策略程序的一般架构

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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）

1. function MainLoop(){ //  处理具体工作的函数
   
2.   // deal Main task
   
3. }
   
4. function main() {
   
5.       var status = null;
   
6.       while(true){
   
7.           status = exchange.IO("status");      //  调用API 确定连接状态
   
8.           if(status === true){                 //  判断状态
   
9.               LogStatus("已连接！");
   
10.               MainLoop();                      //  连接上 交易所服务器后，执行主要工作函数。
    
11.           }else{                               //  如果没有连接上 即 exchange.IO("status") 函数返回 false
    
12.               LogStatus("未连接状态！");         //  在状态栏显示 未连接状态。
    
13.           }
    
14.           Sleep(1000);                         //  需要有轮询间隔， 以免访问过于频繁。
    
15.       }
    
16. }

复制代码

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：

1. //other functions
   
2. function f1(){
   
3.     //...
   
4. }
   
5. //...
   
6. function loop(){
   
7.     // do somethings
   
8.     f1();
   
9.     //...
   
10.     //API...
    
11. }
    
12. function main(){
    
13.     //初始化
    
14.     //...
    
15.    
    
16.     while(true){
    
17.         loop();
    
18.         Sleep(1000);
    
19.     }
    
20. }

复制代码

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： 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）

1. // 其它函数
   
2. function buy(){
   
3.     Log("buy");
   
4. }
   
5. //任务生成器构造函数
   
6. function MakeTasksController(){
   
7.     var TasksController = {};
   
8.     TasksController.tasks = [];  // 任务数组
   
9.     TasksController.initTask = function(cmd){ // 初始化要执行的任务参数、设置
   
10.         var task = {
    
11.             //各种任务 数据
    
12.             cmd : 0,     // 命令： 0:waiting , 1: buy
    
13.             state: 0,    // 状态： 0:uncomplete  1: complete
    
14.             //...
    
15.         };
    
16.         task.cmd = cmd;
    
17.         //task.XX  初始化
    
18.         TasksController.tasks.push(task);   // 存入 任务数组
    
19.     };
    
20.     TasksController.DealWithTasks = function(){  // 处理  tasks 数组内 储存的task
    
21.         _.each(TasksController.tasks, function(task){  // 迭代 执行全部任务
    
22.             // 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。
    
23.             // 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。
    
24.             // ...
    
25.             if(task.cmd === 1){
    
26.                 buy();
    
27.                 task.state = 1; // 任务执行完成就调用 赋值语句 给task.state 标记赋值
    
28.             }
    
29.         });
    
30.     };
    
31.     TasksController.CheckTask = function(){
    
32.         var process = 0;
    
33.         _.each(TasksController.tasks, function(task){
    
34.             if(task.state === 1){
    
35.                 // 任务已经完成，弹出完成的任务。
    
36.                 Log("task.cmd:", task.cmd, "已完成!");
    
37.             }else{
    
38.                 process++;
    
39.             }
    
40.         });
    
41.         if(process === 0){
    
42.             TasksController.tasks = [];    // 清空 任务数组
    
43.         }
    
44.     };
    
45.     return TasksController;
    
46. }
    
47. function main(){
    
48.     var tasksController = MakeTasksController();
    
49.     var count = 0;
    
50.     while(true){
    
51.         //触发新建任务，例子。
    
52.         if(count === 100){
    
53.             tasksController.initTask(1);   //  初始化任务，   buy 任务  即  1
    
54.             //...  初始其它任务。
    
55.         }
    
56.         //...      
    
57.         tasksController.DealWithTasks();  // 处理任务
    
58.         tasksController.CheckTask();      // 检查任务处理
    
59.         count++;
    
60.         Sleep(200);   //  任务很多的时候 可以适当减小 Sleep 的参数值
    
61.     }
    
62. }

复制代码

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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关键词：策略程序 策略框架 量化交易