# 使用Hummingbot Script移植韭菜收割机策略(2)

**Published by:** [Dolm](https://paragraph.com/@dolm/)
**Published on:** 2023-03-24
**URL:** https://paragraph.com/@dolm/hummingbot-script-2

## Content

根据我们在上一节的设计流程图可以看出，我们需要写几个主要函数来实现功能：更新交易量更新订单簿平衡资产判断市场状况并下单更新交易量万事开头难，第一步我们就遇到了问题，因为Hummingbot Script并没有提供直接获取历史交易的方法， 我们只能直接用交易所的API去获取这个数据，不过据说Hummingbot的开发人员已经在着手写一个和Trade相关的模块，以便让用户更方便地调用： def update_vols(self): trades = pd.DataFrame(self.fetch_historical_trades(self.trading_pair, 15)) self.vol = 0.7*self.vol+0.3*trades.size.sum() if len(self.prices) == 0: self.prices = list(trades['price'].astype('float')) def fetch_historical_trades(self, trading_pair: str, limit) -> List[Decimal]: url = "https://api.binance.com/api/v3/trades" params = { "symbol": trading_pair.replace("-", ""), "limit": f"{limit}" } trades = requests.get(url=url, params=params).json() return trades 这段程序实现了以下功能：update_vols()函数中，使用pd.DataFrame(self.fetch_historical_trades(self.trading_pair, 15))获取近15条交易的信息，存储在trades变量中。使用trades.size.sum()获取trades中交易数量的总和，并使用0.7self.vol+0.3trades.size.sum()更新self.vol的值。判断self.prices列表是否为空，如果为空，将trades中price列转化为浮点数后存储在self.prices中。fetch_historical_trades()函数中，使用requests.get(url=url, params=params).json()获取最近15条交易的信息。其中url是API的URL，params是请求参数，包括交易对和交易数量。最后返回获取到的交易信息。注意：这段代码与Binance交易所相关，需要确保你有Binance的API访问权限。更新订单薄Hummingbot有一个获取订单薄的方法，我们可以直接使用： def update_orderBooks(self): orderBook = self.connectors[self.connector_name].get_order_book(self.trading_pair) ask_entries = orderBook.ask_entries() bid_entries = orderBook.bid_entries() Asks1 = float(next(ask_entries).price) Asks2 = float(next(ask_entries).price) Asks3 = float(next(ask_entries).price) Bids1 = float(next(bid_entries).price) Bids2 = float(next(bid_entries).price) Bids3 = float(next(bid_entries).price) Asks = Bids1*0.618 + Asks1*0.382 + 0.01 Bids = Bids1*0.382 + Asks1*0.618 - 0.01 PriceGetIn = (Bids1+Asks1)*0.35 + (Bids2+Asks2)*0.1 + (Bids3+Asks3)*0.05 self.prices.pop(0) self.prices.append(PriceGetIn) return Asks,Bids,Asks1,Bids1 这段程序实现了以下功能：使用self.connectors[self.connector_name].get_order_book(self.trading_pair)获取交易对的订单簿。使用ask_entries()和bid_entries()方法分别获取卖盘和买盘的订单。使用next(ask_entries).price和next(bid_entries).price获取卖盘和买盘的价格。其中Asks1, Asks2, Asks3, Bids1, Bids2, Bids3分别表示第一第二第三档卖盘和买盘的价格。使用Asks1和Bids1算出Asks和Bids的值。使用Bids1, Asks1, Bids2, Asks2, Bids3, Asks3算出PriceGetIn的值。将PriceGetIn的值加入self.prices列表中。最后返回Asks, Bids, Asks1, Bids1四个值。注意：程序中的0.618，0.382，0.01和0.35，0.1，0.05是预先设定的常量，他们对于程序的结果有影响。平衡资产 def get_balance(self): df = self.get_balance_df() self.base_asset = float(df.loc[df['Asset'] == self.base, 'Total Balance']) self.price = float(self.connectors[self.connector_name].get_mid_price(self.trading_pair)) self.base_value = self.base_asset * self.price self.quote_asset = float(df.loc[df['Asset'] == self.quote, 'Total Balance']) total_value = self.quote_asset + self.base_value if self.base_value >= total_value * 0.52: self.sell(self.connector_name, self.trading_pair, Decimal(total_value/self.price * self.threshold), OrderType.LIMIT, Decimal(self.price * 1.0001)) elif self.base_value < total_value * 0.48: self.buy(self.connector_name, self.trading_pair, Decimal(total_value/self.price * self.threshold), OrderType.LIMIT, Decimal(self.price * 0.9999)) 这段程序实现了以下功能：1.使用self.get_balance_df()获取账户资产信息并存储在df中。2.使用df.loc[df['Asset'] == self.base, 'Total Balance']获取基准资产的余额并存储在self.base_asset中。3.使用self.connectors[self.connector_name].get_mid_price(self.trading_pair)获取基准资产和报价资产的中间价格，并存储在self.price中。使用self.base_asset * self.price计算基准资产的总价值并存储在self.base_value中。使用df.loc[df['Asset'] == self.quote, 'Total Balance']获取报价资产的余额并存储在self.quote_asset中。使用self.quote_asset + self.base_value计算总价值并存储在total_value中。判断基准资产的总价值是否大于等于总价值的52%，如果是，调用self.sell()函数卖出指定比例的资产；如果基准资产的总价值小于总价值的48%，调用self.buy()函数买入指定比例的资产。注意：程序中使用了self.connector_name，self.trading_pair，self.threshold，self.base，self.quote等变量，需要确保这些变量已经被正确赋值。判断市场状况并下单这一部分的代码比较长，就不贴出来了，简单说就是通过定义好的爆发阈值判断当前市场是牛市或者是熊市，并根据交易量、价格波动、盘口价差等因素进行下单力度调整，具体可以原始代码。 最后我们在on_tick函数中调用上面几个函数，程序就基本完成了。 下一节，我们将展示实际的机器人绩效，并提出一些优化改进的想法。本文参考了以下内容：Script入门指南 - Hummingbot Docs Hummingbot Script速查表 ChatGPT Binance API Documentation如有任何问题获想参与讨论，请加入我们的社区我们的社区有众多的做市商和套利者，他们愿意互相帮助，充分利用 Hummingbot。 您可以加入我们的 Discord 中文频道 ，讨论 Hummingbot、策略、流动性挖坑以及与加密货币世界有关的任何其他内容，并获得我们团队的直接支持。 加入中文微信群，请添加ID：amtf202004

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