शुरुआती के लिए मध्यस्थता प्रणाली, भाग 1

लगभग 7 साल पहले, मुझे मॉस्को एक्सचेंज के लिए एक टर्मिनल लिखने का अनुभव था। टीम का हिस्सा खुद सहित एल्गोरिथम ट्रेडिंग का शौकीन था। हालाँकि, उन्होंने इस व्यवसाय को कभी भी आय का वास्तविक स्रोत नहीं माना, हालाँकि इसमें बहुत कम सफलता मिली। यह स्पष्ट है कि बैंकों और विभिन्न फंडों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए, गणितज्ञों और प्रोग्रामर की अपनी टीमों के साथ, अन्य क्षेत्रों में लागू करना मुश्किल और आसान है।

अब क्रिप्टोकरेंसी सुनी जाती है, बड़ी संख्या में एक्सचेंज सामने आए हैं। इस धारणा के आधार पर कि विभिन्न एक्सचेंजों पर विनिमय दरों में अंतर पर पैसा कमाना संभव है, मैंने मध्यस्थता रोबोट बनाने की संभावना का अध्ययन करने का फैसला किया। लेकिन मूल रूप से, एक वास्तविक उदाहरण के साथ अजगर सीखना शुरू करना। तो चलिए शुरू करते हैं।

सबसे पहले, मुद्रा जोड़े का पता लगाना आवश्यक है जिसके लिए मध्यस्थता संभव है। हमें ऐसे जोड़े चाहिए जो पहले सन्निकटन में सक्रिय रूप से व्यापार कर रहे हों, और विभिन्न एक्सचेंजों पर कीमतों में परिवर्तन और अभिसरण होता है।

ऑफ़हैंड, कार्य योजना इस तरह होनी चाहिए:

• एक डेटाबेस का निर्माण जहां मुद्रा जोड़े की कीमतें संग्रहीत की जाएंगी।
• एक सर्वर जो डेटाबेस को डेटा बचाएगा।
• प्राथमिक विश्लेषण।

स्रोत arb_analysis पर उपलब्ध हैं।

डेटाबेस निर्माण

डेटा संग्रहीत करने के लिए, आपको 3 तालिकाओं की आवश्यकता है।

यह तालिका एक्सचेंजों की सूची संग्रहीत करेगी।

CREATE TABLE `exchange` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=MyISAM; 

क्रिप्टोकरेंसी जोड़े की सूची।

 CREATE TABLE `market` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` char(50) NOT NULL, `id_exchange` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=MyISAM; CREATE INDEX id_exchange ON market (id_exchange); 

स्टॉक एक्सचेंज ग्लास के आंकड़ों के अनुसार, लेन-देन वाली एक तालिका, जानकारी भी यहां संग्रहीत की जाएगी।

 CREATE TABLE `ticker` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `id_market` int(5) NOT NULL, `local_time` int(9) NOT NULL, `timestamp` int(9) NOT NULL, `last` DECIMAL (11,11) NOT NULL, `low` DECIMAL (11,11), `high` DECIMAL (11,11), `bid` DECIMAL (11,11), `ask` DECIMAL (11,11), PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=MyISAM; CREATE INDEX id_market ON ticker (id_market); 

एक्सचेंजों से डेटा प्राप्त करना

एक्सचेंजों के लिए सुविधाजनक पहुंच के लिए एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट ccxt है। जिसकी मदद से एक ही शैली में विभिन्न एक्सचेंजों पर लागू करना संभव है। हालांकि, यह पता चला है कि सब कुछ इतना रसीला नहीं था, कई एक्सचेंजों के लिए, जानकारी प्राप्त नहीं की जा सकती थी, और कुछ तरीके काम नहीं करते थे।

Create_markets.py फ़ाइल में, इनिशियलाइज़ेशन होता है, हमें एक्सचेंज द्वारा क्रिप्टोक्यूरेंसी जोड़े की एक सूची मिलती है। इस स्थिति में, load_markets () विधि का उपयोग किया जाता है, जो विनिमय के लिए जोड़े की सूची देता है।

 name_exchange = ["acx", "binance", "bitfinex", "bitfinex2", "wex"] def create_exchange_and_market_in_db(): exchanges = {} for id in name_exchange: exchange = getattr(ccxt, id) exchanges[id] = exchange() id_exchage = db_helper.insert_exchage_to_db(exchanges[id],cnx,cursor) markets = exchanges[id].load_markets() for mark in markets: id_market = db_helper.insert_market_to_db( id_exchage, mark, cnx,cursor) 

अगला, ex_data_saver.py फ़ाइल में, हम जोड़े के लिए कीमतों में बदलाव को सहेजना शुरू करते हैं:

 def save(): markets = db_helper.get_data_exch() exchanges = {} for id in name_exchange: exchange = getattr(ccxt, id) #isHas = exchange.hasFetchTickers #if isHas: exchanges[id] = exchange({ 'enableRateLimit': True, # or .enableRateLimit = True later }) cnx = db_helper.CreateConnection() cursor = cnx.cursor() loop = asyncio.get_event_loop() while True: start_time = time.time() input_coroutines = [fetch_ticker(exchanges, name) for name in exchanges] exch_tickers = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*input_coroutines, return_exceptions=True)) count_exchange = 0 delta = time.time() - start_time for tickers in exch_tickers: if tickers is not None: count_exchange+=1 inserted_start = time.time() db_helper.insert_tick(markets,exch_tickers,cnx,cursor) inserted_time = time.time() print(count_exchange," ", delta, ' ', inserted_start - inserted_time) 

एक विशिष्ट जोड़ी के लिए टिक्सेस की अतुल्यकालिक रसीद ccxt fetchTickers () विधि का उपयोग करके होती है।

 async def fetch_ticker(exchanges, name): item = exchanges[name] try: ticker = await item.fetchTickers() return {name:ticker} 

प्रारंभिक डेटा विश्लेषण

सबसे पहले, यह दिलचस्प है कि किस एक्सचेंज पर और किस जोड़े पर सबसे अधिक सक्रिय व्यापार होता है, हम तरल जोड़े में रुचि रखते हैं। ऐसा करने के लिए, आपको एक्सचेंजों और विशिष्ट जोड़े द्वारा समूहीकृत लेनदेन की संख्या की गणना करने की आवश्यकता है। नतीजतन, हमें ऐसे जोड़े मिलते हैं जो सक्रिय रूप से व्यापार कर रहे हैं।

 SELECT ex.name as exchange_name, m.name as market_name, count(*) as count_deals FROM exchange ex LEFT JOIN market m ON m.id_exchange = ex.id LEFT JOIN ticker t ON t.id_market =m.id GROUP BY ex.id, t.id_market ORDER BY m.name HAVING count_deals > 10000; 

SQL प्रश्नों का उपयोग करके, आप विभिन्न पैटर्न पा सकते हैं और डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं, हालांकि, विस्तृत विश्लेषण के लिए, आपको एक परीक्षण रोबोट बनाने की आवश्यकता है जो विभिन्न एक्सचेंजों से संचित डेटा पर काम करता है।

अगला लेख इस रोबोट के निर्माण के लिए समर्पित होगा। और परीक्षण सर्वर - एक वास्तविक विनिमय के काम का अनुकरण। मैं परीक्षण सर्वर में निम्नलिखित बिंदुओं को रखना चाहता हूं:

• विलंब।
• फिसलन।
• आयोग।