Introduction au trading algorithmique perpétuel des contrats: comment rédiger un simple robot de trading?

Comprendre les contrats perpétuels dans le trading des crypto-monnaies

Les contrats perpétuels sont des instruments financiers dérivés qui permettent aux traders de spéculer sur le prix d'un actif sans le posséder. Contrairement aux contrats à terme traditionnels, les contrats perpétuels n'ont pas de date d'expiration, ce qui les rend populaires parmi les commerçants de crypto-monnaie qui souhaitent maintenir des postes pendant de longues périodes. Ces contrats sont réglés en crypto-monnaie et utilisent souvent des taux de financement pour maintenir leurs prix proches du marché au comptant.

Le mécanisme des prix des contrats perpétuels implique des frais de financement payés périodiquement entre les positions longues et courtes. Si le prix du contrat est plus élevé que le prix de l'indice, les longs courants de paiement et vice versa. Ce système garantit que le prix du contrat perpétuel reste ancré à la valeur de l'actif sous-jacent.

Prise à retenir: les contrats perpétuels offrent une flexibilité et un effet de levier, mais nécessitent une compréhension des frais de financement et comment ils ont un impact sur les positions à long terme.

Pourquoi le commerce algorithmique a des contrats perpétuels

Le trading algorithmique implique l'utilisation de systèmes automatisés pour exécuter des transactions basées sur des règles ou des stratégies prédéfinies. Dans le contexte des contrats perpétuels , le commerce algorithmique permet aux traders de capitaliser sur des mouvements de prix rapides, de gérer efficacement les risques et d'éviter la prise de décision émotionnelle.

Les algorithmes peuvent être programmés pour surveiller plusieurs marchés simultanément, analyser les livres de commandes et réagir aux changements en millisecondes. Cette vitesse et cette précision les rendent idéales pour les opportunités de trading à haute fréquence (HFT) ou d'arbitrage entre les échanges. De plus, les algorithmes peuvent appliquer des paramètres de gestion des risques , tels que les stop-loss et les organisations à but lucratif, qui aident à préserver le capital au fil du temps.

Takeway clé: le trading algorithmique fournit l'efficacité, la cohérence et l'évolutivité lorsqu'elles sont appliquées au trading de contrats perpétuel.

Configuration de votre environnement pour le trading algorithmique

Avant d'écrire votre premier bot de trading, vous devez créer un environnement de développement. Commencez par choisir un langage de programmation. Python est largement utilisé en raison de sa simplicité et de sa disponibilité de bibliothèques comme CCXT , Pandas et Numpy .

Ensuite, installez un éditeur de code ou IDE tel que Visual Studio Code ou PyCharm . Vous aurez également besoin d'accéder à une API d'échange de crypto-monnaie. Les choix populaires incluent Binance , Bybit et OKX , qui fournissent tous des API robustes pour accéder aux données en temps réel et en exécutant les métiers.

Assurez-vous d'avoir une connexion Internet stable et envisagez d'exécuter votre bot sur un serveur cloud (par exemple, AWS ou Google Cloud) pour un fonctionnement ininterrompu. Créez également un compte testnet pour simuler le trading sans risquer de fonds réels.

• Installez Python et les bibliothèques requises
• Configurez une clé API Exchange avec des autorisations limitées
• Utilisez un environnement virtuel pour gérer les dépendances
• Connectez-vous à l'API WebSocket ou REST pour des données en temps réel

Prise à retenir: un environnement bien configuré est essentiel pour développer et tester efficacement votre bot de trading.

Concevoir une stratégie de trading de base

Une stratégie simple mais efficace pour les contrats perpétuels est le croisement moyen mobile . Cette stratégie utilise deux moyennes émouvantes - à court terme et à long terme. Lorsque le court terme traverse à long terme, il signale un achat; Lorsqu'il traverse ci-dessous, il signale une vente.

Par exemple, une moyenne mobile exponentielle (EMA) à 9 périodes et 21 périodes peut être utilisée sur un graphique de 5 minutes. Le bot vérifie ces EMA toutes les 5 minutes et placera un métier en cas de croisement. Il est important d'incorporer la logique de dimensionnement de position pour déterminer la quantité d'investissement par échange en fonction de l'équilibre et de la tolérance au risque disponibles.

Les caractéristiques de contrôle des risques devraient inclure des niveaux de stop-loss et à but lucratif . Par exemple, un stop-loss pourrait être placé à 2% en dessous du prix d'entrée, tandis qu'un but à but lucratif peut être à 4% au-dessus.

• Définir les conditions d'entrée et de sortie
• Implémentez la logique du dimensionnement de la position
• Ajouter des mécanismes Stop-loss et à but lucratif
• Les tradottes du journal pour le backtesting et l'analyse

Prise à retenir: Une stratégie claire basée sur des règles garantit que votre bot prend des décisions cohérentes dans des conditions de marché variables.

Écriture du bot commercial: guide étape par étape

Pour commencer le codage, importez les bibliothèques nécessaires telles que CCXT pour l'interaction API et les pandas pour la manipulation des données. Initialisez votre objet d'échange avec les clés API et récupérez les données historiques des chandeliers pour analyse.

Créez une fonction pour calculer les EMA et un autre pour détecter les croisements. Ensuite, implémentez la logique pour ouvrir et fermer des positions en fonction des signaux. Assurez-vous de gérer gracieusement les limites de taux d'API et les erreurs pour éviter les accidents.

Vous trouverez ci-dessous une version simplifiée de ce à quoi peut ressembler la boucle de base:

 import ccxt import pandas as pd import time Exchange = ccxt.binance ({


'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET', 'options': {'defaultType': 'future'},
 })
 
def get_ema (symbole, calendrier, limite):
 
bars = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe=timeframe, limit=limit) df = pd.DataFrame(bars, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']) df['ema_short'] = df['close'].ewm(span=9).mean() df['ema_long'] = df['close'].ewm(span=21).mean() return df.iloc[-1]['ema_short'], df.iloc[-1]['ema_long']
 Bien que vrai:
 
ema_short, ema_long = get_ema('BTC/USDT', '5m', 50) if ema_short > ema_long: print('Buy Signal') # Place buy order elif ema_short < ema_long: print('Sell Signal') # Place sell order time.sleep(60 * 5)
 Ce script vérifie les multisegments EMA toutes les 5 minutes et imprime un signal. Vous pouvez développer cela pour passer des commandes réelles en utilisant create_market_buy_order ou des fonctions similaires.
 
Prise à retenir: La rédaction d'un bot de base nécessite une intégration des données du marché, des indicateurs techniques et une logique d'exécution des commandes.
 
Questions fréquemment posées
 Q: Ai-je besoin de beaucoup de capitaux pour démarrer le commerce algorithmique avec des contrats perpétuels?

R: Non, vous pouvez commencer avec de petites quantités. Cependant, assurez-vous que vous n'êtes pas surexploité et que vous comprenez les risques liés au trading des marges.

Q: Puis-je utiliser des plates-formes tierces pour construire mon bot au lieu de coder à partir de zéro? R: Oui, les plates-formes comme TradingView , Gunbot ou Hummingbot permettent aux utilisateurs de créer des robots sans connaissance de programmation profonde. Ils offrent des modèles prédéfinis et des constructeurs de stratégie.

Q: Comment tester mon bot avant d'utiliser de l'argent réel? R: Utilisez des comptes de trading en papier ou de démonstration fournis par les échanges. Certaines plateformes offrent également des outils de backtesting où vous pouvez exécuter votre stratégie contre les données historiques.

Q: Est-il légal d'utiliser des bots de trading sur les échanges de crypto-monnaie? R: La plupart des échanges majeurs permettent des robots tant que vous vous conformez à leurs politiques d'utilisation de l'API. Passez en revue toujours les conditions d'utilisation et évitez les comportements agressifs comme le spam de l'API.