策略
什么是 Hummingbot 策略？¶
如同计算机程序，算法交易策略是一组重复执行的自动化流程：
- 数据收集：从多个来源获取实时数据
- 数据处理：分析数据以识别模式并做出决策
- 订单执行：根据处理后的数据下达或取消订单
Hummingbot 策略直接从中心化和去中心化交易所加载市场数据，并适配每个交易场所 WebSocket/REST API 和节点的独特特性。
每个 时钟滴答，策略都会从这些交易场所的交易对中加载实时订单簿快照、用户余额、订单状态及其他实时数据，并执行由预定义用户配置参数化后的策略逻辑。
要运行一个策略，用户需选择一个策略模板，在 配置文件 中定义其输入参数，并通过 Hummingbot 客户端中的 start 命令或使用 策略自动启动 命令行启动。
策略 V2¶
自 2023 年起，Hummingbot 基金会开始逐步推出一种名为 策略 V2 的新框架。该新框架允许你使用类似乐高积木的组件构建强大且动态的策略。欲了解更多信息，请参阅 架构。
目前 Hummingbot 策略有两种定义方式：
脚本：一个包含全部策略逻辑的简单 Python 文件。如果你希望以简单方式快速原型化策略，我们建议从脚本开始。
控制器：策略逻辑被抽象为一个控制器，该控制器可使用执行器及其他组件实现更高程度的模块化。控制器可通过仪表板进行回测和部署，单个加载脚本可部署和管理多个控制器配置。
控制器的设计旨在增加一层抽象，突破 Hummingbot 每个实例仅能运行一个策略的限制。你可以将其视为 Hummingbot 目前提供的最强大和最先进配置。
下表可帮助你决定应使用脚本还是控制器来实现你的策略：
| 脚本 | 控制器 |
|---|---|
| 策略相对简单 | 你希望在不同控制器中管理风险并分散投资组合 |
| 不同交易对之间的逻辑非常标准 | 策略复杂，你希望隔离决策过程 |
| 策略仅在单一交易对上交易 | 你希望在同一机器人中尝试多个配置 |
| 你刚开始使用执行器，希望以简单方式编写策略 | 策略在多个交易对上交易 |
| 原型化策略 | 你熟悉策略 V2 及控制器如何与其交互 |
策略 V1¶
Hummingbot 于 2019 年发布时，率先提出了可配置模板的算法交易策略概念，例如基于 Avellaneda & Stoikov 论文的做市策略。
最初，这些策略仅限于单个机器人，导致在不同场景下的管理和扩展变得复杂，且无法使用历史市场数据，迫使交易者只能依赖实时数据。此外，技术门槛（如需要深入掌握基础类和 Cython）阻碍了对市场数据的便捷访问，而有限的回测工具也限制了对历史数据的评估能力。
用户可以在 Strategies V1 页面访问这些策略模板。
学习算法交易与做市¶
要更深入地了解 Hummingbot 策略并获取最新 Hummingbot 框架更新，请访问 Botcamp，这是 Hummingbot 的官方培训与 认证 平台。
由 Hummingbot 基金会背后的团队运营，Botcamp 提供训练营和课程，教授您如何使用 Hummingbot 的 Strategy V2 框架设计和部署高级算法交易与做市策略。