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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。
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'''backtest
start: 2019-07-01 00:00:00
end: 2020-01-03 00:00:00
period: 1m
exchanges: [{"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 = None
def 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 False
def 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。
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，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。