Avellaneda-Stoikov 做市策略:加密交易者实用指南

做市是交易者用来为金融市场提供流动性的一种流行交易策略。做市的目标是通过分别以买入价和卖出价买卖特定资产来赚取利润。在这篇博文中,我们将讨论 Avellaneda-Stoikov 做市策略以及如何使用代码片段将其应用于加密市场。

Avellaneda-Stoikov 模型是一种流行的模型,用于预测限价订单簿 (LOB) 的动态。该模型考虑了市场流动性和微观结构对 LOB 动态的影响。Avellaneda-Stoikov 模型已广泛应用于传统金融市场,并已证明可有效预测高波动时期的市场动态。

Avellaneda-Stoikov 做市策略是一种利用 Avellaneda-Stoikov 模型的见解的做市策略。该策略涉及在距离当前市场价格一定距离的地方下限价订单。然后根据市场状况和 Avellaneda-Stoikov 模型提供的见解更新这些限价订单。

Avellaneda-Stoikov 做市策略包括以下步骤:

  1. 使用 Avellaneda-Stoikov 模型计算资产的公允价值。
  2. 在距离公允价值一定距离的地方下限价单。
  3. 根据市场状况和 Avellaneda-Stoikov 模型提供的见解更新限价订单。

为了在 Python 中实施 Avellaneda-Stoikov 做市策略,我们将使用该ccxt库与加密货币交易所进行交互。我们还将使用pandas库来处理数据,并matplotlib使用库来可视化结果。

以下代码片段演示了如何在 Python 中实施 Avellaneda-Stoikov 做市策略:

import ccxt
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Initialize exchange
exchange = ccxt.binance({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
})# Set trading parameters
symbol = 'BTC/USDT'
spread = 0.0005
amount = 0.01
num_levels = 10# Get market data
ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1m')
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df.set_index('timestamp', inplace=True)# Calculate fair value using Avellaneda-Stoikov model
df['mid_price'] = (df['high'] + df['low']) / 2
df['log_return'] = np.log(df['mid_price']).diff()
df['cumulative_volume'] = df['volume'].cumsum()
df['delta'] = 0.01 * df['cumulative_volume'] / df['mid_price']
df['fair_value'] = df['mid_price'] + spread * df['delta']
df.dropna(inplace=True)# Place limit orders
for i in range(num_levels):
    bid_price = df['fair_value'].iloc[-1] * (1 - (i + 1) * spread)
    ask_price = df['fair_value'].iloc[-1] * (1 + (i + 1) * spread)
    exchange.create_limit_buy_order(symbol, amount, bid_price)
    exchange.create_limit_sell_order(symbol, amount, ask_price)# Update limit orders
while True:
    # Get market data
    ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1m')
    df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
    df.set_index('timestamp', inplace=True)    # Calculate fair value using Avellaneda-Stoikov model
    df['mid_price'] = (df['high'] + df['low']) / 2
    df['log_return'] = np.log(df['mid_price']).diff()
    df['cumulative_volume'] = df['volume'].cumsum()
    df['delta'] = 0.01 * df['cumulative_volume'] / df['mid_price']
    df['fair_value'] = df['mid_price'] + spread * df['delta']
    df.dropna(inplace=True)    # Update limit orders
    orders = exchange.fetch_open_orders(symbol)
    for order in orders:
        if order['side'] == 'buy':
            bid_price = df['fair_value'].iloc[-1] * (1 - (order['info']['price'] / df['fair_value'].iloc[-1] - 1) / spread)
            exchange.edit_limit_buy_order(order['id'], amount, bid_price)
        elif order['side'] == 'sell':
            ask_price = df['fair_value'].iloc[-1] * (1 + (order['info']['price'] / df['fair_value'].iloc[-1] - 1) / spread)
            exchange.edit_limit_sell_order(order['id'], amount, ask_price)    # Plot market data and fair value
    plt.plot(df['mid_price'])
    plt.plot(df['fair_value'])
    plt.legend(['Mid Price', 'Fair Value'])
    plt.show()

此代码片段演示了如何使用 Binance 交易所在 Python 中实施 Avellaneda-Stoikov 做市策略。该代码使用 Avellaneda-Stoikov 模型计算资产的公允价值,并根据公允价值下达和更新限价订单。

Avellaneda-Stoikov 做市策略对于加密货币市场的交易者来说是一种很有前途的策略。该策略利用 Avellaneda-Stoikov 模型提供的见解,根据资产的公允价值下达和更新限价订单。通过使用库在 Python 中实施该策略ccxt,交易者可以轻松地将此策略应用于他们选择的加密货币交易所。

给TA打赏
共{{data.count}}人
人已打赏
量化交易

高频交易:策略系列

2023-3-12 21:46:31

加密交易策略区块链资讯

适合初学者和中级交易者的 5 种加密货币交易策略

2023-4-2 11:13:26

0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧
个人中心
购物车
优惠劵
今日签到
有新私信 私信列表
搜索