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手把手教你给策略增加多图表支持

特别是在编写趋势策略时，有时候被各种指标的触发条件弄的一头雾水，这个时候就迫切需要让数据可视化，方便分析查看。在给策略添加单一的图表时，可以直接使用「画线类库」模板画图。不过有时候需要多图表，并且是不同K线周期的，甚至指标要单独使用Y坐标轴的情况。这样就需要单独实现画图代码了。

以下给出一个范例，可以作为参考学习，我会在范例代码上逐行注释，当你读完代码，会对给策略增加图表支持有一个新的理解。

/*backtest
start: 2019-07-01 00:00:00
end: 2019-08-24 00:00:00
period: 1h
exchanges: [{\"eid\":\"Futures_OKCoin\",\"currency\":\"BTC_USD\"}]
args: [[\"IsSynthesisDayKL\",true]]
*/

var chart0 = {                                        
    __isStock: true,    
    // /*
    extension: {
            layout: \'single\', 
            height: 300, 
    },
    // */
    title : { text : \'日K线图\'},                       
    xAxis: { type: \'datetime\'},            
    series : [                                          
        {                                      
            type: \'candlestick\',                         
            name: \'r\',   
            id: \'r\',                                     
            data: []                                           
        }
    ]
}

var chart1 = {                                        
    __isStock: true,    
    // /*
    extension: {
            layout: \'single\', 
            height: 300, 
    },
    // */
    title : { text : \'EMA\'},                       
    xAxis: { type: \'datetime\'},           
    series : [                                          
        {                                      
            type: \'candlestick\',                             
            name: \'r1\',   
            id: \'r1\',                                     
            data: []                                           
        }, {                                      
            type: \'line\',           
            name: \'chart1_EMA1\',          
            data: [],               
        }, {
            type: \'line\',
            name: \'chart1_EMA2\',          
            data: []
        }
    ]
}

var chart2 = {                                        
    __isStock: true,    
    // /*
    extension: {
            layout: \'single\', 
            height: 300, 
    },
    // */
    title : { text : \'MACD\'},                       
    xAxis: { type: \'datetime\'},                         
    yAxis : [
        {                                           
            title: {text: \'价格\'},                           
            opposite: false                                 
        }, {
            title:{text: \"指标轴\"},
            opposite: true,  
        }
    ],
    series : [                                          
        {                                      
            type: \'candlestick\',                        
            name: \'r2\',   
            id: \'r2\',                                     
            data: []                                           
        }, {
            type: \'line\',
            yAxis: 1, 
            name: \'dif\',
            data: []
        }, {
            type: \'line\', 
            yAxis: 1,
            name: \'dea\', 
            data: []
        }
    ]
}

function CreatePlotter (e, chart) {
    var obj = {}                      // 声明一个空对象，用于以下代码中添加方法，最后返回这个对象，即构造的绘图对象。
    
    obj.e = e                         // 参数传来的交易所对象引用，赋值给obj对象的一个属性
    obj.params = {}                   // 构造参数
    obj.params.EMA_param1 = 5         // 我们预设一些图表上指标的参数，用于指标计算时使用 ，比如一条EMA指标线参数
    obj.params.EMA_param2 = 20        // 第二条EMA指标线参数，通常参数小的叫块线，参数大的叫慢线
    obj.params.MACD_fast = 12         // MACD 参数
    obj.params.MACD_slow = 26         // MACD 参数
    obj.params.MACD_sig = 9           // MACD 参数
    
    obj.runTime = {}                  // 用于储存运行时的一些数据
    obj.runTime.arrPreBarTime = [0, 0, 0]    // 储存每个K线数据的前一个bar 的时间戳，用于对比
    
    obj.GetAllRecords = function () {              // 绘图对象的一个方法，用于获取K线数据,我们这个例子是用了三个图表同时显示,所以,这个函数同时获取三种不同周期的K线数据
        obj.r = _C(obj.e.GetRecords, PERIOD_H1)    // 第一个图表的K线数据，是1小时级别的K线数据
        Sleep(1000)  
        obj.r1 = _C(obj.e.GetRecords, PERIOD_M15)  // 第二个图表的K线数据，是15分钟级别的K线数据
        Sleep(1000)
        obj.r2 = _C(obj.e.GetRecords, PERIOD_D1)   // 第三个图表的K线数据，是日K线数据
    }
    
    obj.Run = function () {                        // 执行绘图对象的功能
        obj.Plot()                                 // 执行具体的绘图代码
    }

    obj.CalcMACD = function (r, fast, slow, sig) {       // MACD 指标计算函数，返回MACD指标数据
        if (r.length <= Math.max(fast, slow, sig)) {
            return false 
        }
        return TA.MACD(r, fast, slow, sig)
    }

    
    obj.Plot = function () {                   // 重点部分，具体的绘图代码。
        obj.GetAllRecords()                    // 每次绘图前，首先更新所有的K线数据
        var arr = [obj.r, obj.r1, obj.r2]      // 把所有K线数据放在一个数组中，遍历。
        var arrKIndex = [0, 1, 4]              // 图表对象中K线数据系列的索引
        for (var i = 0; i < arr.length; i++) { // 遍历操作
            for (var j = 0; j < arr[i].length; j++) {
                if (arr[i][j].Time == obj.runTime.arrPreBarTime[i]) {    // 当K线数据最后一bar没有更新时，我们只更新数据，不添加，可以注意看 chart.add 函数调用时，最后一个参数使用了 -1 ，意思就是更新数据，不添加。
                    chart.add(arrKIndex[i], [arr[i][j].Time, arr[i][j].Open, arr[i][j].High, arr[i][j].Low, arr[i][j].Close], -1)  
                    
                   if (i == 1) {    // 更新第二个图表中的 EMA指标数据
                        var nowR = arr[i].slice(0, j + 1)
                        var ema1 = TA.EMA(nowR, obj.params.EMA_param1)
                        var ema2 = TA.EMA(nowR, obj.params.EMA_param2)
                        if (obj.r2.length <= obj.params.EMA_param1 || obj.r2.length <= obj.params.EMA_param2 || isNaN(ema1[j]) || isNaN(ema2[j])) {
                            continue
                        }

                        chart.add(2, [arr[i][j].Time, ema1[ema1.length - 1]], -1)     
                        chart.add(3, [arr[i][j].Time, ema2[ema2.length - 1]], -1)   
                    } else if (i == 2) {     // 更新第三个图表中的 MACD 指标数据
                        var nowR = arr[i].slice(0, j + 1)
                        var macd = obj.CalcMACD(nowR, obj.params.MACD_fast, obj.params.MACD_slow, obj.params.MACD_sig)
                        if (!macd) {
                            continue
                        }

                        var dif = macd[0]
                        var dea = macd[1]
                        chart.add(5, [arr[i][j].Time, dif[dif.length - 1]], -1)   
                        chart.add(6, [arr[i][j].Time, dea[dea.length - 1]], -1)   
                    }
                } else if (arr[i][j].Time > obj.runTime.arrPreBarTime[i]) {   // 当前K线数据最后一bar比之前记录的最后bar时间戳大时，说明K线有新的bar生成，这个时候要添加新bar，并且添加新指标数据点。
                    obj.runTime.arrPreBarTime[i] = arr[i][j].Time             // 更新最后一bar时间戳的记录，用于接下来的对比，接下来的时间戳又一样了，就不会导致再添加数据，除非有新bar再产生。
                    chart.add(arrKIndex[i], [arr[i][j].Time, arr[i][j].Open, arr[i][j].High, arr[i][j].Low, arr[i][j].Close])  
                    if (i == 1) {  
                        var nowR = arr[i].slice(0, j + 1)
                        var ema1 = TA.EMA(nowR, obj.params.EMA_param1)
                        var ema2 = TA.EMA(nowR, obj.params.EMA_param2)
                        if (nowR.length <= obj.params.EMA_param1 || nowR.length <= obj.params.EMA_param2 || isNaN(ema1[ema1.length - 1]) || isNaN(ema2[ema2.length - 1])) {
                            continue
                        }

                        chart.add(2, [arr[i][j].Time, ema1[ema1.length - 1]])
                        chart.add(3, [arr[i][j].Time, ema2[ema2.length - 1]])   
                    } else if (i == 2) {
                        var nowR = arr[i].slice(0, j + 1)
                        var macd = obj.CalcMACD(nowR, obj.params.MACD_fast, obj.params.MACD_slow, obj.params.MACD_sig)
                        if (!macd) {
                            continue
                        }

                        var dif = macd[0]
                        var dea = macd[1]
                        chart.add(5, [arr[i][j].Time, dif[dif.length - 1]])   
                        chart.add(6, [arr[i][j].Time, dea[dea.length - 1]])   
                    }
                }
            }
        }
    }
    obj.Plot()

    return obj
}

function main () {
    var chart = Chart([chart0, chart1, chart2])
    chart.reset()
    
    exchange.SetContractType(\"quarter\")
    var plotter = CreatePlotter(exchange, chart)
    while (true) {
        plotter.Run()
        Sleep(1000)
    } 
}

我们首先看main函数：

function main () {                                  // 策略入口函数，当然本策略什么也不做，没有任何交易，只是画图
    var chart = Chart([chart0, chart1, chart2])     // chart0,chart1,chart2 是预先声明好的图表配置对象，调用Chart函数，就是把图表配置载入，返回一个图表控制对象 chart
    chart.reset()                                   // 调用图表控制对象chart的reset方法，重置图表。
    
    exchange.SetContractType(\"quarter\")             // 回测配置 选择的是OKEX期货，所以这里要设置一下合约，合约设置为季度(quarter)
    var plotter = CreatePlotter(exchange, chart)    // 调用 CreatePlotter 函数生成绘图对象 plotter
    while (true) {
        plotter.Run()                               // 执行绘图对象 plotter 成员函数 Run 绘图
        Sleep(1000)                                 // 绘图对象 plotter 是负责“如何画”，图表控制对象chart是负责具体画图，这两者中前者是我们代码实现的，后者是系统底层API函数返回的控制对象。
    } 
}

接下来就可以看CreatePlotter函数构造绘图对象时，都实现了怎样的画图功能，可以看到在代码var plotter = CreatePlotter(exchange, chart)中，构造绘图对象plotter时，传入了exchange , chart 。前者是用来获取K线数据（通过调用exchange.GetRecords），后者是用来操作图表，给图表上添加数据。

最主要的绘图部分就是Plot函数，注释已经写在代码里面。

回测运行：

这样就可以让策略多图表显示了。

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