Bittrex自动化交易：打造专属加密货币交易机器人

Bittrex 自动化交易：构建你的专属加密货币交易机器人

加密货币市场的波动性为交易者提供了巨大的盈利机会，但也带来了极高的风险。手动监控市场并及时做出决策对大多数人来说几乎是不可能的。因此，自动化交易应运而生，它允许交易者利用预先设定的规则，让计算机程序自动执行交易，从而最大程度地降低人为错误，提高交易效率。本文将聚焦于 Bittrex 交易所，探讨如何利用其提供的 API 接口，构建并运行一个属于你的自动化交易机器人。

Bittrex API 简介

Bittrex 提供了一套强大的应用程序编程接口 (API)，旨在赋能开发者以程序化方式深度集成并利用 Bittrex 交易所的功能。通过这些 API，开发者可以访问实时的市场数据，自动执行交易策略，并全面管理其账户，为构建复杂的自动化交易系统奠定了坚实基础。Bittrex API 主要分为以下三个互补的类别：

• 公共 API： 此类 API 无需任何身份验证或授权即可访问，主要提供公开可用的市场信息，例如各种交易对的最新成交价格、24 小时交易量统计、实时更新的订单簿（包括买单和卖单的价格和数量）、以及历史交易数据。开发者可以利用这些数据进行市场分析、价格监控以及算法交易策略的回测。
• 市场 API： 此类 API 需要有效的 API 密钥和密钥（Secret Key）进行身份验证，允许经过授权的用户执行交易操作。具体功能包括：提交新的买单或卖单、取消未成交的订单、查询特定订单的当前状态（例如，是否已完全成交、部分成交或仍在挂单）、以及获取历史成交记录。此 API 是实现自动化交易和量化交易的核心组件。
• 账户 API： 同样需要 API 密钥和密钥进行身份验证，此 API 允许用户安全地访问和管理其 Bittrex 账户信息。通过此 API，用户可以查询账户中各种加密货币的余额、检索完整的交易历史记录（包括充值、提现和交易），以及监控账户活动。此 API 对于账户管理、风险控制和税务报告至关重要。

在使用 Bittrex API 之前，首先需要在 Bittrex 交易所注册一个账户。成功注册后，在账户设置或 API 管理页面中，可以生成 API 密钥（API Key）和密钥（Secret Key）。这两个密钥是访问受保护 API 的凭证，请务必将其妥善保管，严格防止泄露给任何第三方。泄露密钥可能导致账户被盗用，资金遭受损失。建议启用双重身份验证 (2FA) 以增强账户安全性，并定期轮换 API 密钥。

构建自动化交易机器人

构建一个自动化交易机器人涉及多个步骤，这些步骤涵盖了从策略设计到实际部署的整个流程，需要仔细规划和执行。具体来说，这包括：

1. 策略设计与回测：

   需要明确交易机器人的核心策略。这包括确定交易的触发条件（例如，基于技术指标、价格变动、或者市场情绪），风险管理规则（例如，止损和止盈水平），以及资金分配策略。 在确定策略之后，使用历史数据进行回测至关重要。回测的目的是评估策略在过去一段时间内的表现，检验其盈利能力和风险承受能力。 常用的回测工具有TradingView的回测功能、Python的backtrader库等。回测结果可以帮助优化策略参数，并预估策略在真实交易环境中的潜在表现。

ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe='1h', limit=long_window)
closes = [candle[4] for candle in ohlcv]  # 获取收盘价

short_ma = sum(closes[-short_window:]) / short_window
long_ma = sum(closes[-long_window:]) / long_window

if short_ma > long_ma:
    # 短期移动平均线向上穿过长期移动平均线，买入
    amount = 0.001  # 交易量
    price = exchange.fetch_ticker(symbol)['ask']  # 获取卖一价
    order = exchange.create_market_buy_order(symbol, amount)
    print(f"买入 {symbol}，价格：{price}，数量：{amount}")
elif short_ma < long_ma:
    # 短期移动平均线向下穿过长期移动平均线，卖出
    balance = exchange.fetch_balance()['info']['balances']
    for item in balance:
        if item['currency'] == symbol.split('/')[0]:
            amount = float(item['available'])
            if amount > 0:
                price = exchange.fetch_ticker(symbol)['bid']  # 获取买一价
                order = exchange.create_market_sell_order(symbol, amount)
                print(f"卖出 {symbol}，价格：{price}，数量：{amount}")
                break

order_id = 'YOUR_ORDER_ID'
exchange.cancel_order(order_id, 'BTC/USDT')

代码示例

以下是一个简化的 Bittrex 自动化交易机器人示例，该机器人采用移动平均线（Moving Average, MA）交叉策略进行交易决策。这种策略基于短期和长期移动平均线的比较，当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时，产生买入信号；反之，当短期移动平均线向下穿过长期移动平均线时，产生卖出信号。

代码依赖于 ccxt 库，这是一个用于连接和交易多个加密货币交易所的 Python 库。同时， time 库用于控制程序的执行频率和时间间隔。

ccxt 库需要提前安装，可以使用 pip 命令： pip install ccxt 。

import ccxt

import time

替换为你的 API 密钥和密钥

在使用任何加密货币交易所的 API 之前，你必须拥有有效的 API 密钥和密钥。这些密钥允许你的应用程序安全地访问你的交易所账户并执行交易。请务必妥善保管你的 API 密钥和密钥，不要与任何人分享。如果你的密钥泄露，可能会导致资金损失或其他安全问题。

以下代码段演示了如何设置 api_key 和 secret_key 变量，以便在你的加密货币交易脚本中使用。请将 'YOUR_API_KEY' 和 'YOUR_SECRET_KEY' 替换为你从交易所获得的实际值。

api_key  = 'YOUR_API_KEY'
secret_key = 'YOUR_SECRET_KEY'

重要提示：

• 请务必从官方交易所获取 API 密钥和密钥，并仔细阅读交易所的 API 文档。
• 启用 API 密钥时，请设置适当的权限，例如仅允许交易或读取账户信息，以降低潜在风险。
• 定期轮换你的 API 密钥，以提高安全性。
• 在生产环境中使用 API 密钥之前，请在测试环境中进行充分测试。
• 永远不要将你的 API 密钥和密钥硬编码到你的代码中。而是使用环境变量或其他安全的方式来存储它们。

创建 Bittrex 交易所对象

要开始与 Bittrex 交易所进行交互，您需要创建一个 ccxt.bittrex 交易所对象。 此对象将处理与 Bittrex API 的所有通信。 您需要提供您的 API 密钥和密钥，以便对请求进行身份验证。 请务必妥善保管您的 API 密钥和密钥，切勿与他人分享。

以下代码展示了如何使用 CCXT 库创建 Bittrex 交易所对象：

exchange = ccxt.bittrex({
     'apiKey': api_key,
     'secret':  secret_key,
})

在上面的代码中， api_key 和 secret_key 是您的 Bittrex API 密钥和密钥。 您可以在 Bittrex 网站上的帐户设置中找到它们。 将 api_key 和 secret_key 替换为您自己的 API 密钥和密钥。

创建 exchange 对象后，您就可以使用它来调用 Bittrex API 的各种方法。 例如，您可以使用 fetch_balance() 方法获取您的帐户余额，或者使用 create_order() 方法创建新订单。 请参考 CCXT 文档以获取可用方法的完整列表。

交易对

在加密货币交易中，“交易对”(Trading Pair)代表了两种可以相互交易的加密货币或数字资产。通常，交易对表示为“基础货币/报价货币”，例如 BTC/USDT 。

symbol = 'BTC/USDT' 这行代码定义了一个变量 symbol ，并将其赋值为字符串 'BTC/USDT' 。在实际的交易API或程序中， symbol 变量会被用来指定要交易的交易对。 具体的解释如下：

• BTC (比特币) ：代表基础货币，也就是你要买入或卖出的货币。在这个例子中，你想用USDT购买或出售BTC。
• USDT (泰达币) ：代表报价货币，也就是你用来购买基础货币的货币，或者出售基础货币后收到的货币。USDT是一种稳定币，其价值通常与美元挂钩。
• / (斜杠) ：分隔符，用于区分基础货币和报价货币。

交易平台的交易界面或API通常使用交易对代码来识别特定的交易市场。例如，通过指定 BTC/USDT ，你可以访问比特币与泰达币之间的交易市场，查看实时的价格、交易量和订单簿信息，并进行买入或卖出操作。 交易者会根据交易对的价格波动、市场趋势和个人交易策略来决定何时买入或卖出基础货币。理解交易对的概念是进行加密货币交易的基础。

移动平均线周期

短期移动平均线窗口大小： short_window = 12 。通常设置为较小的值，例如12，以便更快地响应价格变化，适用于捕捉短期趋势。

长期移动平均线窗口大小： long_window = 26 。通常设置为较大的值，例如26，以平滑价格波动，更准确地反映长期趋势。

moving_average_crossover(exchange, symbol, short_window, long_window) 函数用于执行移动平均线交叉策略。 exchange 参数代表交易所对象， symbol 参数代表交易对（例如，'BTC/USDT'）， short_window 和 long_window 分别代表短期和长期移动平均线的周期。

try:
    # 从交易所获取OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）数据。
    # symbol：交易对，例如 'BTC/USDT'。
    # timeframe：时间周期，这里设置为 '1h'，表示每小时的数据。
    # limit：获取数据的数量，设置为 long_window，确保能够计算长期移动平均线。
    ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe='1h', limit=long_window)

    # 提取收盘价数据，用于计算移动平均线。
    closes = [candle[4] for candle in ohlcv]

    # 计算短期移动平均线。
    short_ma = sum(closes[-short_window:]) / short_window

    # 计算长期移动平均线。
    long_ma = sum(closes[-long_window:]) / long_window

    # 获取当前市场价格。
    ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
    current_price = ticker['last']

    # 打印当前价格、短期移动平均线和长期移动平均线，用于监控。
    print(f"当前价格: {current_price}, 短期移动平均线: {short_ma}, 长期移动平均线: {long_ma}")

    # 移动平均线交叉策略的买入逻辑。
    # 当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线，并且当前价格高于短期移动平均线时，执行买入操作，避免追高。
    if short_ma > long_ma and current_price > short_ma:
        # 获取可用USDT余额。
        balance_usdt = exchange.fetch_balance()['USDT']['free']

        # 计算购买数量。这里使用 1% 的 USDT 余额进行购买。
        amount_to_buy = balance_usdt * 0.01 / current_price

        # 避免购买过小数量。
        if amount_to_buy > 0.0001:
            # 创建市价买单。
            order = exchange.create_market_buy_order(symbol, amount_to_buy)
            print(f"买入 {amount_to_buy} {symbol}，价格：{current_price}")

    # 移动平均线交叉策略的卖出逻辑。
    # 当短期移动平均线向下穿过长期移动平均线，并且当前价格低于短期移动平均线时，执行卖出操作，避免抄底。
    elif short_ma < long_ma and current_price < short_ma:
        # 获取可用BTC余额。
        balance_btc = exchange.fetch_balance()['BTC']['free']

        # 避免卖出过小数量。
        if balance_btc > 0.0001:
            # 创建市价卖单。
            order = exchange.create_market_sell_order(symbol, balance_btc)
            print(f"卖出 {balance_btc} {symbol}，价格：{current_price}")

    # 没有交易信号时，打印提示信息。
    else:
        print("没有交易信号.")

# 异常处理，捕获并打印错误信息。
except Exception as e:
    print(f"发生错误：{e}")

循环执行

使用 while True: 语句创建一个无限循环，确保交易策略持续运行。在循环内部， try...except 块用于捕获可能发生的异常，保证程序的健壮性。

try: 块中调用 moving_average_crossover(exchange, symbol, short_window, long_window) 函数，该函数执行移动平均交叉策略。 exchange 参数指定交易所， symbol 参数指定交易的加密货币对， short_window 和 long_window 参数分别定义短期和长期移动平均线的窗口大小。这些参数的具体数值会显著影响策略的表现，需要根据历史数据和市场情况进行优化。

time.sleep(60) 函数使程序暂停执行 60 秒，即每隔 60 秒执行一次移动平均交叉策略。这个时间间隔可以调整，以适应不同的交易频率需求。更短的时间间隔可能带来更高的交易频率，但也会增加交易成本和风险。更长的时间间隔则可能错过一些交易机会。

except Exception as e: 块捕获 try 块中可能发生的任何异常。 print(f"发生错误：{e}") 语句将错误信息打印到控制台，方便调试。 time.sleep(60) 在异常发生后也执行，确保程序在出错后不会立即退出，而是等待 60 秒后重新尝试。

风险提示

自动化交易，即使采用最先进的算法和周密的风险管理策略，仍然存在固有的风险。 这些风险可能导致严重的财务损失，因此，在参与自动化交易之前，务必充分理解并谨慎评估这些风险。

• 程序错误（Bug）： 自动化交易系统依赖于编写的代码。代码中可能存在逻辑错误、拼写错误或设计缺陷，这些错误可能导致系统执行非预期的交易行为，例如错误的买入或卖出价格、错误的交易数量，或者在不应执行交易时执行交易。 严格的代码审查、单元测试和集成测试可以降低这种风险，但无法完全消除。
• 网络问题： 自动化交易系统需要稳定且快速的网络连接才能与交易所服务器进行通信。网络中断、延迟或拥塞可能导致交易指令无法及时发送或接收，从而导致错失交易机会、滑点增加或交易失败。 使用冗余网络连接、低延迟的网络服务和监控网络性能可以减轻这种风险。
• 交易所问题： 自动化交易系统依赖于交易所的正常运行。交易所服务器故障、API 问题、维护升级或安全漏洞可能导致交易中断、数据错误或资金损失。 选择信誉良好、交易量大且具有完善的系统冗余和安全措施的交易所，同时监控交易所的公告和状态更新，可以降低这种风险。
• 策略失效： 市场环境是动态变化的，过去的交易策略可能在未来的市场中失效。市场趋势、波动率、交易量和其他因素的变化可能导致自动化交易系统产生亏损。 定期回顾、优化和调整交易策略，并采用风险管理技术（如止损单和头寸规模控制）来应对市场变化，可以减轻这种风险。 需要警惕“过度优化”，即策略过度适应历史数据，而在真实市场中表现不佳。
• 安全风险： 自动化交易账户可能成为黑客攻击的目标。 未经授权的访问可能导致资金被盗、交易策略被篡改或系统被恶意利用。 采取严格的安全措施，如使用强密码、启用双因素身份验证、使用硬件钱包存储密钥、定期审计安全设置，并监控账户活动，可以降低这种风险。
• 监管风险： 加密货币交易和自动化交易受到不同国家和地区的监管。监管政策的变化可能影响自动化交易系统的合法性和运营。 了解并遵守适用的法律法规，并密切关注监管动态，可以避免法律风险。
• 数据风险： 自动化交易系统依赖于准确和及时的市场数据。 数据源错误、延迟或操纵可能导致错误的交易决策。 使用可靠的数据源，实施数据验证机制，并监控数据质量，可以降低这种风险。

请务必充分了解自动化交易的风险，并仅投入您能承受损失的资金进行交易。在进行实盘交易之前，强烈建议使用模拟账户进行充分的测试和验证，以确保您的交易策略和系统能够按预期运行。模拟交易应尽可能模拟真实市场环境，包括交易费用、滑点和市场深度。 不要过度依赖自动化交易系统，始终保持警惕，并密切监控您的账户和交易活动。