欧易OKX与Bithumb交易所交易策略回测探究
回测是量化交易策略开发中至关重要的一环。它允许交易者在历史数据上模拟其交易策略的表现，从而评估策略的盈利能力、风险水平以及潜在的改进空间。然而，直接在欧易OKX和Bithumb两个交易所上进行回测，由于数据获取、格式差异、交易规则不同等因素，并非易事。本文将探讨如何在考虑这些因素的情况下，利用回测框架模拟在欧易OKX和Bithumb交易所执行交易策略的表现。
数据获取与预处理
要进行有效的回测，高质量、准确且全面的历史数据是基础。 欧易OKX和Bithumb都提供应用程序编程接口(API)，允许用户以编程方式获取历史交易数据。 然而，需要注意的是：
- 数据频率与粒度： 欧易OKX通常提供更精细的时间粒度数据，例如1分钟、5分钟甚至秒级别的数据。Bithumb可能仅提供1小时或1日级别的数据。选择合适的时间粒度至关重要，它应该与所测试策略的交易频率和持有时间相匹配。高频交易策略需要更细粒度的数据，而长线投资策略可以使用较低频率的数据。
- 数据格式差异： 两个交易所的数据格式可能存在显著差异。这些差异可能体现在时间戳的表示方式（例如，Unix时间戳与ISO 8601字符串）、价格和成交量的单位（例如，以小数点后几位表示）以及数据字段的命名约定等方面。因此，必须编写专门的脚本对从不同交易所获取的数据进行转换和标准化，以便后续的统一处理和分析。数据标准化包括统一时间戳格式、价格单位、成交量单位，并重命名数据字段，使其具有一致的命名规范。
- 数据缺失与异常值： 历史数据中可能存在缺失或异常值，这些问题可能源于交易所的技术故障、网络中断、市场操纵或其他未知原因。数据缺失可能表现为时间序列中的空白，而异常值可能表现为价格突变、成交量异常激增或骤降等。需要在预处理阶段进行数据清洗，例如使用线性插值、均值插值或更复杂的插值方法填充缺失值；使用统计方法（例如，标准差、Z-score）或机器学习方法（例如，孤立森林、聚类算法）识别和剔除异常值。还需要考虑交易所在不同时间段的交易规则变化，例如交易手续费调整、交易对上线下线等，这些因素都可能影响历史数据的质量。
例如，假设我们需要获取BTC/USDT交易对在欧易OKX和Bithumb上的1分钟K线数据，以便进行高频交易策略的回测。
在欧易OKX上，我们可以利用其API接口，通过编程方式自动获取所需数据。以下是一个使用Python的示例代码：
import requests
import
def get_okx_historical_data(instrument_id, start_time, end_time, granularity):
"""
获取欧易OKX历史K线数据
Args:
instrument_id: 交易对，例如 "BTC-USDT"
start_time: 开始时间戳 (秒)
end_time: 结束时间戳 (秒)
granularity: 时间粒度 (秒)，例如 60 (1分钟)
Returns:
历史K线数据列表，每个元素是一个包含时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量的字典。如果API请求失败，则返回 None。
"""
url = f"https://www.okx.com/api/v5/market/history-candles?instId={instrument_id}&after={start_time*1000}&before={end_time*1000}&bar={granularity}s" # OKX API 需要提供毫秒级时间戳
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
data = .loads(response.text)['data']
# 数据格式转换，将API返回的原始数据转换为更易于使用和理解的格式
formatted_data = []
for item in data:
formatted_data.append({
'timestamp': int(item[0])/1000, # 将毫秒转换为秒
'open': float(item[1]),
'high': float(item[2]),
'low': float(item[3]),
'close': float(item[4]),
'volume': float(item[5])
})
return formatted_data
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
return None
# 示例用法
if __name__ == '__main__':
instrument_id = "BTC-USDT"
start_time = 1672531200 # 2023-01-01 00:00:00 UTC
end_time = 1672534800 # 2023-01-01 01:00:00 UTC
granularity = 60 # 1分钟
historical_data = get_okx_historical_data(instrument_id, start_time, end_time, granularity)
if historical_data:
print(f"成功获取到{len(historical_data)}条K线数据")
# 打印前5条数据用于验证
for i in range(min(5, len(historical_data))):
print(historical_data[i])
else:
print("获取历史数据失败")
示例
以下代码展示了如何从欧易OKX交易所获取历史数据。关键参数包括：
-
start_time: 起始时间戳，以Unix时间（秒）表示。例如，1672531200对应2023-01-01 00:00:00。 -
end_time: 结束时间戳，同样以Unix时间（秒）表示。例如，1672534800对应2023-01-01 01:00:00。 -
instrument_id: 交易对标识符，指定要获取数据的交易对。例如，"BTC-USDT"表示比特币兑泰达币。 -
granularity: 数据粒度，即K线的时间间隔，以秒为单位。例如，60表示1分钟K线。
okx_data = get_okx_historical_data(instrument_id, start_time, end_time, granularity)
这段代码调用了一个名为
get_okx_historical_data
的函数，该函数负责从OKX API获取历史数据。
该函数接受上述参数，并返回获取到的数据。
获取数据后的处理：
if okx_data:
print(f"获取到{len(okx_data)}条欧易OKX数据")
#print(okx_data)
else:
print("获取欧易OKX数据失败")
如果成功获取到数据，代码会打印获取到的数据条数。否则，会打印获取数据失败的消息。可以取消注释
#print(okx_data)
行以查看获取到的原始数据。
类似地，需要编写代码从Bithumb交易所获取历史数据。Bithumb的公开API返回的数据格式与OKX不同，而且通常粒度较粗，因此需要仔细研究Bithumb API文档，并进行相应的调整，以确保数据获取的正确性和完整性。 这可能涉及到不同的API端点、请求参数以及数据解析方法。
为了方便后续的分析和处理，在获取到数据后，需要进行统一的数据格式处理。这包括将不同交易所返回的时间戳转换为统一的格式（例如，ISO 8601字符串或Unix时间戳），以及将价格和成交量转换为统一的单位（例如，都以美元计价，或者都以BTC计价）。这有助于消除数据源之间的差异，使得后续的计算和分析更加准确。
一个常用的方法是将两个交易所的数据都转换成
pandas DataFrame
，并以统一的时间戳作为索引。这可以方便地进行数据对齐、合并和分析。例如，可以使用
pandas.to_datetime
函数将时间戳转换为
datetime
对象，并将其设置为
DataFrame
的索引。
交易规则模拟
不同的加密货币交易所执行各异的交易规则，精确的回测模拟需要考量这些差异带来的影响。交易所间的规则差异体现在多个方面：
- 交易手续费： 欧易OKX和Bithumb等交易所的手续费率可能不同，且手续费结构也存在差异。例如，挂单(Maker)和吃单(Taker)可能适用不同的手续费率。回测过程中需准确模拟手续费对交易利润的潜在影响，包括不同交易类型、不同交易量对应的手续费梯度。
- 最小交易单位： 各交易所对最小交易单位的规定不尽相同。例如，欧易OKX可能允许买卖0.0001个BTC，而Bithumb可能只允许买卖0.001个BTC。在模拟交易时，必须考虑这些限制，确保交易量符合交易所的最小交易单位要求，避免无效交易或订单被拒绝的情况。
- 杠杆倍数和保证金要求： 如果回测包含杠杆交易，则需要考虑不同交易所提供的杠杆倍数以及相关的保证金要求。不同的杠杆倍数会显著影响盈亏情况。保证金要求决定了账户所需维持的最低资金量，若低于此水平可能会触发强制平仓，导致损失。准确模拟杠杆和保证金机制是评估高杠杆策略风险的关键。
- 滑点： 实际交易中，成交价格通常与预期价格存在一定偏差，此偏差即为滑点。滑点产生的原因包括市场深度不足、交易量过大等。回测中需模拟滑点的影响，例如，可假设滑点为成交价格的0.01%，或者根据历史数据模拟不同交易量下的滑点大小。更高级的滑点模型会考虑订单簿深度、成交量等因素。
- 交易时间限制： 部分交易所可能存在交易时间限制，例如只允许在特定时间段内进行交易，或限制某些币种的交易时间。回测时必须遵守这些时间限制，避免在非交易时段提交订单。还需考虑交易所的维护时间，避免在维护期间进行交易。
- API 接口限制： 不同的交易所提供的API接口功能和限制可能存在差异。例如，API的调用频率限制、数据获取的深度、支持的订单类型等。在编写回测程序时，需要充分了解各个交易所API的特性，避免因超出API限制而导致数据获取失败或交易执行错误。
- 订单类型： 交易所支持的订单类型也会影响回测结果。常见的订单类型包括市价单、限价单、止损单等。不同订单类型的执行方式和成交概率存在差异。例如，市价单通常能立即成交，但成交价格可能不如预期；限价单可以保证成交价格，但可能无法立即成交。回测时需根据策略选择合适的订单类型，并模拟不同订单类型下的成交情况。
为了更准确地模拟交易规则，推荐使用事件驱动的回测框架，例如Backtrader或Zipline。这些框架具备高度的灵活性，允许用户自定义交易手续费、滑点、最小交易单位等关键参数，并能够处理复杂的市场事件。
以下示例展示了如何使用Backtrader框架模拟欧易OKX和Bithumb之间交易手续费的差异：
import backtrader as bt
class CommissionScheme(bt.CommInfoBase): params = ( ('commission', 0.001), # 默认手续费率，适用于OKX ('exchange', 'OKX') # 交易所名字 )
def _getcommission(self, size, price, pseudoexec):
"""
根据交易所的不同，设置不同的手续费率。
如果交易所是Bithumb，则手续费率设置为0.0015。
size: 交易数量 (正数为买入, 负数为卖出)
price: 成交价格
pseudoexec: 指示订单是否是“伪执行”状态 (例如，计算手续费预估值时)
"""
rate = self.p.commission if self.p.exchange == 'OKX' else 0.0015
return abs(size) * price * rate # 返回手续费金额
上述代码定义了一个名为
CommissionScheme
的自定义手续费计算类，该类继承自Backtrader的
CommInfoBase
。通过设置
exchange
参数，可以指定交易所名称。
_getcommission
方法根据交易所的不同，返回不同的手续费率。在Backtrader中，可以通过
cerebro.broker.addcommissioninfo
方法将这个自定义的手续费方案应用到指定的交易品种上，从而实现对不同交易所手续费差异的模拟。
策略回测与评估
在准备好历史数据并完成交易规则的模拟之后，就可以着手进行策略回测。回测是量化交易策略开发流程中的关键环节，旨在评估策略在历史市场环境下的表现。回测过程主要包含以下几个核心步骤：
-
定义交易策略：
交易策略的构建是回测的基础。策略的定义通常涉及使用编程语言（例如Python、C++等）编写代码，将交易逻辑转化为可执行的指令。策略的设计可以基于多种技术分析方法，例如：
- 技术指标： 利用移动平均线（SMA、EMA）、相对强弱指数（RSI）、MACD等经典技术指标，构建基于指标交叉、超买超卖等信号的交易规则。
- 模式识别： 通过识别K线图中的特定形态（如头肩顶、双底等），预测价格走势，并制定相应的交易策略。
- 机器学习： 运用机器学习算法（如线性回归、支持向量机、神经网络等），对历史数据进行训练，建立预测模型，并根据模型输出的信号进行交易。
- 统计套利： 寻找不同交易标的之间的价格相关性，当价格偏离正常范围时，进行买入低估标的和卖出高估标的操作，等待价格回归。
- 事件驱动： 根据市场新闻、公告等事件信息，进行快速反应，抓住事件带来的交易机会。
- 加载历史数据： 将经过预处理的历史行情数据（包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等）加载到回测框架中。历史数据的质量直接影响回测结果的可靠性，因此需要确保数据的准确性和完整性。常用的数据源包括金融数据提供商（如Wind、Bloomberg）和开源数据平台。数据的时间范围应足够长，以覆盖不同的市场周期和波动情况。
- 运行回测： 使用专业的回测框架（如Backtrader、QuantConnect、Zipline等）模拟交易策略在历史数据上的表现。回测框架能够模拟真实的交易环境，包括订单撮合、资金管理、风险控制等。在回测过程中，需要设置合适的参数，例如初始资金、交易手续费、滑点大小等。回测框架会根据策略的交易指令，在历史数据上进行模拟交易，并记录交易的详细信息，例如交易时间、交易价格、交易数量等。
-
评估回测结果：
对回测结果进行深入分析，评估策略的性能。常用的评估指标包括：
- 盈利能力： 衡量策略在回测期内的盈利水平，可以使用总收益、年化收益率、平均收益率等指标进行评估。
- 风险水平： 评估策略的风险程度，常用的指标包括最大回撤、波动率、夏普比率等。最大回撤是指策略在回测期内从最高点到最低点的最大跌幅，反映了策略可能面临的最大亏损风险。波动率衡量了策略收益的波动程度，波动率越高，风险越大。
- 夏普比率： 综合考虑盈利能力和风险水平的指标，计算公式为 (年化收益率 - 无风险利率) / 波动率。夏普比率越高，表明策略在承担相同风险的情况下，能够获得更高的收益。
- 交易频率： 评估策略的交易活跃程度，可以使用总交易次数、平均持仓时间等指标进行评估。交易频率过高可能导致较高的交易成本，降低策略的盈利能力。
- 胜率： 盈利交易占总交易的比例，反映了策略的成功率。
- 盈亏比： 平均盈利金额与平均亏损金额的比值，反映了策略的风险回报特征。
例如，一个简单的均线交叉策略的Python代码示例（使用Backtrader框架）：
import backtrader as bt
class SimpleSMAStrategy(bt.Strategy):
params = (('fast', 5), ('slow', 20),)
def __init__(self):
self.sma_fast = bt.indicators.SMA(self.data, period=self.p.fast)
self.sma_slow = bt.indicators.SMA(self.data, period=self.p.slow)
self.cross = bt.indicators.CrossOver(self.sma_fast, self.sma_slow)
def next(self):
if not self.position: # 如果没有仓位
if self.cross > 0: # 快线向上穿越慢线
self.buy() # 买入
elif self.cross < 0: # 快线向下穿越慢线
self.close() # 平仓
上述代码实现了一个简单的均线交叉策略：当短期均线（fast）向上穿越长期均线（slow）时，买入；当短期均线向下穿越长期均线时，平仓。在回测结束后，可以使用Backtrader框架提供的分析工具，计算总收益、夏普比率、最大回撤等指标，评估策略的性能。 需要注意的是，回测结果并不能完全代表策略在真实交易中的表现，因为回测无法完全模拟真实市场的复杂性和不确定性。 例如，回测通常假设可以以理想价格成交，而真实交易中可能存在滑点。历史数据并不能完全预测未来，策略在历史数据上的良好表现并不能保证其在未来也能盈利。
在评估回测结果时，需要综合考虑以下几个关键因素：
- 盈利能力： 策略的盈利能力是评估的首要指标。常用的衡量指标包括总收益、年化收益率、风险调整后的收益（如夏普比率）等。需要注意的是，高收益往往伴随着高风险，因此需要在盈利能力和风险水平之间取得平衡。
- 风险水平： 策略的风险水平同样至关重要。常用的风险指标包括最大回撤、波动率、VaR（Value at Risk）等。最大回撤反映了策略可能面临的最大亏损风险，波动率衡量了策略收益的波动程度，VaR评估了在一定置信水平下，策略可能遭受的最大损失。
- 夏普比率： 夏普比率是一个综合考虑盈利能力和风险水平的指标，能够更全面地评估策略的性价比。夏普比率越高，表明策略在承担相同风险的情况下，能够获得更高的收益。一般来说，夏普比率大于1的策略可以认为具有一定的投资价值。
- 交易次数： 交易次数过多可能导致较高的交易成本，例如手续费、滑点等，从而降低策略的盈利能力。因此，需要在保证盈利能力的前提下，尽量降低交易频率。
- 回测周期： 回测周期应足够长，以覆盖不同的市场环境，例如牛市、熊市、震荡市等。较短的回测周期可能无法充分反映策略的真实性能，导致评估结果出现偏差。一般来说，回测周期至少应覆盖一个完整的市场周期。
- 参数稳健性： 策略的参数应具有一定的稳健性，即在不同的市场环境下，参数的变化对策略的性能影响较小。如果策略的性能对参数非常敏感，那么该策略可能过度拟合历史数据，在真实交易中表现不佳。
还可以通过参数优化，寻找最优的参数组合，提高策略的性能。常用的参数优化方法包括网格搜索、随机搜索、遗传算法、贝叶斯优化等。参数优化需要在避免过度拟合的前提下进行，否则可能导致策略在回测中表现良好，但在真实交易中却表现不佳。
