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这篇文章主要介绍了如何把Python单品种策略改造成多品种策略,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
Python版追涨杀跌策略可以操作一个账户在某个交易对上进行程序化交易,原理很简单,就是追涨杀跌。有时候我们想用同样的交易逻辑去操作不同的交易对。可以创建多个机器人,设置不同交易对,来进行各个币种的交易。如果策略并不是很复杂,鉴于发明者量化交易平台强大的灵活性。很容易的可以把一个策略改造成多品种策略,这样只用创建一个机器人就可以跑多个交易对了。
改造后的策略源码:
'''backtest start: 2019-02-20 00:00:00 end: 2020-01-10 00:00:00 period: 1m exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"BTC_USDT"},{"eid":"OKEX","currency":"ETH_USDT","stocks":30},{"eid":"OKEX","currency":"LTC_USDT","stocks":100}] ''' import time import json params = { "arrBasePrice": [-1, -1, -1], # -1 "arrRatio": [0.05, 0.05, 0.05], # 0.05 "arrAcc": [], # _C(exchange.GetAccount) "arrLastCancelAll": [0, 0, 0], # 0 "arrMinStocks": [0.01, 0.01, 0.01], # 0.01 "arrPricePrecision": [2, 2, 2], # 2 "arrAmountPrecision": [3, 2, 2], # 2 "arrTick":[] } def CancelAll(e): while True : orders = _C(e.GetOrders) for i in range(len(orders)) : e.CancelOrder(orders[i]["Id"], orders[i]) if len(orders) == 0 : break Sleep(1000) def process(e, index): global params ticker = _C(e.GetTicker) params["arrTick"][index] = ticker if params["arrBasePrice"][index] == -1 : params["arrBasePrice"][index] = ticker.Last if ticker.Last - params["arrBasePrice"][index] > 0 and (ticker.Last - params["arrBasePrice"][index]) / params["arrBasePrice"][index] > params["arrRatio"][index]: params["arrAcc"][index] = _C(e.GetAccount) if params["arrAcc"][index].Balance * params["arrRatio"][index] / ticker.Last > params["arrMinStocks"][index]: e.Buy(ticker.Last, params["arrAcc"][index].Balance * params["arrRatio"][index] / ticker.Last) params["arrBasePrice"][index] = ticker.Last if ticker.Last - params["arrBasePrice"][index] < 0 and (params["arrBasePrice"][index] - ticker.Last) / params["arrBasePrice"][index] > params["arrRatio"][index]: params["arrAcc"][index] = _C(e.GetAccount) if params["arrAcc"][index].Stocks * params["arrRatio"][index] > params["arrMinStocks"][index]: e.Sell(ticker.Last, params["arrAcc"][index].Stocks * params["arrRatio"][index]) params["arrBasePrice"][index] = ticker.Last ts = time.time() if ts - params["arrLastCancelAll"][index] > 60 * 5 : CancelAll(e) params["arrLastCancelAll"][index] = ts def main(): global params for i in range(len(exchanges)) : params["arrAcc"].append(_C(exchanges[i].GetAccount)) params["arrTick"].append(_C(exchanges[i].GetTicker)) exchanges[i].SetPrecision(params["arrPricePrecision"][i], params["arrAmountPrecision"][i]) for key in params : if len(params[key]) < len(exchanges): raise "params error!" while True: tblAcc = { "type" : "table", "title": "account", "cols": ["账户信息"], "rows": [] } tblTick = { "type" : "table", "title": "ticker", "cols": ["行情信息"], "rows": [] } for i in range(len(exchanges)): process(exchanges[i], i) for i in range(len(exchanges)): tblAcc["rows"].append([json.dumps(params["arrAcc"][i])]) tblTick["rows"].append([json.dumps(params["arrTick"][i])]) LogStatus(_D(), "\n`" + json.dumps([tblAcc, tblTick]) + "`") Sleep(500)
对比看下代码,是不是发现和上篇文章中的代码区别很大呢 ? 其实交易逻辑是完全一样的,没有任何改动,只是我们把策略修改成多品种的,就不能用之前的“单个变量作为策略参数”这样的形式了,比较合理的解决方案是,把参数做成数组,数组每个位置的索引对应添加的交易对。
然后把交易逻辑这部分代码封装到一个函数process
中,在策略主循环上,根据添加的交易对迭代调用这个函数,让每个交易对都执行一次交易逻辑代码。
for i in range(len(exchanges)): process(exchanges[i], i)
params = { "arrBasePrice": [-1, -1, -1], # -1 "arrRatio": [0.05, 0.05, 0.05], # 0.05 "arrAcc": [], # _C(exchange.GetAccount) "arrLastCancelAll": [0, 0, 0], # 0 "arrMinStocks": [0.01, 0.01, 0.01], # 0.01 "arrPricePrecision": [2, 2, 2], # 2 "arrAmountPrecision": [3, 2, 2], # 2 "arrTick":[] }
这样设计,可以让每个交易对都有自己的参数,因为每个交易对可能价格差别很大,参数上也可能又差异,有时候需要差异化设置。
可以对比下,这个函数的变化。该函数只是修改了一点点代码,然后思考下,这样修改的意图。
增加了在状态栏显示行情数据和账户资产数据的图表,把每个交易所对象对应的资产和行情都能实时显示出来。
掌握了上面这些设计思路,把一个Python策略修改成多品种的策略是不是就很简单了呢?
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“如何把Python单品种策略改造成多品种策略”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
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