策略程序的一般架构

策略程序的一般架构、一个策略框架


策略的一般架构

在发明者量化教程 2.6 期货 章节 我们已经初步使用了CTP商品期货常用的程序架构(轮询式)

function MainLoop(){ //  处理具体工作的函数
  // deal Main task
}
function main() {
      var status = null;
      while(true){
          status = exchange.IO("status");      //  调用API 确定连接状态
          if(status === true){                 //  判断状态
              LogStatus("已连接!");
              MainLoop();                      //  连接上 交易所服务器后,执行主要工作函数。
          }else{                               //  如果没有连接上 即 exchange.IO("status") 函数返回 false
              LogStatus("未连接状态!");         //  在状态栏显示 未连接状态。
          }
          Sleep(1000);                         //  需要有轮询间隔, 以免访问过于频繁。
      }
}

那么数字货币策略的一般架构是什么样的呢? 同样是轮询方式的,其实比商品期货的更加简单:

//other functions
function f1(){
    //...
}
//...
function loop(){
    // do somethings
    f1();
    //...
    //API...
}
function main(){
    //初始化
    //...
    
    while(true){
        loop();
        Sleep(1000);
    }
}
 
 

那有同学问: 架构是轮询的,有没有并发执行机制呢?

发明者量化平台已经封装了部分 API 用以支持 并发机制,详见发明者量化 - API文档


模拟多任务模式

代码架构: (我本身也是菜鸟,架构是学习Z大的,如有错误 欢迎指出)

// 其它函数
function buy(){
    Log("buy");
}
//任务生成器构造函数
function MakeTasksController(){
    var TasksController = {};
    TasksController.tasks = [];  // 任务数组
    TasksController.initTask = function(cmd){ // 初始化要执行的任务参数、设置
        var task = {
            //各种任务 数据
            cmd : 0,     // 命令: 0:waiting , 1: buy 
            state: 0,    // 状态: 0:uncomplete  1: complete
            //...
        };
        task.cmd = cmd;
        //task.XX  初始化
        TasksController.tasks.push(task);   // 存入 任务数组
    };
    TasksController.DealWithTasks = function(){  // 处理  tasks 数组内 储存的task
        _.each(TasksController.tasks, function(task){  // 迭代 执行全部任务
            // 处理任务task ,保存每个任务的状态数据,直到任务完成。在处理任务的具体代码中 不做死循环处理。 
            // 即每个任务不独占时间。下次轮询 读取task 数据继续任务。从而实现模拟多任务模式。 
            // ...
            if(task.cmd === 1){
                buy();
                task.state = 1; // 任务执行完成就调用 赋值语句 给task.state 标记赋值
            }
        });
    };
    TasksController.CheckTask = function(){
        var process = 0;
        _.each(TasksController.tasks, function(task){
            if(task.state === 1){
                // 任务已经完成,弹出完成的任务。
                Log("task.cmd:", task.cmd, "已完成!");
            }else{
                process++;
            }
        });
        if(process === 0){
            TasksController.tasks = [];    // 清空 任务数组
        }
    };
    return TasksController;
}
function main(){
    var tasksController = MakeTasksController();
    var count = 0;
    while(true){
        //触发新建任务,例子。
        if(count === 100){
            tasksController.initTask(1);   //  初始化任务,   buy 任务  即  1 
            //...  初始其它任务。
        }
        //...      
        tasksController.DealWithTasks();  // 处理任务
        tasksController.CheckTask();      // 检查任务处理
        count++;
        Sleep(200);   //  任务很多的时候 可以适当减小 Sleep 的参数值
    }
}

一个完整的交易系统都要包含哪些模块呢? 1、 收益统计模块。 2、 UI界面、数据反馈、状态显示。 3、 交互模块。 4、 图表模块。 5、 策略逻辑(具体交易算法) 6、 交易模块。 7、 数据处理模块。


一个简单的策略框架:简单的策略框架(可以自行修改扩展)


这个策略框架基本上就是 之前的学习内容。各个方面代码组合起来的,仔细阅读代码,你会发现很熟悉。直接可以运行,不过没有写任何 触发*作的代码,可以自行扩展。下一章,我们会动手扩展这个策略框架,让策略真正的跑起来。

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