商品期貨高頻交易策略Tick框架

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在商品期貨高頻交易策略中, Tick行情的接收速度對策略的盈利結果有着決定性的影響，
但市面上大多數交易框架，都是采用回調模式的機制, onBar/onTick, Tick不漏掉就不錯了, 為什么呢
因為onBar/onTick函數里面，你要處理一整遍代碼邏輯，很浪費時間, 不管你願不願意，你的策略邏輯必須被打斷，必須采用狀態機的模式，比如：

var state = STATE_IDLE;
function onTick() {
  if (state == STATE_IDLE) {
    // do something...
  } else if (state == ....) {
    // do something
  }
}

FMZ沒有采用這種落后的回調機制, 而是采用了不打斷策略邏輯的main函數入口機制, 讓用戶可以更自然的控制策略流程,
用C++與Golang做為穩定的策略底層，策略上層用Javascript/Python處理邏輯問題, 不要說腳本語言速度慢，
除非你用它來做神經網絡訓練, 就算用神經網絡訓練, 加入Jit熱編譯后，他在任何場合都夠用的了, Chrome秒IE十條街就是例子.
結合事件觸發機制，同樣的也能使策略在第一時間最快的速度處理行情, 入門級的策略這里就不再寫了， 就以期貨高頻Tick的合成來說,
比如我們連接一個期貨公司, 只能收到這個期貨公司的行情, 我們接收行情的速度跟質量也跟自己的網絡有關系，
跟期貨公司前置機的負載也有關系，那么，怎么樣才能做到更快的獲取更准確的期貨Tick數據呢。

在FMZ的策略模型下，你很容易就能操作N家不同期貨公司的賬戶，並把他們的行情，融合處理，以最快的速度下單,
正常情況下，我們最多可以從期貨公司拿到兩個Tick每秒, 但通過融合行情的技術，以MA801為例，我們可以拿到最多一秒6次不重復的Tick。

 

廢話不多說，直接上代碼(此代碼只能實盤，不能回測, 如果您不用FMZ可以只參考原理):

實盤添加交易所時，可以添加N個期貨公司，進行行情的並發融合處理. 這里暫時添加兩個, 演示說明:

function main() {
    Log("准備連接交易所並訂閱行情")
    // Step 1: 全部期貨前置機都開始訂閱品種
    _.each(exchanges, function(e) {
        // 等待連接上交易所, 是的， 策略是 365 天不間斷運行的, 休盤了也可以運行, 而且不是事件回調的邏輯
        while (!e.IO("status")) Sleep(1000);
        // 利用_C重試函數排除網絡錯誤, 剛剛連上交易所就訂閱行情, 可能會出現CTP未准備好的錯誤
        _C(e.SetContractType, "MA801")
        // 切換行情接收模式為立即返回模式而非事件觸發模式, 可參考API文檔
        e.IO("mode", 0)
    })
    Log("開始融合數據...")
    // Step 2: 重要的地方開始了
    var preVolume = 0
    while (true) {
        var ts = new Date().getTime()
        // 任何一個交易所有tick事件發生時就返回
        var ret = exchange.IO("wait_any")
        // 合適的時間重置Volume
        if (ret.Nano/1000000 - ts > 60000) {
            preVolume = 0
        }
        // 定位到發生事件的交易所
        var e = exchanges[ret.Index]
        // 獲取行情, 之前切換過事件模式為立即返回, 所以這里返回的是剛更新的行情, 而且GetTicker不會失敗
        // 只顯示成交量遞增的Tick, 實際過程，不用比較，只用處理就可以了.
        var ticker = e.GetTicker()
        if (ticker.Volume >= preVolume) {
            Log(ret, ticker.Last, ticker.Volume)
            preVolume = ticker.Volume
        }
    }
}

效果如下:

可以看到21:24:44秒的時候第一個期貨公司的數據比第二個先到, 添加兩個期貨公司就看出來效果了，如果添加5個以上期貨公司一起融合
那么你基本上沒有漏Tick的可能, 如果用來開發高頻交易策略，你已經解決了很重要也是決定性的一步，Tick接收的速度以及穩定可靠性.

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