Go语言怎么处理程序化交易中的K线数据
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前言
在编写程序化交易策略时，使用K线数据，经常会有需求使用一些非标准周期K线数据的情况，例如需要使用12分钟周期K线数据、4小时K线周期数据，通常这类非标准周期是无法直接获取的。那么我们如何应对此类需求呢？
答案肯定是有办法的。
非标准周期可以通过更小周期的数据，合并合成获取，可以想象一下，多个周期中的最高价，算作合成后的最高价，最低价算作合成后的最低价，开盘价不会变，就用合成这根K线原料数据的第一个开盘价，收盘价对应的是用合成这根K线的原料数据的最后一个的收盘价，时间就是取的开盘价的时间，成交量用原料数据的交易量求和计算得出。
思路
我们以区块链资产市场BTC_USDT为例，用1小时合成为4小时。
可以看到数据是一致的。
编写代码实现
验证了初步的思路，就可以动手写一写代码初步实现一下这个需求了。直接放出代码，代码仅供参考学习：
function GetNewCycleRecords (sourceRecords, targetCycle) { // K线合成函数
var ret = []
// 首先获取源K线数据的周期
if (!sourceRecords || sourceRecords.length < 2) {
return null
}
var sourceLen = sourceRecords.length
var sourceCycle = sourceRecords[sourceLen - 1].Time - sourceRecords[sourceLen - 2].Time
if (targetCycle % sourceCycle != 0) {
Log("targetCycle:", targetCycle)
Log("sourceCycle:", sourceCycle)
throw "targetCycle is not an integral multiple of sourceCycle."
}
if ((1000 * 60 * 60) % targetCycle != 0 && (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle != 0) {
Log("targetCycle:", targetCycle)
Log("sourceCycle:", sourceCycle)
Log((1000 * 60 * 60) % targetCycle, (1000 * 60 * 60 * 24) % targetCycle)
throw "targetCycle cannot complete the cycle."
}
var multiple = targetCycle / sourceCycle
var isBegin = false
var count = 0
var high = 0
var low = 0
var open = 0
var close = 0
var time = 0
var vol = 0
for (var i = 0 ; i < sourceLen ; i++) {
// 获取 时区偏移数值
var d = new Date()
var n = d.getTimezoneOffset()
if (((1000 * 60 * 60 * 24) - sourceRecords[i].Time % (1000 * 60 * 60 * 24) + (n * 1000 * 60)) % targetCycle == 0) {
isBegin = true
}
if (isBegin) {
if (count == 0) {
high = sourceRecords[i].High
low = sourceRecords[i].Low
open = sourceRecords[i].Open
close = sourceRecords[i].Close
time = sourceRecords[i].Time
vol = sourceRecords[i].Volume
count++
} else if (count < multiple) {
high = Math.max(high, sourceRecords[i].High)
low = Math.min(low, sourceRecords[i].Low)
close = sourceRecords[i].Close
vol += sourceRecords[i].Volume
count++
}
if (count == multiple || i == sourceLen - 1) {
ret.push({
High : high,
Low : low,
Open : open,
Close : close,
Time : time,
Volume : vol,
})
count = 0
}
}
}
return ret
}
// 测试
function main () {
while (true) {
var r = exchange.GetRecords() // 原始数据，作为合成K线的基础K线数据，例如要合成4小时K线，可以用1小时K线作为原始数据。
var r2 = GetNewCycleRecords(r, 1000 * 60 * 60 * 4) // 通过 GetNewCycleRecords 函数 传入 原始K线数据 r , 和目标周期， 1000 * 60 * 60 * 4 即 目标合成的周期 是4小时K线数据。
$.PlotRecords(r2, "r2") // 策略类库栏 可以勾选画线类库，调用 $.PlotRecords 画线类库 导出函数 画图。
Sleep(1000) // 每次循环间隔 1000 毫秒，防止访问K线接口获取数据过于频繁，导致交易所限制。
}
}其实要合成K线，就需要两个东西，第一是需要原料数据，即小周期的K线数据，例子中 var r = exchange.GetRecords()。获取的小周期K线数据。第二是需要明确合成为多大的周期，即K线数据合成的目标周期。然后通过GetNewCycleRecords函数的算法，就可以最后返回一个合成出来的K线数组结构的数据了。实盘运行了一下：
对比交易所图表
需要注意的是：目标周期不能小于你传入GetNewCycleRecords 函数作为数据原料的K线的周期，因为无法用小周期去合成更小的周期的数据。设置的目标周期必须是周期闭合的。例如 12分钟周期的K线，从每个小时的0分0秒开始（以0时举例），第一个周期是00:00:00 ~ 00:12:00，第二个周期是00:12:00 ~ 00:24:00，第三个周期是00:24:00 ~ 00:36:00，第四个周期是00:36:00 ~ 00:48:00，第五个周期是00:48:00 ~ 01:00:00 ，正好组成一个完整的1小时。如果是 13分钟周期，就是不闭合的周期，这样的周期算出的数据不唯一，因为根据合成的数据起始点不同，合成出来的数据有差异。
使用K线数据构造需要的数据结构
经常有群友提问，我想计算每根K线的最高价的均线，怎么办？通常，我们计算均线都是计算的收盘价的均值，组成均线，但是也有时候有需求计算最高价、最低价、开盘价等等。这个时候就不能直接把exchange.GetRecords() 函数返回的K线数据直接传入 指标计算函数了。例如：talib.MA 均线指标计算函数有两个参数，第一个参数是需要传入的数据，第二个参数是指标周期参数。例如我们要算如下图的指标：
K线周期是4小时，在交易所图表上，已经设置好了一条均线，均线周期参数为9。并且设置计算的数据源是每根Bar的最高价。
即这条均线是9个4小时周期K线Bar的最高价平均计算出的均值，组成的指标均线。我们自己动手构造一个数据算下，看是不是和交易所的图表计算得出的一样。
var highs = []
for (var i = 0 ; i < r2.length ; i++) {
highs.push(r2[i].High)
}既然要计算每根Bar的最高价的均值得出均线指标。那么就需要先构造一个数组，其中每个数据元素都是对应每根Bar的最高价。可以看到 highs 变量初始为一个空数组，然后我们遍历 r2 这个K线数据变量（不记得r2了？看下上面合成4小时K线的main函数中的代码）。读取r2每根Bar的最高价（即 r2[i].High , i取值范围 从 0 到 r2.length - 1 ），然后 push 进highs 。这样就构造了一个和K线数据Bar一一对应的数据结构。此时 highs 就可以传入 talib.MA函数计算出均线了。
完整的例子：
function main () {
while (true) {
var r = exchange.GetRecords()
var r2 = GetNewCycleRecords(r, 1000 * 60 * 60 * 4)
if (!r2) {
continue
}
$.PlotRecords(r2, "r2") // 画出K线
var highs = []
for (var i = 0 ; i < r2.length ; i++) {
highs.push(r2[i].High)
}
var ma = talib.MA(highs, 9) // 用均线指标函数 talib.MA 计算 均线指标
$.PlotLine("high_MA9", ma[ma.length - 2], r2[r2.length - 2].Time) // 使用画线类库把均线指标画在图表上
Sleep(1000)
}
}回测运行：
可以看到 图中鼠标停留位置的均线指标值均为 11466.9289。以上代码可以复制到策略中运行测试，记得勾选「画线类库」后保存！
数字货币市场的K线数据获取方式
发明者量化交易平台已经有封装好的接口，即 exchange.GetRecords 函数，即可获取K线数据。下面着重讲解的是直接访问交易所K线数据接口获取数据，因为有时候需要指定参数获取更多的K线，封装的GetRecords 接口一般是返回 100根。如果遇到策略初始需要超过100根的K线时，就需要收集等待。
为了让策略尽快进行运作，可以自己封装一个函数，直接访问交易所K线接口，指定参数获取更多的K线数据。以火币币币交易 BTC_USDT 交易对为例，我们实现这个需求：找到交易所的API文档，查看K线接口描述：
https://api.huobi.pro/market/history/kline?period=1day&size=200&symbol=btcusdt
参数：
测试代码：
function GetRecords_Huobi (period, size, symbol) {
var url = "https://api.huobi.pro/market/history/kline?" + "period=" + period + "&size=" + size + "&symbol=" + symbol
var ret = HttpQuery(url)
try {
var jsonData = JSON.parse(ret)
var records = []
for (var i = jsonData.data.length - 1; i >= 0 ; i--) {
records.push({
Time : jsonData.data[i].id * 1000,
High : jsonData.data[i].high,
Open : jsonData.data[i].open,
Low : jsonData.data[i].low,
Close : jsonData.data[i].close,
Volume : jsonData.data[i].vol,
})
}
return records
} catch (e) {
Log(e)
}
}
function main() {
var records = GetRecords_Huobi("1day", "300", "btcusdt")
Log(records.length)
$.PlotRecords(records, "K")
}
可以看到日志上，打印 records.length 为 300， 即 records K线数据 bar 数量有300根。
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文章标题：Go语言怎么处理程序化交易中的K线数据
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