Gemini API自动交易：Python机器人搭建教程

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Gemini API 自动交易教程

前言

本教程旨在指导您使用 Gemini API 构建一个自动化的加密货币交易机器人。我们将详细介绍从配置 Gemini API 密钥到编写 Python 代码执行交易的完整流程。 在开始之前，请务必确认您已具备扎实的 Python 编程基础知识，并且对加密货币交易市场的基本概念和操作有一定的了解。本教程将侧重于技术实现，而非投资建议。

为了充分利用 Gemini API，您需要理解其数据结构和交易机制。我们将深入探讨如何利用 API 获取实时市场数据，例如价格、交易量和订单簿信息。这些数据对于制定有效的交易策略至关重要。 我们将详细讲解如何使用 Gemini API 执行不同类型的订单，包括市价单、限价单以及高级订单类型，例如止损单和冰山订单。 了解这些订单类型及其参数对于构建稳健的自动交易系统至关重要。

在编写 Python 代码时，我们将使用诸如 `requests` 库来处理 HTTP 请求，并使用 `` 库来解析 API 响应。我们还会涉及到 API 密钥的安全管理，例如使用环境变量或配置文件来存储敏感信息，以避免密钥泄露的风险。 安全性是构建自动交易系统时必须优先考虑的问题。

1. 准备工作

  • Gemini 账户设置: 您需要在 Gemini 数字资产交易所拥有一个经过验证的账户。这包括完成必要的 KYC（了解您的客户）流程，例如提交身份证明文件和地址证明。确保您的账户状态为“已验证”，才能使用 API 进行交易和资金管理操作。
  • API 密钥生成与管理: 登录您的 Gemini 账户，导航至 API 设置或安全性设置部分，创建一个新的 API 密钥对。在创建过程中，您将被要求设置密钥的权限。务必仔细选择与您的交易策略和资金管理需求相符的权限。最常见的权限包括交易执行（例如，下单、取消订单）、查看账户余额和交易历史记录以及资金划转（仅在绝对必要时授予）。强烈建议启用两因素身份验证 (2FA) 以增强 API 密钥的安全性。创建完成后，您将获得一个 API 密钥（Public Key）和一个密钥私钥（Secret Key）。密钥私钥极为敏感，请使用安全的密码管理工具妥善保管，切勿以任何方式泄露给他人，也不要存储在版本控制系统中或不安全的位置。 Gemini API 密钥也可能具有速率限制和 IP 地址限制，请在设置时加以考虑，并监控密钥的使用情况。
  • 编程环境准备: 选择您熟悉的编程语言 (如 Python, Javascript, Java) 并配置开发环境。 安装 Gemini 官方或第三方提供的 API 客户端库可以简化 API 调用过程。
Python 环境: 确保你已经安装了 Python 3.x，以及必要的 Python 包，如 requests, datetime, hmac, hashlib, 和 ``。 可以使用 pip 安装这些包：

bash pip install requests

2. 获取 Gemini API 密钥

为了访问 Gemini 交易所的 API，你需要拥有有效的 API 密钥。请先访问 Gemini 官方网站并登录你的账户。如果还没有账户，你需要先注册一个。 登录成功后，导航到 "API Keys" 页面，通常可以在账户设置或开发者选项中找到。

在 API Keys 页面，你可以创建一个新的 API 密钥。 创建密钥时，务必根据你的需求设置相应的权限。 对于交易和账户管理，你需要赋予 "Trade" (交易) 和 "Account" (账户) 权限。 权限设置得当可以有效控制密钥的安全，避免不必要的风险。

成功创建密钥后，系统会生成一个 API Key 和一个 API Secret。 API Key 用于标识你的身份，而 API Secret 则用于对请求进行签名。 请务必妥善保管你的 API Key 和 API Secret，不要将其泄露给任何第三方。 泄露密钥可能导致你的账户被盗用，造成资金损失。 建议使用安全的密码管理工具来存储这些敏感信息。

创建 API 密钥时，Gemini 可能会要求你进行双重验证 (2FA)。 强烈建议你启用 2FA，以提高账户的安全性。 启用 2FA 后，即使你的 API Key 和 API Secret 被泄露，攻击者也无法轻易访问你的账户。

请注意，Gemini 可能会对 API 的使用进行速率限制 (Rate Limiting)。 这意味着你在一定时间内只能发送一定数量的请求。 超过速率限制可能会导致你的请求被拒绝。 因此，在编写代码时，你需要考虑速率限制，并采取相应的措施，比如使用指数退避算法 (Exponential Backoff) 来处理请求失败的情况。

3. 编写 Python 代码

下面是一个演示如何与 Gemini API 交互并获取 BTCUSD 最新价格的简单 Python 脚本。该脚本使用了 Python 的标准库，并且依赖于 requests 库来处理 HTTP 请求。需要确保已安装此库： pip install requests 。

import requests

import

import hmac

import hashlib

import time

import os

上述代码段导入了几个关键的 Python 模块。 requests 模块用于发送 HTTP 请求到 Gemini API。 模块用于处理从 API 返回的 JSON 格式数据。 hmac 和 hashlib 模块用于生成安全哈希消息认证码 (HMAC)，以便对 API 请求进行身份验证。 time 模块用于获取当前时间戳，这在构造 API 请求时是必要的。 os 模块则通常用于访问环境变量，例如存储 API 密钥。

替换为你的 Gemini API 密钥和私钥

在代码中，你需要将以下环境变量替换为你从 Gemini 交易所获得的真实 API 密钥和私钥，确保安全地存储和访问这些凭证。

GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
GEMINI_API_SECRET = os.environ.get("GEMINI_API_SECRET")

GEMINI_API_URL = 'https://api.gemini.com/v1'
API 的基本 URL。所有 API 请求都将以此 URL 作为前缀。

def get_ticker(symbol='btcusd'):
"""
获取指定交易对的最新行情数据。默认交易对为 BTCUSD。
"""
url = f'{GEMINI_API_URL}/ticker/{symbol}'
构建请求特定交易对行情信息的完整 URL。
response = requests.get(url)
发送 GET 请求到 Gemini API。
response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
如果 HTTP 状态码指示错误（例如 400, 500），则引发异常，方便错误处理。
return response.()
将响应内容解析为 JSON 格式并返回，其中包含交易对的最新行情数据，如最高价、最低价、交易量等。

def create_signature(request_path, payload, secret_key):
"""
创建 API 请求签名。签名用于验证请求的完整性和身份。
"""
encoded_payload = .dumps(payload).encode()
将 Python 字典格式的 payload 转换为 JSON 字符串，并编码为字节流。
b64 = base64.b64encode(encoded_payload)
对编码后的 payload 进行 Base64 编码。
signature = hmac.new(secret_key.encode(), b64, hashlib.sha384).hexdigest()
使用 HMAC-SHA384 算法，使用私钥对 Base64 编码的 payload 进行签名。生成的签名是一个十六进制字符串。
return signature, b64
返回签名和 Base64 编码的 payload，它们将在 API 请求头中使用。

def get_balances():
"""
获取账户余额。
"""
endpoint = "/balances"
定义 API 接口的端点，用于获取账户余额。
url = GEMINI_API_URL + endpoint
构建完整的 API 请求 URL。
t = datetime.datetime.utcnow()
获取当前的 UTC 时间。
nonce = str(int(time.mktime(t.timetuple()) * 1000))
创建一个 nonce 值，用于防止重放攻击。Nonce 是一个唯一的、随时间变化的字符串。通常使用时间戳的毫秒表示。
payload = {
"request": endpoint,
"nonce": nonce
}
构造 payload，包含请求的端点和 nonce 值。

signature, b64 = create_signature(endpoint, payload, GEMINI_API_SECRET)
调用 create_signature 函数创建签名和 Base64 编码的 payload。
headers = {
'Content-Type': 'application/',
'X-GEMINI-APIKEY': GEMINI_API_KEY,
'X-GEMINI-PAYLOAD': b64.decode(),
'X-GEMINI-SIGNATURE': signature
}
构造 HTTP 请求头，包含 API 密钥、Base64 编码的 payload 和签名。注意 X-GEMINI-PAYLOAD 的值需要解码为字符串。

response = requests.post(url, headers=headers)
发送 POST 请求到 Gemini API，并在请求头中包含签名信息。
response.raise_for_status()
检查响应状态码，如果出现错误则抛出异常。
return response.()
将响应内容解析为 JSON 格式并返回，其中包含账户余额信息。

def place_order(symbol, amount, price, side, order_type='exchange limit'):
"""
下单函数。
"""
endpoint = "/order/new"
定义 API 接口的端点，用于提交新订单。
url = GEMINI_API_URL + endpoint
构建完整的 API 请求 URL。
t = datetime.datetime.utcnow()
获取当前的 UTC 时间。
nonce = str(int(time.mktime(t.timetuple()) * 1000))
创建一个 nonce 值，用于防止重放攻击。
payload = {
"request": endpoint,
"nonce": nonce,
"client_order_id": "your_client_order_id", # 自定义订单ID
"symbol": symbol,
"amount": str(amount), # 交易数量，字符串类型
"price": str(price), # 交易价格，字符串类型
"side": side, # buy 或 sell
"type": order_type
}
构造 payload，包含订单的各种参数，如交易对、数量、价格、买卖方向和订单类型。 client_order_id 允许你自定义订单 ID，方便追踪。 注意 amount 和 price 必须是字符串类型。 

signature, b64 = create_signature(endpoint, payload, GEMINI_API_SECRET)

headers = {
    'Content-Type': 'application/',
    'X-GEMINI-APIKEY': GEMINI_API_KEY,
    'X-GEMINI-PAYLOAD': b64.decode(),
    'X-GEMINI-SIGNATURE': signature
}

response = requests.post(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
return response.()

import base64
import datetime
import hashlib
import hmac
import
import os
import time
import requests
导入必要的 Python 库，包括用于 Base64 编码、日期时间处理、哈希计算、消息认证码、JSON 处理、环境变量访问、时间处理和发送 HTTP 请求的库。 库用于处理与API 交互的数据格式。

示例用法：获取 BTCUSD 最新价格

在加密货币交易中，实时获取市场数据至关重要。 get_ticker() 函数提供了一种简便的方法来检索特定交易对的最新价格信息，例如 BTCUSD（比特币兑美元）。通过调用此函数，您可以快速了解市场动态。

ticker = get_ticker('btcusd') 这段代码演示了如何使用 get_ticker() 函数。其中， 'btcusd' 参数指定了您希望获取信息的交易对。函数返回一个包含交易对各种信息的字典，包括最新价格、最高价、最低价、成交量等。

print(f"BTCUSD 最新价格: {ticker['last']}") 此代码行展示了如何从返回的字典中提取最新价格。 ticker['last'] 访问了字典中键为 'last' 的值，该值代表 BTCUSD 的最新成交价格。然后，使用 f-string 格式化字符串，将最新价格输出到控制台，方便用户查看。例如，输出可能类似于 "BTCUSD 最新价格: 60000.00"，具体数值取决于当前市场价格。 请注意，实际API返回的数据结构可能包含更多字段，您可以根据需要访问这些字段以获取更多信息，例如最高价(high), 最低价(low), 成交量(volume) 等。

示例用法：获取账户余额

获取账户余额是与加密货币交易所或钱包交互时的常见操作。以下示例代码演示了如何通过 API 调用获取账户余额，并处理可能出现的网络错误。

try: 语句块尝试执行获取余额的操作。get_balances() 函数是一个虚构的函数，代表与交易所或钱包交互的 API 调用。你需要根据具体的 API 文档进行相应的实现，例如使用 Python 的 requests 库发送 HTTP 请求。该函数应该返回一个包含账户余额信息的列表，每个余额信息通常包括币种 (currency) 和金额 (amount)。

balances = get_balances()

print("账户余额:")

for balance in balances: 循环遍历返回的余额列表，并使用 f-string 格式化输出每个币种及其对应的金额。balance['currency'] 表示币种的代码，如 "BTC"、"ETH" 等。balance['amount'] 表示该币种的余额数量。

print(f"{balance['currency']}: {balance['amount']}")

except requests.exceptions.HTTPError as e: 语句块用于捕获并处理 HTTPError 异常。requests.exceptions.HTTPError 是 requests 库中用于表示 HTTP 请求错误的异常类。如果 API 调用失败，例如由于网络问题、服务器错误或权限不足，将会抛出此异常。

print(f"获取余额失败: {e}")

捕获到异常后，代码会打印一条错误消息，其中包含异常对象 e 的详细信息，帮助你诊断问题。建议在实际应用中，根据具体的错误类型进行更详细的错误处理，例如重试请求、记录日志或通知用户。除了 HTTPError，还应考虑处理其他可能的异常，例如 requests.exceptions.Timeout (请求超时) 和 requests.exceptions.ConnectionError (连接错误)。

示例用法：下单购买 BTCUSD

以下代码展示了如何通过 API 在交易平台下单购买 BTCUSD 交易对。为确保订单执行，本示例选择以略低于当前市场价格的价格挂单。

try: 语句块用于捕获可能发生的异常，特别是网络请求相关的错误。

order = place_order(symbol='btcusd', amount=0.0001, price=ticker['last'] - 100, side='buy') 这行代码调用了 place_order 函数，该函数负责与交易平台的 API 交互，发送下单请求。

  • symbol='btcusd' ：指定交易的交易对，这里是比特币 (BTC) 兑美元 (USD)。 确保交易平台支持该交易对。
  • amount=0.0001 ：指定购买的数量，单位为 BTC。 请注意，最小交易量可能因平台而异。
  • price=ticker['last'] - 100 ：指定购买的价格。 ticker['last'] 代表当前 BTCUSD 的最新成交价。减去 100 的目的是以低于当前价格的价格挂单，提高订单成交的可能性。注意单位，这里是美元。
  • side='buy' ：指定交易方向为买入。

print("下单结果:", order) ：打印下单结果。 order 变量通常包含平台返回的订单相关信息，例如订单 ID、状态等。

except requests.exceptions.HTTPError as e: ：用于捕获 requests.exceptions.HTTPError 类型的异常，这通常表示网络请求失败，例如连接错误或服务器返回错误状态码。

print(f"下单失败: {e}") ：当发生 HTTPError 异常时，打印错误信息。 e 变量包含具体的错误信息，有助于调试。例如，可能是 API 密钥无效、权限不足或者请求参数错误。

4. 自动交易策略示例

以下是一个基于移动平均线交叉的自动交易策略示例，旨在演示如何利用Python和相关库监控市场行情并自动执行交易。请注意，这仅为演示示例，实盘交易需谨慎评估风险并进行充分测试。

import time

def moving_average_crossover_strategy(symbol='btcusd', short_window=20, long_window=50, api_key='YOUR_API_KEY', api_secret='YOUR_API_SECRET'):

"""

一个简单的移动平均线交叉策略，使用API密钥进行交易。

symbol: 交易对，例如 'btcusd'。

short_window: 短期移动平均线的周期。

long_window: 长期移动平均线的周期。

api_key: 交易所API密钥.

api_secret: 交易所API密钥私钥.

"""

prices = []

# 初始化交易所客户端 (示例中使用某个假设的交易所API)

exchange = ExchangeAPI(api_key=api_key, api_secret=api_secret)

while True:

try:

# 获取市场行情

ticker = exchange.get_ticker(symbol)

price = float(ticker['last'])

prices.append(price) 

            if len(prices) > long_window:
                # 计算短期和长期移动平均线
                short_ma = sum(prices[-short_window:]) / short_window
                long_ma = sum(prices[-long_window:]) / long_window

                if short_ma > long_ma:
                    # 短期均线高于长期均线，发出买入信号
                    print("买入信号")
                    try:
                        # 下买单，这里使用市价单进行演示，实际交易中应考虑限价单
                        order = exchange.place_order(symbol=symbol, amount=0.0001, price=price, side='buy', type='market')
                        print("下单结果:", order)
                    except requests.exceptions.HTTPError as e:
                        print(f"下单失败: {e}")
                    except Exception as e:
                        print(f"下单失败: {e}")

                elif short_ma < long_ma:
                    # 短期均线低于长期均线，发出卖出信号
                    print("卖出信号")
                    try:
                        # 下卖单，这里使用市价单进行演示，实际交易中应考虑限价单
                        order = exchange.place_order(symbol=symbol, amount=0.0001, price=price, side='sell', type='market')
                        print("下单结果:", order)
                    except requests.exceptions.HTTPError as e:
                        print(f"下单失败: {e}")
                    except Exception as e:
                        print(f"下单失败: {e}")
            time.sleep(60)  # 每隔60秒检查一次
        except Exception as e:
            print(f"出现错误: {e}")
            time.sleep(60)

注意:

  • 需要替换 'YOUR_API_KEY' 和 'YOUR_API_SECRET' 为你自己的交易所API密钥。
  • ExchangeAPI 是一个假设的交易所API客户端，你需要根据你使用的交易所的API文档进行修改。
  • place_order 函数也需要根据具体的交易所API进行调整，包括订单类型（例如市价单、限价单）、参数等。
  • amount 参数表示交易数量，需要根据你的资金情况和风险承受能力进行调整。
  • time.sleep(60) 表示每隔60秒检查一次行情，可以根据需要调整。
  • 此示例仅为演示目的，实际交易前请务必进行充分的风险评估和回测。
  • 此示例未包含止损、止盈等风险管理措施，实际交易中需要加入这些措施。
  • 建议使用更健壮的错误处理机制，例如重试机制。

运行策略

movingaveragecrossover_strategy()

5. 错误处理和风险管理

在加密货币自动交易机器人的开发过程中，健全的错误处理机制至关重要。由于加密货币市场的波动性以及交易API的复杂性，你需要预见并妥善处理各种可能出现的错误，以确保交易策略的稳定执行和资金安全。以下是一些需要考虑的关键方面：

  • 网络连接错误： 互联网连接的中断是常见的潜在问题。机器人应具备自动重连机制，并在连接恢复后能够无缝地继续执行未完成的交易指令，同时记录连接中断期间发生的任何异常情况。
  • API 错误： 交易所 API 可能返回各种错误代码，例如请求频率超限、无效的 API 密钥、或订单参数错误。机器人需要能够解析这些错误代码，并采取相应的措施，例如暂停交易、重新提交订单（如果错误是暂时性的）、或发出警报。
  • 数据验证错误： 在提交交易订单之前，务必验证输入数据的有效性，例如价格、数量和交易方向。这可以防止因人为错误或程序错误而导致的无效订单。
  • 异常情况处理： 使用 `try-except` 块来捕获程序执行期间可能出现的任何其他异常情况，例如除零错误或类型错误。在捕获到异常后，机器人应记录详细的错误信息，并采取适当的措施，例如关闭交易会话或向管理员发送通知。

除了错误处理，有效的风险管理策略对于保护你的资本至关重要。加密货币市场波动剧烈，如果没有适当的风险控制措施，可能会遭受重大损失。以下是一些常用的风险管理技巧：

  • 止损单 (Stop-Loss Orders)： 设置止损单是限制潜在损失的有效方法。止损单会在价格达到预定水平时自动出售你的加密货币，从而防止价格进一步下跌。
  • 止盈单 (Take-Profit Orders)： 与止损单相反，止盈单会在价格达到预定目标水平时自动出售你的加密货币，从而锁定利润。
  • 仓位规模限制： 限制单笔交易的规模，以及总的持仓规模。不要将所有的资金都投入到一次交易中，而是将资金分散到多个交易中，以降低整体风险。
  • 风险回报比： 在进行任何交易之前，评估潜在的利润和损失。选择风险回报比率合理的交易机会，例如，预期利润至少是潜在损失的两倍。
  • 回测和模拟交易： 在将机器人部署到真实市场之前，务必使用历史数据进行回测，并使用模拟账户进行交易。这可以帮助你评估机器人的性能，并识别潜在的风险。

总而言之，一个设计良好的加密货币自动交易机器人不仅需要具备强大的交易策略，还需要具备完善的错误处理机制和风险管理策略。通过仔细考虑这些因素，你可以提高机器人盈利的概率，并最大限度地减少潜在的损失。

6. 安全注意事项

  • 保护你的 API 密钥: Gemini API 密钥是访问你账户的凭证，务必严格保护。切勿将 API 密钥硬编码到代码中，这会使其暴露于风险之中。推荐使用环境变量或安全的配置文件来管理 API 密钥。环境变量允许你在运行时动态地设置密钥，而无需将其永久存储在代码库中。可以使用专门的密钥管理服务，例如 HashiCorp Vault 或 AWS Secrets Manager，以实现更高级的安全性和访问控制。
  • 使用安全的网络连接: 确保你的应用程序与 Gemini API 之间的所有通信都通过 HTTPS 进行。HTTPS 协议使用 TLS/SSL 加密数据传输，防止中间人攻击和数据窃听。验证你使用的 API 客户端库是否默认启用 HTTPS，并避免降级到不安全的 HTTP 连接。如果需要，显式地指定 HTTPS URL。
  • 定期审查你的代码: 定期审查你的代码是识别和修复潜在安全漏洞的关键环节。使用代码扫描工具自动检测常见的安全问题，例如跨站脚本攻击 (XSS)、SQL 注入和命令注入。进行人工代码审查，检查代码逻辑、输入验证和错误处理是否存在缺陷。关注第三方库和依赖项的安全更新，及时应用补丁。
  • 从小额交易开始: 在将自动交易机器人部署到真实交易环境之前，务必进行充分的测试。使用 Gemini 提供的沙箱环境进行模拟交易，验证机器人的交易策略、风险管理机制和错误处理能力。从小额资金开始真实交易，逐步增加交易规模，密切监控机器人的表现，并根据实际情况进行调整。设置止损单和风险控制参数，限制潜在损失。

7. 进一步开发

本教程提供了一个自动交易机器人开发的初步框架。为了满足不同的交易需求，并提升机器人的性能和稳定性，开发者可以进行深入的定制和扩展。以下是一些建议方向，可以帮助您构建一个更完善的自动化交易系统。

进一步的开发方向包括但不限于：整合更复杂的交易策略、引入高级技术指标、以及构建用户友好的图形界面。更深入的研究可以着重在风险管理、止损策略的优化、以及对市场突发事件的应对机制。

  • 订单管理: 实现完整的订单生命周期管理。这包括提交订单、修改订单、取消订单，以及实时查询订单状态。可以通过交易所提供的API接口来实现这些功能，并且需要处理各种可能的API返回错误。例如，可以增加对市价单、限价单等不同订单类型的支持，并根据市场情况动态调整订单参数。
  • 数据分析: 收集、存储和分析历史交易数据对于优化交易策略至关重要。这包括对交易量、价格波动、市场深度等数据的分析。可以使用各种统计学和机器学习方法来识别市场趋势和预测价格变动。例如，可以利用移动平均线、相对强弱指数（RSI）、布林带等技术指标，或者使用神经网络等高级模型来进行预测。数据可视化工具也可以帮助您更好地理解数据。
  • 通知系统: 建立一个完善的通知系统可以在交易发生时及时提醒用户。这可以通过发送邮件、短信、或者使用推送通知等方式实现。通知内容可以包括订单成交、价格变动、风险预警等信息。例如，当达到预设的盈利目标或触发止损条件时，系统可以自动发送通知。 可以根据用户的偏好设置不同的通知级别。

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