如何把Python单品种策略改造成多品种策略

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。

一、手把手教你把Python单品种策略改造成多品种策略

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：

'''backteststart: 2019-02-20 00:00:00end: 2020-01-10 00:00:00period: 1mexchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"BTC_USDT"},{"eid":"OKEX","currency":"ETH_USDT","stocks":30},{"eid":"OKEX","currency":"LTC_USDT","stocks":100}]'''import timeimport jsonparams = {    "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)

二、找不同

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。

• 迭代（遍历）调用：

  for i in range(len(exchanges)):     process(exchanges[i], i)

  
  

• 策略参数：

  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。

• CancelAll 函数

  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。

• 状态栏图表数据

  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？

三、回测测试

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，关注行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!