币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(三)

报错信息

前几篇文章我们已经了解过所谓程序化、量化交易就是一个脚本程序根据从交易所获取到的数据，经过一系列的计算、判断、触发做出一些操作，操作交易所账户进行交易。这些获取数据、操作账户的行为都是通过交易所API接口进行的。简单说就是脚本程序和交易所交互，既然是交互那么就肯定有正常的交互、异常的交互。当发生异常交互时接口便返回了异常信息。

当然市面上的程序化、量化交易系统，亦或自行开发的程序都会有各种各样的错误提示、报错信息。这些错误信息并非局限于交易所API接口的报错信息。还有诸如：程序运行时异常错误、配置错误、程序语法错误等。在发明者量化交易平台上，错误信息也大概分为几个大类：

1、策略语法错误

这类错误最常见，通常是因为萌新不熟悉编程，学习测试阶段代码编写有语法错误导致。例如：

代码少写了括号之类的字符。此类错误通常在编辑策略页面就能看到错误提示，并且策略也是运行不起来的（运行时会直接报错，如下图）。

所以写完策略，在平台策略编辑页面习惯性的搂一眼，看看有没有红色小XX，有就肯定是有明显错误了。

2、策略程序BUG导致的运行时程序异常

程序存在BUG，在程序运行时，触发异常会导致程序异常停止，显示此类报错信息。

此类错误都会导致程序异常，程序会停止运行。

3、配置、设置不当导致的错误

在FMZ平台，交易对统一定义为X_Y这样的格式，X代表交易币的名称，Y代表计价币的名称（期货币本位合约交易对的计价币通常用USD表示，在前几篇文章中有介绍）。例如BTC_USDT，如果我胡乱写交易对，写成BTC-USDT。

在FMZ平台回测系统中报错：

实盘中报错：

再者，萌新经常遇到的一种错误：

此类错误是由于修改了FMZ平台账号的密码，导致配置的交易所对象中的API KEY失效（用户的API KEY都是在浏览器端加密后配置在FMZ平台），策略无法启动，进而报错。

4、接口调用报错

接口调用报错是在运行策略时经常遇到的，往期文章中我们学习、了解到FMZ平台上的接口分为产生网络请求的接口、不产生网络请求的接口。接口报错不会导致策略程序停止，通常是由于接口调用异常，返回了错误数据，然后策略没有做容错，使用了错误数据引发的程序异常错误导致程序停止（容错的概念在前几篇文章中有提及）。这里列举几个产生网络请求的接口报错信息：

(1)、网络超时

萌新们经常遇到的报错信息之一，原因是使用了国内网络的设备（自己的电脑或者国内的服务器）。由于大部分交易所都被墙，所以国内网络基本上很多交易所都访问不到，访问接口都会报超时。（前几篇文章中有提及）

(2)、http 429 错误

经典报错信息之一，原因是调用交易所接口过于频繁，超过交易所限制的频率。（前几篇文章中有提及）有的萌新同学可能会说，我多申请几个交易所的API KEY或者我多申请几个交易所账号不就行了。我们需要知道，交易所限制接口访问频率通常是基于IP地址的，简单说就是只要在一个IP地址发送的请求全部统计在这个IP地址上，超过了限制这个IP再发送请求交易所服务器就拒绝访问了。

(3)、交易所接口业务层面的报错

上面讲的timeout、429这些是网络层面的错误。交易所接口业务层面发生问题也会报错，例如我要获取现货行情，但是我设置了一个不存在的交易对。我在FMZ平台的调试工具里测试，调试工具是个很方便的测试工具，非常适合实盘测试函数调用、获取数据等需求。

调试工具执行结果，调试工具执行和实盘执行并无区别。

这里的报错信息意思就是说交易对无效（从这里看出"err-msg":"invalid symbol"）。例如此类和业务相关的报错还有很多，比如设置杠杆时某些交易所不支持带小数部分的杠杆值，此时杠杆值如果带有小数部分也会导致接口调用报错。

列举一个不产生网络请求的接口调用

设置期货合约代码

有些接口仅仅是设置系统中的某些全局变量，不产生网络请求，例如：

但是参数传错，或者乱写也是会报错的。

但是不论哪种类型的错误，显示出的报错信息都是查找问题的关键信息，通常都能从报错信息中看出问题所在。可以使用翻译工具，翻译报错信息，提取关键信息。例如上例中的"err-msg":"invalid symbol"，翻译：“err msg”：“无效符号”。大概就知道是交易对设置错了，因为通常都用英文symbol代表交易代码、交易对。

回测系统

回测系统也是一个量化工具中的重点，回测系统可以方便的测试策略原型，初步测试策略中潜在的BUG、逻辑问题等。对于回测系统需要理性看待。回测系统在一定程度上是可以反映出策略的一些问题的。下面先简单的从FMZ支持的不同策略语言层面说明一下FMZ平台上的回测系统。（关于回测系统的一些介绍，前几篇文章中有所提及）

JavaScript

浏览器端回测，使用的是本机硬件资源。

Python

在托管者上回测，可以选择具体分配到哪一个托管者上（自己部署的托管者，FMZ平台的公共托管者都行）。鉴于FMZ平台上公共托管者负载较大，建议使用本机托管者回测（这样速度也会快些，公共托管者回测时，当任务较多超过负载，会取消一些回测任务，导致回测中断）。

C++

和脚本语言不同，C++策略需要先编译然后执行。C++语言的策略会在FMZ平台（服务器）先编译（如果代码写的有问题，可能编译不通过，直接弹框报错提示）。编译通过后在FMZ平台上（服务器）回测。

麦语言

底层实现为JavaScript，回测时同样是在浏览器端回测。

可视化

底层实现为JavaScript，回测时同样是在浏览器端回测。

发明者量化交易平台的回测系统回测模式分为两种（这个不分策略语言，这个是回测设置，各种语言的策略回测都一样）。

1、模拟级别回测

模拟级别回测简单通俗的说就是根据K线数据模拟生成逐个时间节点的价格数据。

K线中一根柱子不是有高开低收么，构成了一个价格框架，在这个K线代表的时间范围内，价格都在这个价格框架内，所以只要生成的价格在这个K线高开低收框架范围内，这个模拟出来的价格就是合理的。

就好比如图这样模拟：

当然实际回测系统实现这个模拟的时候情况比图上略微复杂，这里不做深究，理解模拟级别回测机制即可。知道了这个原理，就需要注意模拟级别回测的弊端了，虽然模拟级别回测速度很快（因为模拟生成的价格，并非真实的逐秒的价格一个个放出）。但是如果策略拟合了模拟的tick变动趋势就会让策略表现的非常优秀（但是实际情况中价格可能不是这种走势，虽然价格都在这个K线柱的框架内）。这里用于生成模拟tick数据的K线叫做底层K线，这个K线的周期叫做底层K线周期，在策略设置页面如图设置：

这里设置1分钟，意思就是使用周期为1分钟的K线数据作为生成模拟tick的数据源。还有一点就是对于高频策略，使用模拟级别回测显然不太合适。但是对于趋势策略，使用模拟级别回测还是能一定程度反映出策略的绩效的。

2、实盘级别回测

说了模拟级别回测，我们再讲一下实盘级别回测。简单说实盘级别回测就是回测时真实的放出逐秒的价格数据。让策略回溯行情中每秒的价格。这种回测模式下可以回测一些交易频率高的策略，并且可以得到一定程度的参考价值。缺点就是实盘级别回测数据量太大，无法较大时间范围的回测（通常时间范围不到1天）。可以通过关闭分笔数据，降低深度数据档位（成交逐笔数据，盘口深度数据在实盘级别回测中也有逐秒快照，所以实盘级别回测数据量庞大），来适当增大回测范围，如图：

发明者量化交易平台回测系统的数据来源是何处呢？回测系统默认使用的是FMZ平台的数据中心的数据，FMZ平台数据中心自动收集设定好的各个交易所各个币种的行情数据，提供给平台上的回测系统。

1、默认使用FMZ数据中心的数据

前几篇文章中有提及平台提供的回测数据只支持有限的交易对（全市场、全币种回测数据是一个天文数字，全部都收集不现实，平台收集了主流交易所、主流币种的行情数据）。

2、使用自定义数据源数据

可以使用回测页面的选项设置自定义数据源，简单说就是如果你自己有某个交易所的数据，可以根据FMZ平台的格式要求，提供给FMZ平台的回测系统，用于回测。

学习、测试、思考

做程序化、量化交易离不开学习、测试、思考。思考问题这个并不能凭空思考，那样是低效的。解决问题、思考问题最行之有效的就是查找资料、然后动手试下、思考分析，问题如果没解决请往复以上动作。但是通常萌新遇到问题，就会感觉：

“哎呀~程序化、量化、写策略太难了”。

“看了半天，还是懵懵的！”

“没入门到想放弃！”

....

在FMZ平台上入门其实很简单，首先要善于查找资料。发明者量化交易平台策略广场、社区、文库中有不少资料可以查阅。

然后就是动手能力，使用回测系统、调试工具可以很方便的测试，这里并不是说要测试一个完整的策略。其实你如果是完全0基础，甚至你可以在FMZ量化的回测系统上学习JavaScript程序基础。

这个是我经常学习JS的教程网站：runoob不仅限于JS，各种IT知识这里都能查询、学习。比如我JS的正则表达式不知道怎么用，怎么办？当然先查阅资料，然后动手试下咯~

我看到这样一个例子：

我想测试下，甚至就可以用FMZ平台的回测系统测试学习。

回测系统上随便设置一个交易所

测试以下代码：

看~多好的一个学习工具！比如我想学习JavaScript语言的循环逻辑怎么写，动手试下：按数组中的顺序，循环打印一个数组变量中的各个元素：

瞬间是不是感觉学习有动力了呢！其实在FMZ上，完全可以边看JavaScript教程，边在回测系统上动手学习JavaScript基础。JavaScript语法掌握的差不多了，进入下一个阶段需要实际使用交易所接口获取数据测试了，还可以使用FMZ平台的调试工具进行真实的接口测试。然后就是多思考，举一反三，测试验证，对比分析等。这样学习入门就非常快了。

—-

编译者/作者：发明者量化交易

玩币族申明：玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台，所提供的所有资讯仅代表作者个人观点，与玩币族平台立场无关，且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。