小鼎量化机器人系统开发技术流程:
量化交易的大致流程:
1.选择量化策略,不同的需求选择相应的量化交易策略;
量化交易策略:
(1)策略:指的是单一的应用于股/票市场的交易策略。
(2)宏观策略:宏观策略的投/资范围不局限于单一类型的市场,而是进行全类型市场的投/资。
(3)套/利策略:套/利在这里是一种方式,因此它理论上可用于不同类型的市场。
2.将量化策略和程序化交易二者相结合。
3.通过机器人/人工智能设备来进行量化交易。
量化交易的种类:
量化交易的种类大致可分为:跨平台搬砖、趋势交易、对冲;
1.跨平台搬砖,指当不同目标平台价差达到一定金额,在价高的平台卖/出,在价低的平台买/入。
2.趋势交易,根据趋势的指标来发出卖/出和买/入的信号。
3.对冲,是指同时进行两笔与行情相关、买卖方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易,以达到对冲风险的效果。
async def _wait_order_complete(self, order_id):
status = ‘open’
order = None
while status is ‘open’:
await asyncio.sleep(self.check_timeout)
order = self.exchange.fetch_order(order_id)
status = order[‘status’]
logging.info(f'Finished order {order_id} with {status} status')
# do not proceed further if we canceled order
if status == 'canceled':
raise ExchangeError('Trade has been canceled')
return order
from fasttrade.model.trade import TradeDetails
class ShortTrade(TradeDetails):
def init(self, start_price: float, symbol: str, amount: float, percent_change: float = 0.5,
currency: str = “USD”) -> None:
super().init(start_price, symbol, amount, currency)
self.end_price = start_price * (1 - percent_change / 100)
@property
def exit_price(self):
return self.end_price
def __str__(self) -> str:
return "Short " + super().__str__()