PureQuant是一套使用Python语言开发的数字货币程序化交易开源框架，致力于为数字货币行业的投资者提供一个实现盈利的工具，但并不保证该框架能为所有的使用者带来盈利，希望使用者能够通过使用系统，建立并优化自己的交易思想，形成自己的交易策略。感谢您选择PureQuant，希望您能够通过使用该框架找到乐趣，并能创造更多价值。
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运行环境
python 3.5.3 或以上版本(建议安装3.7版本)
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MySQL数据库(可选)
数据存储
- 使用命令行工具可以简单方便安装:
python setup.py install- 推荐创建如下结构的文件及文件夹
ProjectName
|----- config.json
|----- strategy1.py
|----- strategy2.py
|----- ...
|----- logger
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运行Example 示例策略
python double_moving_average_strategy.py
- 微信： caa-essay
调用时需先导入trade模块并创建交易所对象
from purequant.trade import OkexFutures
exchange = OkexFutures(access_key, secret_key, passphrase)exchange.buy()exchange.sell()exchange.sellshort()exchange.buytocover()exchange.SELL()exchange.BUY()如果下单完全成交，则返回成交信息，否则返回“下单失败”的提示
调用时需先导入position模块并创建position对象
from purequant.position import Position
position = Position(exchange, instrument_id, time_frame)direction = position.direction()
# 若当前无持仓，返回None
# 若当前持多头，返回"long"
# 若当前持空头，返回"short"amount = position.amount()
# 返回整型数字price = position.price()
# 返回浮点数调用时需先导入market模块并创建market对象， 返回浮点数
from purequant.market import Market
market = Market(exchange, instrument_id, time_frame)last = market.last()open = market.open()
market.open(-1) # 获取当根bar上的开盘价
market.open(-2) # 获取上根bar上的开盘价
market.open(0) # 获取最远一根bar上的开盘价high = market.high()
market.high(-1) # 获取当根bar上的最高价
market.high(-2) # 获取上根bar上的最高价
market.high(0) # 获取最远一根bar上的最高价low = market.low()
market.low(-1) # 获取当根bar上的最低价
market.low(-2) # 获取上根bar上的最低价
market.low(0) # 获取最远一根bar上的最低价close = market.close()
market.close(-1) # 获取当根bar上的收盘价
market.close(-2) # 获取上根bar上的收盘价
market.close(0) # 获取最远一根bar上的收盘价# 获取合约面值，返回结果为计价货币数量，数据类型为整型数字。
# 如一张币本位BTC合约面值为100美元，一张USDT本位BTC合约面值为0.01个BTC
contract_value = market.contract_value调用时需先导入push模块中的函数名称：
from purequant.utils.push import dingtalk, sendmail, twilio还需导入config模块并载入配置文件
from purequant.config import config
def __init__(self):
config.loads(filename)# filename包括文件路径及名称，如"./config.json"表示同目录下的名为config.json文件配置文件是一个名为config.json的文件，只需将其中参数修改为自己的即可
{
"LOG": {
"level": "critical",
"handler": "file"
},
"EXCHANGE": {
"access_key": "f31241-266e-4126268cb86cef",
"secret_key": "07E5C7FA7A7FA2EC5C4949B9D4",
"passphrase": "123456"
},
"DINGTALK": {
"ding_talk_api": "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=d3a368908a7db882cd3f6afcccca302e51a1c9"
},
"TWILIO": {
"accountSID" : "AC97a11fcc5ede559cd39061ad140f",
"authToken" : "3616b6ced8e250232ca2fa4aa559",
"myNumber" : "+8613712345678",
"twilio_Number" : "+12058946789"
},
"SENDMAIL": {
"from_addr" : "[email protected]",
"password" : "xqkwtrsfqwcjgjjgh",
"to_addr" : "[email protected]",
"smtp_server" : "smtp.qq.com"
}
}在编写策略时，导入config模块并载入配置文件后，可直接使用如下代码来获取配置文件中保存的交易api信息
access_key = config.access_key
secret_key = config.secret_key
passphrase = config.passphrasedingtalk("要推送的信息内容")sendmail("要推送的信息内容")twilio("要推送的信息内容")调用时需先导入indicators模块：
from purequant.indicators import Indicators要传入的参数中都有platform、instrument_id、time_frame，所以需要声明这几个变量，并且初始化indicators
from purequant.trade import OkexFutures
access_key = "2d3c69bd-754c-4f88-8928ba71a44" # k线是公共数据，传入空的字符串也可
secret_key = "C3B79F99AB78B9F9645A4A5C746E0"
passphrase = "123456"
exchange = OkexFutures(access_key, secret_key, passphrase)
instrument_id = "BTC-USDT-201225"
time_frame = "1d"
indicators = Indicators(exchange, instrument_id, time_frame)返回一个一维数组
indicators.ATR(14)# 获取最新一根bar上的atr
atr = indicators.ATR(14)[-1]如果更新，返回值为True，否则为False
indicators.BarUpdate()# 调用方式
if indicators.BarUpdate():
print("k线更新")返回一个字典 {"upperband": 上轨数组， "middleband": 中轨数组， "lowerband": 下轨数组}
indicators.BOLL(20)# 获取最新一根bar上的上、中、下轨值
upperband = indicators.BOLL(20)['upperband'][-1]
middleband = indicators.BOLL(20)['middleband'][-1]
lowerband = indicators.BOLL(20)['lowerband'][-1]返回一个整型数字
indicators.CurrentBar()# 获取交易所返回k线数据的长度
kline_length = indicators.CurrentBar()返回一个一维数组
indicators.HIGHEST(30)# 获取最新一根bar上的最高价
highest = indicators.HIGHEST(30)[-1]返回一个一维数组
indicators.MA(15)# 获取最新一根bar上的ma
ma15 = indicators.MA(15)[-1]返回一个字典 {'DIF': DIF数组, 'DEA': DEA数组, 'MACD': MACD数组}
indicators.MACD(12, 26, 9)# 获取最新一根bar上的DIF、DEA、MACD
DIF = indicators.MACD(12, 26, 9)['DIF'][-1]
DEA = indicators.MACD(12, 26, 9)['DEA'][-1]
MACD = indicators.MACD(12, 26, 9)['MACD'][-1]返回一个一维数组
indicators.EMA(9)# 获取最新一根bar上的ema
ema = indicators.EMA(9)[-1]返回一个一维数组
indicators.EMA(30)# 获取最新一根bar上的kama
kama = indicators.KAMA(30)[-1]返回一个字典，{'k': k值数组， 'd': d值数组}
indicators.KDJ(9 ,3, 3)# 获取最新一根bar上的k和d
k = indicators.KDJ(9 ,3, 3)['k'][-1]
d = indicators.KDJ(9 ,3, 3)['d'][-1]返回一个一维数组
indicators.LOWEST(30)# 获取最新一根bar上的最低价
indicators.LOWEST(30)[-1]返回一个一维数组
indicators.OBV()# 获取最新一根bar上的obv
obv = indicators.OBV()[-1]返回一个一维数组
indicators.RSI(14)# 获取最新一根bar上的rsi
rsi = indicators.RSI(14)[-1]返回一个一维数组
indicators.ROC(12)# 获取最新一根bar上的roc
roc = indicators.ROC(12)[-1]返回一个字典 {'stochrsi': stochrsi数组, 'fastk': fastk数组}
indicators.STOCHRSI(14, 14, 3)# 获取最新一根bar上的stochrsi、fastk
stochrsi = indicators.STOCHRSI(14, 14, 3)['stochrsi'][-1]
fastk = indicators.STOCHRSI(14, 14, 3)['fastk'][-1]返回一个一维数组
indicators.SAR()# 获取最新一根bar上的sar
sar = indicators.SAR()[-1]返回一个一维数组
indicators.STDDEV()# 获取最新一根bar上的stddev
stddev = indicators.STDDEV(20)-1返回一个一维数组
indicators.TRIX(12)# 获取最新一根bar上的trix
trix = indicators.TRIX(12)[-1]返回一个一维数组
indicators.VOLUME()# 获取最新一根bar上的volume
volume = indicators.VOLUME()[-1]函数返回数字的绝对值
以下展示了使用 abs() 方法的实例：
print "abs(-45) : ", abs(-45)
print "abs(100.12) : ", abs(100.12)
print "abs(119L) : ", abs(119L)以上实例运行后输出结果为：
abs(-45) : 45
abs(100.12) : 100.12
abs(119L) : 119函数用于将整数和字符串转换成浮点数。
以下实例展示了 float() 的使用方法：
>>>float(1)
1.0
>>> float(112)
112.0
>>> float(-123.6)
-123.6
>>> float('123') # 字符串
123.0函数用于将一个字符串或数字转换为整型。
以下展示了使用 int() 方法的实例：
>>>int() # 不传入参数时，得到结果0
0
>>> int(3)
3
>>> int(3.6)
3
>>> int('12',16) # 如果是带参数base的话，12要以字符串的形式进行输入，12 为 16进制
18
>>> int('0xa',16)
10
>>> int('10',8)
8方法返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数。
以下实例展示了 len() 的使用方法：
>>>str = "runoob"
>>> len(str) # 字符串长度
6
>>> l = [1,2,3,4,5]
>>> len(l) # 列表元素个数
5方法返回给定参数的最大值，参数可以为序列。
以下展示了使用 max() 方法的实例：
print "max(80, 100, 1000) : ", max(80, 100, 1000)
print "max(-20, 100, 400) : ", max(-20, 100, 400)
print "max(-80, -20, -10) : ", max(-80, -20, -10)
print "max(0, 100, -400) : ", max(0, 100, -400)以上实例运行后输出结果为：
max(80, 100, 1000) : 1000
max(-20, 100, 400) : 400
max(-80, -20, -10) : -10
max(0, 100, -400) : 100方法返回给定参数的最小值，参数可以为序列。
以下展示了使用 min() 方法的实例：
print "min(80, 100, 1000) : ", min(80, 100, 1000)
print "min(-20, 100, 400) : ", min(-20, 100, 400)
print "min(-80, -20, -10) : ", min(-80, -20, -10)
print "min(0, 100, -400) : ", min(0, 100, -400)以上实例运行后输出结果为：
min(80, 100, 1000) : 80
min(-20, 100, 400) : -20
min(-80, -20, -10) : -80
min(0, 100, -400) : -400方法返回 xy（x的y次方） 的值。
以下展示了使用 pow() 方法的实例：
import math # 导入 math 模块
print "math.pow(100, 2) : ", math.pow(100, 2)
# 使用内置，查看输出结果区别
print "pow(100, 2) : ", pow(100, 2)
print "math.pow(100, -2) : ", math.pow(100, -2)
print "math.pow(2, 4) : ", math.pow(2, 4)
print "math.pow(3, 0) : ", math.pow(3, 0)以上实例运行后输出结果为：
math.pow(100, 2) : 10000.0
pow(100, 2) : 10000
math.pow(100, -2) : 0.0001
math.pow(2, 4) : 16.0
math.pow(3, 0) : 1.0函数可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中。
>>>range(10) # 从 0 开始到 10
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> range(1, 11) # 从 1 开始到 11
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> range(0, 30, 5) # 步长为 5
[0, 5, 10, 15, 20, 25]
>>> range(0, 10, 3) # 步长为 3
[0, 3, 6, 9]
>>> range(0, -10, -1) # 负数
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
>>> range(0)
[]
>>> range(1, 0)
[]以下是 range 在 for 中的使用，循环出runoob 的每个字母:
>>>x = 'runoob'
>>> for i in range(len(x)) :
... print(x[i])
...
r
u
n
o
o
b
>>>函数用于反向列表中元素。
该方法没有返回值，但是会对列表的元素进行反向排序。
以下实例展示了 reverse()函数的使用方法：
aList = [123, 'xyz', 'zara', 'abc', 'xyz']
aList.reverse()
print "List : ", aList以上实例输出结果如下：
List : ['xyz', 'abc', 'zara', 'xyz', 123]方法返回浮点数x的四舍五入值。
以下展示了使用 round() 方法的实例：
print "round(80.23456, 2) : ", round(80.23456, 2)
print "round(100.000056, 3) : ", round(100.000056, 3)
print "round(-100.000056, 3) : ", round(-100.000056, 3)以上实例运行后输出结果为：
round(80.23456, 2) : 80.23
round(100.000056, 3) : 100.0
round(-100.000056, 3) : -100.0函数将对象转化为字符串格式。
以下展示了使用 str() 方法的实例：
>>>s = 'RUNOOB'
>>> str(s)
'RUNOOB'
>>> dict = {'runoob': 'runoob.com', 'google': 'google.com'};
>>> str(dict)
"{'google': 'google.com', 'runoob': 'runoob.com'}"
>>>方法对系列进行求和计算。
以下展示了使用 sum 函数的实例：
>>>sum([0,1,2])
3
>>> sum((2, 3, 4), 1) # 元组计算总和后再加 1
10
>>> sum([0,1,2,3,4], 2) # 列表计算总和后再加 2
12函数如果只有一个参数则返回对象的类型。
以下展示了使用 type 函数的实例：
# 一个参数实例
>>> type(1)
<type 'int'>
>>> type('runoob')
<type 'str'>
>>> type([2])
<type 'list'>
>>> type({0:'zero'})
<type 'dict'>
>>> x = 1
>>> type( x ) == int # 判断类型是否相等
True调用时需先导入logger模块，并在当前目录下创建名为"logger"的文件夹用以存放日志输出文件
并且需要初始化logger模块，参数为配置文件路径
from purequant.utils.logger import Logger
logger = Logger(config_file)在配置文件中，可以直接修改日志输出的等级来控制日志输出级别：
# 将"level"设置成"critical"，则只输出"CRITICAL"级别的日志
{
"LOG": {
"level": "critical"
}
}# "handler"中可以指明日志的输出方式
# "file"是以文件输出的方式存储日志到当前目录下的"logger"文件夹，按照文件大小1M进行分割，保留最近10个文件
# "time"也是文件输出，但是以按照一天的时间间隔来分割文件，保留最近10个文件
# "stream"或者不填或者填入其他字符，都是输出到控制台，不会存储到文件
{
"LOG": {
"level": "critical",
"handler": "file"
}
}一般用来打印一些调试信息，级别最低
logger.debug("要输出的调试信息")一般用来打印一些正常的操作信息
logger.info("要输出的操作信息")一般用来打印警告信息
logger.info("要输出的警告信息")一般用来打印一些错误信息
logger.info("要输出的错误信息")一般用来打印一些致命的错误信息，等级最高
logger.critical("要输出的致命的错误信息")调用前需先导入time_tools模块中的函数
from purequant.utils.time_tools import *localtime = get_localtime()utc_time = get_utc_time()cur_timestamp = get_cur_timestamp()cur_timestamp_ms = get_cur_timestamp_ms()策略交易规则：
- 策略说明：基于通道突破的判断，配合开仓价反向 atr 初始止损和反向通道止损。生命周期
很长、适用性广的经典策略。
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系统要素：1. 计算 50 根 k 线最高价的区间；2. 计算 40 根 k 线最低价的区间。
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入场条件：1. 价格高于 50 根 K 线最高价的区间，或者低于 50 根 k 线最低价的区间时，用突破价格入场。2. 用入场价格计算初始止损价。
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出场条件：1. 当前价格高于/低于 40 根 K 线最低价的区间，用突破反向通道的价格出场；2. 当前价格高于/低于入场价一定 ATR 波动率幅度，用初始止损价出场。