Python中怎么实现一个网格策略

今天就跟大家聊聊有关Python中怎么实现一个网格策略，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

策略代码

'''backteststart: 2019-07-01 00:00:00end: 2020-01-03 00:00:00period: 1mexchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"BTC_USDT"}]'''import json# 参数beginPrice = 5000   # 网格区间开始价格endPrice = 8000     # 网格区间结束价格distance = 20       # 每个网格节点的价格距离pointProfit = 50    # 每个网格节点的利润差价amount = 0.01       # 每个网格节点的挂单量minBalance = 300    # 账户最小资金余额（买入时）# 全局变量arrNet = []arrMsg = []acc = Nonedef findOrder (orderId, NumOfTimes, ordersList = []) :    for j in range(NumOfTimes) :        orders = None        if len(ordersList) == 0:            orders = _C(exchange.GetOrders)        else :            orders = ordersList        for i in range(len(orders)):            if orderId == orders[i]["Id"]:                return True        Sleep(1000)    return Falsedef cancelOrder (price, orderType) :    orders = _C(exchange.GetOrders)    for i in range(len(orders)) :         if price == orders[i]["Price"] and orderType == orders[i]["Type"]:             exchange.CancelOrder(orders[i]["Id"])            Sleep(500)def checkOpenOrders (orders, ticker) :    global arrNet, arrMsg    for i in range(len(arrNet)) :         if not findOrder(arrNet[i]["id"], 1, orders) and arrNet[i]["state"] == "pending" :            orderId = exchange.Sell(arrNet[i]["coverPrice"], arrNet[i]["amount"], arrNet[i], ticker)            if orderId :                arrNet[i]["state"] = "cover"                arrNet[i]["id"] = orderId                            else :                # 撤销                cancelOrder(arrNet[i]["coverPrice"], ORDER_TYPE_SELL)                arrMsg.append("挂单失败!" + json.dumps(arrNet[i]) + ", time:" + _D())def checkCoverOrders (orders, ticker) :    global arrNet, arrMsg    for i in range(len(arrNet)) :         if not findOrder(arrNet[i]["id"], 1, orders) and arrNet[i]["state"] == "cover" :            arrNet[i]["id"] = -1            arrNet[i]["state"] = "idle"            Log(arrNet[i], "节点平仓，重置为空闲状态。", "#FF0000")def onTick () :    global arrNet, arrMsg, acc    ticker = _C(exchange.GetTicker)    # 每次获取当前最新的行情    for i in range(len(arrNet)):       # 遍历所有网格节点，根据当前行情，找出需要挂单的位置，挂买单。        if i != len(arrNet) - 1 and arrNet[i]["state"] == "idle" and ticker.Sell > arrNet[i]["price"] and ticker.Sell < arrNet[i + 1]["price"]:            acc = _C(exchange.GetAccount)            if acc.Balance < minBalance :     # 如果钱不够了，只能跳出，什么都不做了。                arrMsg.append("资金不足" + json.dumps(acc) + "！" + ", time:" + _D())                break            orderId = exchange.Buy(arrNet[i]["price"], arrNet[i]["amount"], arrNet[i], ticker) # 挂买单            if orderId :                 arrNet[i]["state"] = "pending"   # 如果买单挂单成功，更新网格节点状态等信息                arrNet[i]["id"] = orderId            else :                # 撤单                cancelOrder(arrNet[i]["price"], ORDER_TYPE_BUY)    # 使用撤单函数撤单                arrMsg.append("挂单失败!" + json.dumps(arrNet[i]) + ", time:" + _D())    Sleep(1000)    orders = _C(exchange.GetOrders)        checkOpenOrders(orders, ticker)    # 检测所有买单的状态，根据变化做出处理。    Sleep(1000)    orders = _C(exchange.GetOrders)        checkCoverOrders(orders, ticker)   # 检测所有卖单的状态，根据变化做出处理。    # 以下为构造状态栏信息，可以查看FMZ API 文档。    tbl = {        "type" : "table",         "title" : "网格状态",        "cols" : ["节点索引", "详细信息"],         "rows" : [],     }        for i in range(len(arrNet)) :         tbl["rows"].append([i, json.dumps(arrNet[i])])    errTbl = {        "type" : "table",         "title" : "记录",        "cols" : ["节点索引", "详细信息"],         "rows" : [],     }    orderTbl = {       "type" : "table",         "title" : "orders",        "cols" : ["节点索引", "详细信息"],         "rows" : [],        }    while len(arrMsg) > 20 :         arrMsg.pop(0)    for i in range(len(arrMsg)) :         errTbl["rows"].append([i, json.dumps(arrMsg[i])])        for i in range(len(orders)) :         orderTbl["rows"].append([i, json.dumps(orders[i])])    LogStatus(_D(), "\n", acc, "\n", "arrMsg length:", len(arrMsg), "\n", "`" + json.dumps([tbl, errTbl, orderTbl]) + "`")def main ():         # 策略执行从这里开始    global arrNet    for i in range(int((endPrice - beginPrice) / distance)):        # for 这个循环根据参数构造了网格的数据结构，是一个列表，储存每个网格节点，每个网格节点的信息如下：        arrNet.append({            "price" : beginPrice + i * distance,                    # 该节点的价格            "amount" : amount,                                      # 订单数量            "state" : "idle",    # pending / cover / idle           # 节点状态            "coverPrice" : beginPrice + i * distance + pointProfit, # 节点平仓价格            "id" : -1,                                              # 节点当前相关的订单的ID        })            while True:    # 构造好网格数据结构后，进入策略主要循环        onTick()   # 主循环上的处理函数，主要处理逻辑        Sleep(500) # 控制轮询频率

策略主要设计思路是，根据自己维护的这个网格数据结构，对比GetOrders接口返回的当前挂单列表。分析挂出的订单变化（成交与否），更新网格数据结构，做出后续操作。并且挂出的订单不会撤销，直到成交，即使价格偏离也不撤销，因为数字货币市场经常有插针的情况，这些挂单也有可能接到插针的单子（如果交易所有挂单数量限制，那就要调整了）。

策略数据可视化，使用了LogStatus函数把数据实时显示在状态栏上。

    tbl = {        "type" : "table",         "title" : "网格状态",        "cols" : ["节点索引", "详细信息"],         "rows" : [],     }        for i in range(len(arrNet)) :         tbl["rows"].append([i, json.dumps(arrNet[i])])    errTbl = {        "type" : "table",         "title" : "记录",        "cols" : ["节点索引", "详细信息"],         "rows" : [],     }    orderTbl = {       "type" : "table",         "title" : "orders",        "cols" : ["节点索引", "详细信息"],         "rows" : [],        }

构造了三个表格，第一个表格显示当前网格数据结构中每个节点的信息，第二个表格显示异常信息，第三个表格显示交易所实际挂单信息。

回测测试

看完上述内容，你们对Python中怎么实现一个网格策略有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注行业资讯频道，感谢大家的支持。