量化交易系统开发-实时行情自动化交易-4.4.1.做市策略实现

19年创业做过一年的量化交易但没有成功，作为交易系统的开发人员积累了一些经验，最近想重新研究交易系统，一边整理一边写出来一些思考供大家参考，也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。

接下来继续说说做市策略实现。

做市策略是一种通过同时为买卖双方提供流动性来赚取价差收益的交易策略。做市商（Market Maker）通过持续挂出买单和卖单来维持市场的流动性，确保交易的顺畅进行。以下是做市策略的具体实现过程，包括报价策略、风险管理、库存管理等多个方面的内容。

1. 获取市场数据

做市策略的实现首先需要实时获取市场行情数据，包括订单簿深度、买卖价、买卖量等。通过调用交易所的 API，可以获取这些数据。实时的市场数据对于做市商来说至关重要，因为它决定了报价的有效性和竞争力。

import requests
import time# 假设我们通过交易所 API 获取市场行情数据
API_URL = "https://api.exchange.com/market_data"# 获取市场数据的函数
def get_market_data():response = requests.get(API_URL)if response.status_code == 200:data = response.json()return data['bid_price'], data['ask_price'], data['bid_volume'], data['ask_volume']else:return None, None, None, None

2. 生成报价策略

做市商的核心是提供双边报价：挂出买单和卖单。买单的价格通常低于当前的市场价格，而卖单的价格则高于当前的市场价格，两者之间的差额就是做市商的收益。报价的生成需要考虑当前市场的波动性、市场深度和做市商的风险偏好。

# 生成买卖报价的函数
def generate_quotes(market_bid, market_ask, spread=0.5):buy_price = market_bid + spread / 2sell_price = market_ask - spread / 2return buy_price, sell_price

在这个实现中，我们定义了一个 spread 参数用于控制买卖报价的差值。spread 可以根据市场的波动性动态调整，例如，在波动性较大的时候适当增加 spread，以减少交易风险。

3. 提交订单

做市商需要在市场中提交买单和卖单来提供流动性。订单的提交可以通过调用交易所的交易 API 实现。这里假设交易所提供了标准的 REST API，可以用于提交买入和卖出的订单。

API_ORDER_URL = "https://api.exchange.com/place_order"# 提交订单的函数
def place_order(order_type, price, volume):payload = {"type": order_type,  # 'buy' 或 'sell'"price": price,"volume": volume}response = requests.post(API_ORDER_URL, json=payload)if response.status_code == 200:print(f"Order placed successfully: {order_type} at {price} for {volume} units.")else:print(f"Failed to place order: {response.text}")

4. 库存管理

做市商在进行连续买入和卖出的过程中，可能会积累较大的库存，这些库存会带来价格波动的风险。为了管理这种风险，做市商需要对库存进行有效管理，控制持仓的规模和风险。

库存管理的常用方法是设定仓位上限，一旦持有的仓位超过预设的风险限度，做市商可以调整报价策略，例如拉高买入价或者降低卖出价，以减少持仓。

# 库存管理示例
inventory = 0
inventory_limit = 100# 更新库存并调整报价策略
def manage_inventory(order_type, volume):global inventoryif order_type == "buy":inventory += volumeelif order_type == "sell":inventory -= volume# 如果库存超出限制，调整报价if inventory > inventory_limit:print("Inventory too high, adjusting quotes to sell more.")elif inventory < -inventory_limit:print("Inventory too low, adjusting quotes to buy more.")

5. 风险控制

做市策略中，风险控制至关重要。做市商需要控制市场风险、订单执行风险以及系统风险。常见的风险控制措施包括：

• 价格偏离限制：如果市场价格在短时间内剧烈波动，超出设定的阈值范围，做市商应当暂停报价以避免不必要的风险暴露。

• 止损和风控措施：为避免库存积累带来的风险，做市商可以设置止损限价单，一旦市场价格达到止损点，自动平仓以减少潜在损失。

• 动态调整策略：根据市场的波动情况和自身的仓位情况，实时调整报价策略。例如，在市场波动剧烈时，可以拉大买卖价差，以应对潜在的价格风险。

6. 策略执行主循环

做市策略的执行通常需要一个循环，以持续获取市场数据，生成报价并提交订单。以下是一个简单的策略执行主循环示例。

# 策略执行主循环
def market_making_loop():while True:# 获取市场数据market_bid, market_ask, bid_volume, ask_volume = get_market_data()if market_bid is None or market_ask is None:continue# 生成买卖报价buy_price, sell_price = generate_quotes(market_bid, market_ask)# 提交买入和卖出订单place_order("buy", buy_price, bid_volume)place_order("sell", sell_price, ask_volume)# 管理库存manage_inventory("buy", bid_volume)manage_inventory("sell", ask_volume)# 延迟一段时间再进行下一次循环time.sleep(1)# 运行做市策略
market_making_loop()

在这个主循环中，做市商不断获取市场数据，生成报价并提交买卖订单。同时，做市商还通过库存管理和风险控制措施，确保自身的资金安全和风险可控。

7. 总结

做市策略是一种通过提供流动性来赚取买卖价差收益的交易策略。在策略实现过程中，做市商需要考虑报价生成、订单执行、库存管理和风险控制等多方面因素。成功的做市策略需要快速响应市场变化，以确保提供具有竞争力的买卖报价，同时通过有效的库存和风险管理，减少市场单边波动带来的潜在风险。使用 Python 实现做市策略，结合交易所 API，可以实现自动化的报价和订单管理，从而有效执行做市交易。