bigone交易所官网(技术图文：如何利用BigOne的API制作自动化交易系统--网格交易法)

背景

前面，通过图文 如何利用 C# 爬取 ONE 的交易数据？ 向大家介绍了如何爬取在 BigOne 上线的数字资产的交易数据。

其次，通过图文 如何利用BigOne的API制作自动化交易系统 -- 身份验证 向大家介绍了利用 BigOne API 函数之前的身份验证问题。

然后，通过图文 如何利用BigOne的API制作自动化交易系统 -- 获取账户资产 向大家介绍了利用 BigOne API 函数获取自己的账户资产数据。

接着，通过图文 如何利用BigOne的API制作自动化交易系统 -- 订单系统 向大家介绍了 利用 BigOne API 函数进行挂单、撤单、查询订单状态等交易操作。

最后，通过图文 如何进行代码的重构？以封装 BigOne API 为例 向大家介绍了 利用 Layers 软件体系结构风格重构对 BigOne API 的封装过程。

有了以上的基础，我们就可以制定交易策略，通过自动化的方式进行数字资产的交易了。从此告别手动挂单、撤单、查看是否成交的烦恼！

技术分析

道氏理论指出，金融市场的价格变动可以分为三种情况，分别是上涨、下跌和牛皮。而在上涨或下跌的过程中也会在较短周期上出现连续的波动，价格最终或者以无趋势波动呈现出来，或者以短期的波动和长期的趋势呈现出来的。在外汇市场上有一种被称为渔网交易法的交易理念，这种理念认为，在一定的时间周期上，价格基本处于往复波动的状态，投资者可以通过较高的频率交易，利用限价单的交易方式来获得价格波动的收益。

什么是网格交易法呢？

网格交易法，就是跌买涨卖。具体做法是把资金分成 n 份，每次投入固定金额，先初始建仓，再设定一个百分比，比如 5%，股价跌 5% 就买入一份，涨 5% 就卖出一份，如此反复买卖，不断的低吸高抛，不断产生盈利，从而积少成多。

网格交易法

本次图文，就是带着大家通过 BigOne API 构建一个针对数字资产的等金额网格交易策略，该策略的基本流程如下：

网格交易策略的流程图

• 创建网格对象：根据历史成交数据确定向上、向下的网格密度（宽度）以及确定每个网格卖出、买入的价格和数量。
• 撤销全部订单：撤销当前未完成的订单。
• 挂买入订单：形成买入的网格。
• 挂卖出订单：形成卖出的网格。
• 判断订单状态：监测数字资产价格是否触及网格，如果触及并成交则重新创建网格对象，如此往复执行。

代码实现

Step1 定义网格交易用到的数据结构。

表示订单的结构 Order

public class Order{ // 价格 public double Price { get; set; } // 数量 public double Amount { get; set; } public Order(double price, double amount) { Price = price; Amount = amount; }}

表示数字货币资产的接口 IDigitalCurrency。

public interface IDigitalCurrency{ // 资产ID string AssetId { get; } // 获取该资产的历史记录 List<AssetData> GetHistoryData(string period, string time, string limit); // 获取该资产的历史记录 List<AssetData> GetHistoryData();}

利用 BTC 来实现数字资产接口举例。

代码原理参见：如何利用 C# 爬取 ONE 的交易数据？

public class Btc : IDigitalCurrency{ public string AssetId { get; } = "BTC"; public List<AssetData> GetHistoryData(string period, string time, string limit) { string url = "https://b1.run/api/xn/v1/asset_pairs/550b34db-696e-4434-a126-196f827d9172/candles?" + "period=" + period + "&time=" + time + "&limit=" + limit; ServicePointManager.SecurityProtocol = SecurityProtocolType.Tls12; IHtmlDocument document = new JumonyParser().LoadDocument(url); List<IHtmlNode> nos = document.Nodes().ToList(); string str = nos[0].ToString(); StringReader sr = new StringReader(str); JsonTextReader jsonReader = new JsonTextReader(sr); JsonSerializer serializer = new JsonSerializer(); JsonOne one = serializer.Deserialize<JsonOne>(jsonReader); return one.data; } public List<AssetData> GetHistoryData() { string period = "DAY1"; DateTime dt = DateTime.Now; string time = dt.Year + "-" + dt.Month.ToString().PadLeft(2, '0') + "-" + dt.Day.ToString().PadLeft(2, '0') + "T00:00:00.000Z"; string limit = "250"; return GetHistoryData(period, time, limit); }}

Step2 网格交易的抽象结构 GridMethod。

public abstract class GridMethod{ // 资产 public IDigitalCurrency Asset { get; protected set; } // 市场交易对 public string MarketId { get; protected set; } // 网格的基准价格 public double BasePrice { get; protected set; } // 按照基准价格进行购买时，所用的资金 public double BaseMoney { get; protected set; } // 取数据的天数，用于计算网格密度 public int Days { get; protected set; } // 每日交易的频数，用于计算网格密度 public int DailyTurnover { get; protected set; } // 向上网格的密度（宽度） public double GridAmplitudeUp { get; protected set; } // 向下网格的密度（宽度） public double GridAmplitudeDown { get; protected set; } // 向上，向下划分网格的条数 public int GridCount { get; protected set; } // 订单列表 public List<Order> OrderList { get; protected set; } // 计算网格密度（宽度） protected abstract void CalculateAmplitude(); // 计算网格订单 protected abstract void CalculateGrid(); // 撤销所有订单 public abstract void CancelAllOrder(); // 创建买入订单 public abstract List<OrderResponse> CreateBidOrders(); // 创建卖出订单 public abstract List<OrderResponse> CreateAskOrders(); // 网格的格式化输出 public override string ToString() { string infor = "AssetId:" + Asset.AssetId + Environment.NewLine + "MarketId:" + MarketId + Environment.NewLine + "BasePrice:" + BasePrice + Environment.NewLine + "BaseMoney:" + BaseMoney + Environment.NewLine + "Days:" + Days + Environment.NewLine + "DailyTurnover:" + DailyTurnover + Environment.NewLine + "GridAmplitudeUp:" + GridAmplitudeUp + Environment.NewLine + "GridAmplitudeDown:" + GridAmplitudeDown + Environment.NewLine + "GridCount:" + GridCount; return infor; }}

Step3 等金额的网格策略 GridMethodEqualMoney。

该交易策略的每个网格所使用的网格宽度相同、金额相同，即是一种沉淀数字资产的交易策略。

public sealed class GridMethodEqualMoney : GridMethod{ private readonly IDigitalCurrencyUtility _digitalCurrencyUtility; public GridMethodEqualMoney(IDigitalCurrency asset, string marketId, int days, int dailyTurnover, double baseMoney, double basePrice, int gridCount, IDigitalCurrencyUtility digitalCurrencyUtility) { _digitalCurrencyUtility = digitalCurrencyUtility; Asset = asset; MarketId = marketId; BasePrice = basePrice; BaseMoney = baseMoney; Days = days; DailyTurnover = dailyTurnover; GridCount = gridCount; //计算向上、向下的网格宽度 CalculateAmplitude(); //计算订单列表 CalculateGrid(); } protected override void CalculateAmplitude() { //根据以往的成交量数据，计算指定周期的振幅。 List<AssetData> lstTrade = Asset.GetHistoryData(); List<double> lst = new List<double>(); int count = Days < lstTrade.Count - 1 ? Days : lstTrade.Count - 1; for (int i = 0; i < count; i++) { double zf = (lstTrade[i].high - lstTrade[i].low)/lstTrade[i + 1].close; lst.Add(zf); } double result = lst.Count == 0 ? 0.02 : Math.Round(lst.Average()/(2.0*DailyTurnover), 4); result = Math.Max(0.02, result); GridAmplitudeUp = result; GridAmplitudeDown = result; } protected override void CalculateGrid() { OrderList = new List<Order>(); double price = Math.Round(BasePrice, 6); double amount = Math.Round(BaseMoney/price, 3); Order order = new Order(price, amount); OrderList.Add(order); for (int i = 0; i < GridCount; i++) { price = Math.Round(price/(1.0 - GridAmplitudeUp), 6); amount = Math.Round(BaseMoney/price, 3); order = new Order(price, amount); OrderList.Add(order); } price = Math.Round(BasePrice, 6); for (int i = 0; i < GridCount; i++) { price = Math.Round(price*(1.0 - GridAmplitudeDown), 6); amount = Math.Round(BaseMoney/price, 3); order = new Order(price, amount); OrderList.Add(order); } OrderList = OrderList.OrderBy(a => a.Price).ToList(); } public override void CancelAllOrder() { _digitalCurrencyUtility.CancelAllOrder(MarketId); } public override List<OrderResponse> CreateBidOrders() { List<Order> lst = OrderList.GetRange(0, GridCount); return _digitalCurrencyUtility.CreateBidOrders(lst, MarketId); } public override List<OrderResponse> CreateAskOrders() { List<Order> lst = OrderList.GetRange(GridCount + 1, GridCount); return _digitalCurrencyUtility.CreateAskOrders(lst, MarketId); }}

总结

到此为止，网格交易策略的实现框架就基本介绍完了，下面是我利用该框架对 BTC、EOS、BTM、PRS、ONE等 进行网格交易的截图。

ONE-USDT 交易对

ONE-USDT

PRS-USDT 交易对

PRS-USDT

EOS-USDT 交易对

EOS-USDT

BTM-USDT 交易对

BTM-USDT

该策略的回测和评估需要积累一定数据才能进行，我们后面再来介绍。

网格交易看起来似乎简单，其实里面包含了很复杂的问题，比如市场趋势向上、向下、横盘震荡时我们如何调整向上、向下网格的宽度；如何确定每个网格买入、卖出的数字资产数量（金字塔、倒金字塔、同量……）；资金固定的情况下如何进行资金分配等等。这些都是需要考虑和写程序根据不同的场景进行自适应调整的。慢慢来啊！今天就到这里吧！See You！

相关图文：

• 如何利用 C# 实现 K 最邻近算法？
• 如何利用 C# 实现 K-D Tree 结构？
• 如何利用 C# + KDTree 实现 K 最邻近算法？
• 如何利用 C# 对神经网络模型进行抽象？
• 如何利用 C# 实现神经网络的感知器模型？
• 如何利用 C# 实现 Delta 学习规则？
• 如何利用 C# 爬取带 Token 验证的网站数据？
• 如何利用 C# 向 Access 数据库插入大量数据？
• 如何利用 C# 开发「桌面版百度翻译」软件！
• 如何利用 C# 开发「股票数据分析软件」（上）
• 如何利用 C# 开发「股票数据分析软件」（中）
• 如何利用 C# 开发「股票数据分析软件」（下）
• 如何利用 C# 爬取「财报说」中的股票数据？
• 如何利用 C# 爬取 One 持有者返利数据！
• 如何利用 C# 爬取Gate.io交易所的公告！
• 如何利用 C# 爬取BigOne交易所的公告！
• 如何利用 C# 爬取「猫眼电影：热映口碑榜」及对应影片信息！
• 如何利用 C# 爬取「猫眼电影专业版：票房」数据！
• 如何利用 C# 爬取「猫眼电影：最受期待榜」及对应影片信息！
• 如何利用 C# 爬取「猫眼电影：国内票房榜」及对应影片信息！
• 如何利用 C# + Python 破解猫眼电影的反爬虫机制？