
Адрес стратегии: https://www.fmz.com/strategy/345
В этой статье давайте попрактикуемся в портировании простой стратегии JavaScript. Трансплантируя стратегии, вы лучше познакомитесь с вызовами интерфейса Inventor Quantitative Trading Platform и поймете небольшие различия между разными языками при разработке стратегий на платформе. Фактически, разница между версией JavaScript и версией Python Стратегия очень мала, поскольку вызовы интерфейса в основном одинаковы.
Цитата из JavaScript-версии инструкции:
Для этого требуется открыть позицию. Например, если на счете 5000 юаней и 1 монета, если стоимость монеты больше, чем остаток на счете 5000 и разница в цене превышает порог, например, монета теперь стоит 6000 юаней, затем продайте (6000-5000)/6000. /2 монеты, это означает, что монета выросла, обменяйте деньги обратно, если монета обесценится, например, до 4000 юаней, купите (5000-4000)/4000/2 монеты, выкупаю часть, когда монета падает, если она снова вырастет, я снова ее продам, как баланс, с разными хеджами с обеих сторон, поэтому я назвал это сбалансированной стратегией.
Принцип стратегии очень прост, а версия кода JavaScript невелика, всего более 70 строк. Перевод на язык Python с более лаконичным синтаксисом, код короче и очень подходит для новичков. Разработчики делятся множеством кодов на Inventor Quantitative Trading Platform, и язык поддерживаетJavaScript/C++/Pythonи т. д., поэтому освоение еще одного языка разработки не только полезно для обучения, исследования и разработки стратегий, но и позволяет вам лучше ознакомиться с различными API-интерфейсами платформы.
'''backtest
start: 2019-12-01 00:00:00
end: 2020-02-01 11:00:00
period: 1m
exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"BTC_USDT","stocks":1}]
'''
InitAccount = None
def CancelPendingOrders():
ret = False
while True:
orders = _C(exchange.GetOrders)
if len(orders) == 0 :
return ret
for j in range(len(orders)):
exchange.CancelOrder(orders[j].Id)
ret = True
if j < len(orders) - 1:
Sleep(Interval)
return ret
def onTick():
acc = _C(exchange.GetAccount)
ticker = _C(exchange.GetTicker)
spread = ticker.Sell - ticker.Buy
diffAsset = (acc.Balance - (acc.Stocks * ticker.Sell)) / 2
ratio = diffAsset / acc.Balance
LogStatus("ratio:", ratio, _D())
if abs(ratio) < threshold:
return False
if ratio > 0 :
buyPrice = _N(ticker.Sell + spread, ZPrecision)
buyAmount = _N(diffAsset / buyPrice, XPrecision)
if buyAmount < MinStock:
return False
exchange.Buy(buyPrice, buyAmount, diffAsset, ratio)
else :
sellPrice = _N(ticker.Buy - spread, ZPrecision)
sellAmount = _N(-diffAsset / sellPrice, XPrecision)
if sellAmount < MinStock:
return False
exchange.Sell(sellPrice, sellAmount, diffAsset, ratio)
return True
def main():
global InitAccount, LoopInterval
InitAccount = _C(exchange.GetAccount)
LoopInterval = max(LoopInterval, 1)
while True:
if onTick():
Sleep(1000)
CancelPendingOrders()
Log(_C(exchange.GetAccount))
Sleep(LoopInterval * 1000)
Код начинается с
'''backtest
start: 2019-12-01 00:00:00
end: 2020-02-01 11:00:00
period: 1m
exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"BTC_USDT","stocks":1}]
'''
Это конфигурация бэктеста, то есть конфигурация (настройки) бэктеста сохраняются в виде кода, и бэктест автоматически настраивается в соответствии с этой настройкой. Эту часть можно удалить. Если удалить, вам нужно будет вручную задать информацию о конфигурации бэктеста на странице бэктеста во время бэктестинга. Ссылка: https://www.fmz.com/bbs-topic/859
Параметры этой стратегии точно такие же, как и у версии JavaScript. Код стратегии также трансплантирован предложение за предложением, и структура программы не изменилась. Вы можете сравнить их предложение за предложением, чтобы увидеть различия между стратегиями, написанными на разных языках. языки.
Конфигурация параметров

Статистика


Адрес стратегии: https://www.fmz.com/strategy/183374
Стратегия предназначена только для справки, бэктестинга и тестирования. Если вам интересно, вы можете оптимизировать и обновить ее.