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苏慕白的博客
一个无聊的博客
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量化交易
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4-2日 好久没更新了
好久没更新博客了 最近两个月圣杯策略翻了几倍,但是踩了几个坑又赔回去了 这两天给圣杯策略做了个全交易对实时拟合 淘宝租了五台 i5-12600KF 然后用用遗传算法,实时拟合币安141个合约交易对、6个周期 回测日化100%+,恐怖吗,今天实盘跑了一天 还不错,但是还是有些bug 期待以后的效果 我现在还在跑千千千神的高频做市策略,带预测的,哈哈 最近币安上的新币韭菜ape、zil、gmt最多的时候一天100%,平时日化5%
2022年-4月-2日
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实盘
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2-25日 圣杯策略实盘随笔
累积跑了十天,这两天的暴跌行情全部吃到了 累积盈利40%左右: 这两天刚加了很多交易对,拟合的情况日化10%,最大回撤20%左右 再跑个十天,继续增加 今天早上4点时候,出现了插针的情况 吸取了上次的教训,我的实盘增加了风控功能,成功把这次风险规避 回测系统的回撤达到了20%+,而实盘有风控回撤只有6% 交易就是如此,不断吸取教训,改进,每一次改进真金白银
2022年-2月-25日
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实盘
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2-16日 圣杯策略实盘随笔
最近半个月状态挺糟糕的,对自己的策略严重失去信心 亏30%的时候,继续抗,直到亏70%,才后知后觉 这就是人性,再次败给了自己 把风控抛之脑后 总结了两个问题: 第一个是我一直在币安跑,后面换了Okex,对比币安,滑点增大,有的时候滑点可以达到百分之一。我回测没有统计平均单笔利润,然后也不怎么在意滑点,只在意手续费,最后回测结果和实盘结果很大出入 第二个是过拟合的问题,几乎所有机构,都是对着历史拟合,失效了继续拟合,这似乎是一个无解的问题。导致历史最大回撤被超过。 调整了下心态,继续吧 目前操作为: 换回币安 除了多品种外,再增加多周期,也就是一个品种同时跑15m、30m、1h,2h。(另外可以尝试6m这种大家不常用的k线,会有意想不到的效果,用3m的k线拼接就好了) 注重平均单笔利润,如果你的策略回测结果平均单笔利润为万2,那么增加一点手续费或者滑点就是凉的结果 完整的风控,针对过拟合的问题,要及时更新拟合失效的品种,对每个品种最大回撤要有个预期。杠杆不要开太大 对了,目前币安的BUSD挂单为-0.0001%,吃单为0.0002%(貌似持续半年了) 但是比较USDT,挂单成交率没那么高,做的人太多 并且支持BUSD的合约交易对只有八个 期间把失败分享给朋友的时候,有的人支持我继续,有的人叫我放弃炒币,好好做事 但是其实我的策略还是盈利的状态,就是开太高的杠杆一味追求利益,然后来到最大回撤关掉风控继续死扛 不过这都是自己作的,能怪谁呢?
2022年-2月-16日
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实盘
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1-12日 圣杯策略实盘结果
第一个圣杯跑了44天了,最高盈利62%,目前又来到了最大回撤点: 第二个圣杯策略,目前实盘了七天: 整体框架经过了无数次修改没什么大问题 现在一直在解决订单完全成交导致滑点的问题 这几天折腾第二个圣杯策略去了,没更新博客,回测万2%手续费可以达到日化15% 先是框架搭建、修bug、修完bug来了个大额订单无法完全成交,头疼。
2022年-1月-12日
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实盘
2022-1-12
如果0手续费...
在高频领域,如果你有0手续费,那么随意一个指标,有50%胜率,就可以致富 哦不对,还有一个前提,你能保证交易没有滑点,也就是你的开仓平仓都能保证是指定价格交易 否则,结果就会变成这样:
2022年-1月-12日
611 阅读
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笔记
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12-29日 实盘策略
1. 前言 最近5天,一直在忙着让第二个圣杯策略实盘 前前后后改了应该有几十个bug了 因为这个策略需要高频超短线做市,之前的框架不能满足 框架太复杂,又熬了不少夜肝了不少代码 又把我的作息和生活节奏打乱了 Ps:安利一下这个免费的思维导图《GitMind》软件 2. 实盘收益 前一期的实盘策略目前保留了Bounce和RsiMa Fib Vwap虽然赚了30%个点,但是我还是把他剔除了,因为无法用回测数据支撑,跑着不放心 RsiMa属于趋势策略,Bounce为震荡策略,实盘中我与Bounce结合相跑 距离前一期一个月了,实盘也跑了一个月 期间最大回撤达到了20%多,虽然属于设计之内,但亏钱还是挺难受的,好在后面跑回去了 这个月整体盈利50%左右 3.实盘策略 1. Bounce 反弹 [圣杯] 该策略为震荡策略, 顺大势逆小势,大势为多,那么每当在底部就开多,到高处平多。做空反之 亏损的原因为大势逆转 12-19日 BTCUSDT 更换为BounceV2版本,回撤从-26.57%降低到-23.51%% 地址:https://sumubai.cc/post/49 开跑:11-29 18:22:36 2. Rsi Ma Rsi追踪趋势,Rsi值进行Ma平滑处理防止震荡重复入场 地址: https://sumubai.cc/post/60 开跑:11-29 18:22:36 3. Sb [圣杯2] 圣杯的首字母sb 23333 待跑 4. 往期实盘 11-14日 实盘策略 https://sumubai.cc/post/28 11-29日 实盘策略 https://sumubai.cc/post/52
2021年-12月-27日
520 阅读
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实盘
2021-12-24
12-24 随笔
多空本就不是一家 策略参数多空一视同仁那么就是傻逼 看着后台越来越多人访问我博客,内心的自私暴露无遗 心里想着要是他们靠我发的文章赚钱了咋办,嫉妒 人性真复杂呐
2021年-12月-24日
559 阅读
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笔记
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第二个圣杯策略 记录一下
1. 策略原理 原理和Bounce反弹策略很像,区别在于一个逆势 一个顺势 暂时取名叫Sb策略,哈哈 有个坏处是它属于高频超短线策略,需要Maker手续费 Bounce反弹策略就不一样了,手续费再高也能盈利 半年了,每日每夜的研究,走过不少弯路 还好前一个月走回来了策略这条路 金融,Good Bye 2. 回测结果 万2手续费Eth近四个月: 万1手续费Eth近四个月: 万0手续费Eth近四个月: Eth Eth_Sell Dot Dot_Sell 两个交易对多空双开回测: 万2手续费近2个月: 万0手续费近2个月: 万2手续费近1年: 万0手续费近1年: 统计: 3. 总结 以上仅仅是两个交易对的效果,如果10个交易对呢,2333 然后加上配合市商账号相信日化可以达到5% 一如既往最大回撤控制在30%
2021年-12月-23日
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策略
2021-12-22
Dca策略 类马丁
1.策略原理 Dca:Dollar cost averaging 美元平均成本 使用均线确定趋势 均线金叉后 买入初始 N% 量 然后确定十条网格线 (网格之间间距越来越大) 每个网格线买入点的量倍投 止盈:持仓成本固定 1.5% 止损:第十条网格价格线的 N% 于普通马丁和网格不同,带有止损不会被套和爆仓 网格线和加仓量计算代码: seting = { 'base_size': 5, #初始下单量 % 'safety_size': 2, #马丁初始下单 % 'max_trades': 9, #最大交易数 'wangge_price': 0.4 * 0.01, #网格间距 'wangge_price_scale': 1.19, #网格乘数 'wangge_volume_scale': 1.8, #马丁乘数 } class DcaClass(): def __init__(self, seting): self.close = 0 #初始开仓价格 self.seting = seting self.i = 1 #参数i为第几条网格线 def step(self, i): pd = self.seting['wangge_price'] ss = self.seting['wangge_price_scale'] if i == 1: return pd if i == 2: return pd + pd * ss if i == 3: return pd + (pd + pd * ss) * ss if i == 4: return pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss if i == 5: return pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss if i == 6: return pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss if i == 7: return pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss if i == 8: return pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss if i == 9: return pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss if i == 10: return pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + (pd + pd * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss) * ss return pd """网格价格计算""" def long_line(self, i, side): return self.close - self.close * self.step(i) if side == 'BUY' else self.close + self.close * self.step(i) """倍投数量计算""" def safety_order_size(self, yuer, i, side): ok = yuer * self.seting['safety_size'] / 100 * math.pow(self.seting['wangge_volume_scale'], i-1) #次方根 return ok if side == 'BUY' else -ok 总结:Ma交叉后使用类似马丁的方法加仓,提高胜率 2.回测结果
2021年-12月-22日
1023 阅读
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策略
2021-12-20
Python实现TradingView中的PivotHigh和PivotLow
直接上代码: """枢轴点 最高价""" def PivotHigh(df, left, right=0): right = right if right else left df['pivot'] = 0.0 for i in range(len(df)): if i >= left+right: rolling = df['High'][i-right-left:i+1].values m = max(rolling) #print(GetTime(df['Time'][i], "%m-%d %H:%M"), df['High'][i-right], m, rolling) if df['High'][i-right] == m: df['pivot'].values[i] = m return df['pivot'] """枢轴点 最低价""" def PivotLow(df, left, right=0): right = right if right else left df['rollingLow'] = df['Low'].rolling(left+right).min() df['pivot'] = 0.0 for i in range(len(df)): if i >= left+right: rolling = df['Low'][i-right-left:i+1].values m = min(rolling) if df['Low'][i-right] == m: df['pivot'].values[i] = m return df['pivot'] 使用: import pandas as pd df = pd.DataFrame(r) #r为K线数据 df['PivotHigh'] = PivotHigh(df.copy(), 10, 10) df['PivotLow'] = PivotLow(df.copy(), 10, 10)
2021年-12月-20日
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