、unrealised_profitждать).
   • Расчет кредитного плечаРассчитывает общий коэффициент кредитного плеча на основе текущих значений длинной и короткой позиции, а также баланса маржи.

Благодаря этим двум функциям стратегия может непрерывно отслеживать состояние счета и изменения позиций, предоставляя данные в режиме реального времени для принятия последующих торговых решений.

торговля

Исполняйте ордера на покупку или продажу в соответствии с логикой стратегии. Это могут быть рыночные ордера, лимитные ордера или другие типы ордеров. Этот шаг подразумевает взаимодействие с API биржи для отправки запросов на покупку или продажу. Успешное исполнение ордера влияет на баланс счёта и открытый интерес.

Цель:

• Выдача торговых инструкций через API для завершения операций купли-продажи.
• Убедитесь, что тип и количество заказа соответствуют требованиям стратегии и правилам биржи.

            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. Orderфункция：

   • Отвечает за создание заказа. В случае успеха регистрирует идентификатор заказа и цену. В случае неудачи выводит сообщение об ошибке.

2. Tradeфункция：

   • Скорректируйте на основе рыночной цены и количества, чтобы определить, следует ли отменить заказ и разместить новый, чтобы избежать ошибок при исполнении заказа или повторных операций.

3. CancelOrderфункция：

   • Это настраиваемая операция отмены ордера, отвечающая за отмену текущего отложенного ордера.

Отображение статуса

Рабочее состояние стратегии отображается в режиме реального времени, включая баланс счета, текущие позиции, статус исполнения сделки, текущую рыночную цену и т. д. Этот шаг предназначен не только для мониторинга работы стратегии, но и для быстрого понимания ее эффективности во время оптимизации и отладки стратегии.

Цель:

• Своевременно отображайте ключевую информацию о работе стратегии, чтобы облегчить пользователям мониторинг.
• Предоставляет механизм обратной связи, показывающий, была ли транзакция выполнена успешно или были какие-либо ошибки.

            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

Логика транзакций

Основной процесс принятия торговых решений. Решения о покупке, продаже, увеличении или уменьшении позиций принимаются на основе рыночных данных, информации о счёте и позициях, а также технических индикаторов или количественных моделей. Торговая логика варьируется в зависимости от стратегии, например, следования за трендом, возврата к среднему или стратегии прорыва.

Цель:

• Принимайте разумные торговые решения на основе рыночных данных и состояния счета.
• Управлять различными рыночными ситуациями и обеспечивать, чтобы стратегии могли эффективно работать в разных рыночных условиях.

Чтобы продемонстрировать применимость фреймворка, торговая стратегия, представленная в этой статье, использует простую логику. Каждый ордер фиксируется на уровне 50 USDT, и при исполнении сделки соответствующий объём покупки или продажи рассчитывается на основе текущих рыночных цен спроса и предложения. Правила исполнения этой стратегии очень просты и предназначены для демонстрации применения фреймворка мультивалютной фьючерсной стратегии в реальной торговой среде. Для обеспечения простоты и работоспособности установлено условие остановки: когда общий открытый интерес торговой пары достигает 2000 USDT, дальнейшие ордера прекращаются. Это позволяет наглядно продемонстрировать базовую структуру стратегии и то, как фреймворк взаимодействует с рыночными данными бирж.

            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

Основной контур

Основной цикл — это ядро ​​фреймворка стратегии, отвечающее за обеспечение её стабильной и устойчивой работы на рынке. Он регулярно выполняет различные операции с заданными интервалами, такие как получение актуальных рыночных данных, обновление информации о позициях и исполнение торговых решений. Благодаря основному циклу стратегия может реагировать на изменения рынка в режиме реального времени и гарантировать, что каждое исполнение основано на актуальных рыночных данных. Как правило, основной цикл запускается один раз в новый период времени (например, каждую минуту, каждый час или при формировании новой свечи).

Цель:

• Обеспечьте непрерывную и стабильную работу стратегии, получайте рыночные данные в режиме реального времени и принимайте торговые решения.
• Каждый цикл обеспечивает точность и оперативность исполнения стратегии.

            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)

Пояснение кода:

1. OnTickфункцияЭта функция — основная задача, выполняемая каждый раз в рамках основного цикла. Она отвечает за обновление рыночной информации, информации о позициях, исполнение сделок и обновление статуса стратегии. Все обновления торговых операций и информации выполняются в рамках этой функции. Любые ошибки, возникающие во время выполнения, фиксируются и регистрируются.

2. mainфункцияОсновная функция инициализирует необходимую информацию, устанавливает базовую станцию ​​и запускает бесконечный цикл. В каждом цикле программа проверяет, прошёл ли заданный интервал времени. Если да,OnTickФункция будет вызвана для выполнения стратегии. Если временной интервал ещё не наступил, программа подождет и продолжит цикл, чтобы гарантировать выполнение стратегии в соответствии с заданным интервалом.

3. Управление задержкой: После каждого цикла программа делает паузу на 5 миллисекунд, чтобы снизить нагрузку на процессор. Это позволяет избежать чрезмерного потребления вычислительных ресурсов из-за высокочастотных циклов.

Логика работы

• Фаза инициализации: Сначала установите API и другие необходимые параметры, затем инициализируйте информацию и получите точность валюты.
• Фаза основного цикла：Введите бесконечный цикл, каждый цикл будет проверять временной интервал, чтобы убедиться, что временной интервал выполнения политики соответствует предустановленным настройкам.
• Фаза исполнения：После того, как условие временного интервала выполнено,OnTickФункция будет вызываться для выполнения всех операций стратегии, включая обновление рыночной информации, исполнение сделок и т. д.

Такая конструкция основного цикла обеспечивает постоянную работу стратегии в рыночных условиях реального времени и своевременные торговые решения, тем самым повышая стабильность и точность стратегии.

Подвести итог

Эта стратегия разработана с учётом модульности и масштабируемости. Каждый этап имеет чёткие обязанности, что обеспечивает надёжность и облегчает дальнейшее расширение и оптимизацию. Использование API бирж позволяет оптимизировать стратегии и сделать их более согласованными с результатами бэктестинга и торговли в реальном времени.

нуждатьсяУведомлениеОбратите внимание, что в этой демонстрационной платформе в качестве примера используется симуляция биржи Binance, призванная предоставить базовую основу для разработки и эксплуатации стратегии. На практике потребуется оптимизация, основанная на реальной логике стратегии, например, динамическая корректировка параметров в зависимости от рыночных условий, оптимизация механизмов контроля рисков и добавление обработки исключений. Кроме того, из-за различий в интерфейсах API, торговых правилах, настройках точности и структуре комиссий на разных биржах, для обеспечения стабильности и совместимости стратегии при её фактической реализации потребуется детальная оптимизация и адаптация к конкретным требованиям целевой биржи. Рекомендуется полностью протестировать и проверить надёжность и производительность вашей стратегии перед её внедрением в реальную торговлю.

приложение：Адрес мультивалютного фреймворка Python