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Hummingbot 架构 - 第二部分

引言

在本系列的上一篇文章 - Hummingbot 架构 - 第一部分 中，我们讨论了 Hummingbot 的设计动机、时钟和市场连接器。今天，我们将讨论交易策略背后的架构 - 这正是决定 Hummingbot 如何用你的资金进行交易的组件。我们还将讨论如何诊断问题和调试实时交易中的 Hummingbot。

策略

如果市场连接器是 Hummingbot 的手和眼睛，那么策略就是 Hummingbot 的大脑。策略对象处理市场信号，并决定何时以及如何在市场上下单或撤单。

我们将以 Avellaneda & Stoikov 做市策略作为示例进行讨论。

像看电影一样观察市场

每个策略类都是 TimeIterator 类的子类 - 这意味着在正常的实时交易中，它的 c_tick() 函数每秒被调用一次。每次调用 c_tick() 时，策略对象都应该对最新的市场信息进行观察，并决定应该做什么。

你可以想象策略对象像看电影一样观察市场，其中每一秒就是电影的一帧 - 而它不断尝试决定如何处理电影中的任何新发展。

让我们来看看 Hummingbot 中 Avellaneda & Stoikov 做市策略的 c_tick() 函数，如下图：

以下是策略每秒执行的操作概览 - 在正确初始化之后。

  1. 第 412 行 - 执行市场观察并更新指标

    此函数对市场上的价格行为以及交易者账户中的当前库存进行观察。具体来说，它更新价格波动追踪指标 _avg_vol，并定期更新来自 Avellaneda & Stoikov 论文指定的 _gamma、_kappa 和 _eta 参数。

  2. 第 415 行 - 检查创建新订单的时间戳

    此行查看当前时钟时间并确定是否到了在市场上创建新订单的时间。

  3. 第 424 行 - 决定订单价格（如果创建订单）

    此行从上面计算的指标和参数中计算创建做市订单的价格。

  4. 第 426 到 433 行 - 创建用于稍后创建订单的中间订单提案

    中间订单提案指定了待创建订单的价格、数量和方向。但是，它们不考虑市场上是否已经存在类似的活跃订单。

  5. 第 435 行 - 取消过期的活跃订单，或如果新订单提案的价格与现有订单不同

  6. 第 438 到 443 行 - 执行订单提案

    这些行执行从上述逻辑生成的订单提案 - 将订单发送到交易所并跟踪它们。

读取价格和订单簿

如果你手动追踪 Avellaneda & Stoikov 策略代码中的 get_price() 或 get_mid_price() 函数，你会发现它指向 hummingbot.core.data_type.order_book 模块中的 OrderBook.c_get_price()。

OrderBook类跟踪实时订单簿，包括买卖双方的深度、交易和价格。每个交易所市场的每个交易对都会有一个订单簿。由于跟踪指标通常依赖价格和订单簿深度作为其基本输入，因此在每个c_tick()迭代中，订单簿信息通常是策略读取的首要输入之一。

跟踪指标

除了当前价格或订单簿深度信息外，复杂的策略通常还需要一些来自市场的跟踪指标来做出交易决策。这包括大多数技术分析指标，如 EMA、MACD 和布林带。在 Avellaneda & Stoikov 策略示例中，对象self._avg_vol是AverageVolatilityIndicator的一个实例，是近期价格波动率的跟踪指标。

让我们来看看它如何从策略代码中收集新样本。每次调用c_tick()时，c_collect_market_variables()会通过self._avg_vol.add_sample(price)将最新价格发送到self._avg_vol。

当你查看计算跟踪指标值的相关代码时，你会发现AverageVolatilityIndicator存储了固定数量的价格样本，并输出窗口内价格的平滑标准差统计值。

如果你想编写自己的自定义指标，可以像上面一样继承自BaseTrailingIndicator，并编写自己的采样和计算逻辑。

社区和开发者友好性

Hummingbot 从头开始就以开发者为中心进行设计。加密货币市场在不断变化。无论是交易所提供的服务和 API，还是参与者以及市场走势——都处于不断变化之中。开发者特别适合利用这种环境，因为他们能够随着市场演变修改和调整其策略和连接器代码。

调试控制台

当你编写新的连接器或新策略时——能够观察代码的详细行为并在问题发生时进行诊断至关重要。日志工具是开发者可以使用的一种工具。Hummingbot 开发者的另一个工具是调试控制台。

Hummingbot 调试控制台默认是禁用的。需要通过编辑conf/conf_global.py并将debug_console设置为true来启用。

设置完成后，你可以 telnet 到localhost:8211来访问一个交互式 Python 控制台，该控制台可以访问与实时 Hummingbot 实例相同的内存空间。例如，你可以检查当前运行的策略对象的实时属性，并查看它创建和跟踪的活动订单。

你可以从Hummingbot 文档中了解更多关于调试控制台的信息。

Discord 频道

我们的Discord 服务器是一个你可以找到其他 Hummingbot 开发者的好地方，他们像你一样，可能正在创建自己的策略、指标和市场连接器。我们有几个面向开发者的频道，在那里你可以获得关于如何创建自己修改的社区支持。

贡献

最后，如果你想报告 Hummingbot 中的问题或贡献代码——我们的 Github 页面可以在https://github.com/hummingbot/hummingbot找到。