策略程序的通常架构

策略程序的通常架构、一个策略框架

策略的通常架构

在发明者量化教程 2.6 期货 章节 咱们已经初步使用了CTP商品期货经常使用的程序架构（轮询式）

function MainLoop(){ //  处理具体工做的函数
  // deal Main task
}
function main() {
      var status = null;
      while(true){
          status = exchange.IO("status");      //  调用API 肯定链接状态
          if(status === true){                 //  判断状态
              LogStatus("已链接！");
              MainLoop();                      //  链接上 交易所服务器后，执行主要工做函数。
          }else{                               //  若是没有链接上 即 exchange.IO("status") 函数返回 false
              LogStatus("未链接状态！");         //  在状态栏显示 未链接状态。
          }
          Sleep(1000);                         //  须要有轮询间隔， 以避免访问过于频繁。
      }
}
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那么数字货币策略的通常架构是什么样的呢？ 一样是轮询方式的，其实比商品期货的更加简单：

//other functions
function f1(){
    //...
}
//...
function loop(){
    // do somethings
    f1();
    //...
    //API...
}
function main(){
    //初始化
    //...
    
    while(true){
        loop();
        Sleep(1000);
    }
}
 
 
复制代码

那有同窗问： 架构是轮询的，有没有并发执行机制呢？

发明者量化平台已经封装了部分 API 用以支持 并发机制，详见发明者量化 - API文档

模拟多任务模式

代码架构： （我自己也是菜鸟，架构是学习Z大的，若有错误 欢迎指出）

// 其它函数
function buy(){
    Log("buy");
}
//任务生成器构造函数
function MakeTasksController(){
    var TasksController = {};
    TasksController.tasks = [];  // 任务数组
    TasksController.initTask = function(cmd){ // 初始化要执行的任务参数、设置
        var task = {
            //各类任务 数据
            cmd : 0,     // 命令： 0:waiting , 1: buy 
            state: 0,    // 状态： 0:uncomplete  1: complete
            //...
        };
        task.cmd = cmd;
        //task.XX  初始化
        TasksController.tasks.push(task);   // 存入 任务数组
    };
    TasksController.DealWithTasks = function(){  // 处理  tasks 数组内 储存的task
        _.each(TasksController.tasks, function(task){  // 迭代 执行所有任务
            // 处理任务task ，保存每一个任务的状态数据，直到任务完成。在处理任务的具体代码中 不作死循环处理。 
            // 即每一个任务不独占时间。下次轮询 读取task 数据继续任务。从而实现模拟多任务模式。 
            // ...
            if(task.cmd === 1){
                buy();
                task.state = 1; // 任务执行完成就调用 赋值语句 给task.state 标记赋值
            }
        });
    };
    TasksController.CheckTask = function(){
        var process = 0;
        _.each(TasksController.tasks, function(task){
            if(task.state === 1){
                // 任务已经完成，弹出完成的任务。
                Log("task.cmd:", task.cmd, "已完成!");
            }else{
                process++;
            }
        });
        if(process === 0){
            TasksController.tasks = [];    // 清空 任务数组
        }
    };
    return TasksController;
}
function main(){
    var tasksController = MakeTasksController();
    var count = 0;
    while(true){
        //触发新建任务，例子。
        if(count === 100){
            tasksController.initTask(1);   //  初始化任务，   buy 任务  即  1 
            //...  初始其它任务。
        }
        //...      
        tasksController.DealWithTasks();  // 处理任务
        tasksController.CheckTask();      // 检查任务处理
        count++;
        Sleep(200);   //  任务不少的时候 能够适当减少 Sleep 的参数值
    }
}
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一个完整的交易系统都要包含哪些模块呢？ 一、 收益统计模块。 二、 UI界面、数据反馈、状态显示。 三、 交互模块。 四、 图表模块。 五、 策略逻辑（具体交易算法） 六、 交易模块。 七、 数据处理模块。

一个简单的策略框架：简单的策略框架（能够自行修改扩展）

这个策略框架基本上就是 以前的学习内容。各个方面代码组合起来的，仔细阅读代码，你会发现很熟悉。直接能够运行，不过没有写任何 触发*做的代码，能够自行扩展。下一章，咱们会动手扩展这个策略框架，让策略真正的跑起来。

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