Comment utiliser le trading algorithmique sur Kraken?

Utilisez l'API robuste de Kraken pour configurer le trading algorithmique, améliorant l'efficacité avec Python et les bibliothèques comme CCXT et PANDAS pour des stratégies de trading optimales.

Apr 27, 2025 at 06:56 am

Le trading algorithmique sur Kraken peut améliorer considérablement votre efficacité commerciale et votre efficacité. Cette méthode consiste à utiliser des programmes informatiques pour exécuter des transactions en fonction des critères prédéfinis, tels que le calendrier, le prix et le volume. Kraken , l'un des principaux échanges de crypto-monnaie, prend en charge le commerce algorithmique via son API robuste. Dans cet article, nous vous guiderons tout au long du processus de configuration et d'utilisation du trading algorithmique sur Kraken, en vous assurant de tirer parti de cet outil puissant pour optimiser votre stratégie de trading.

Comprendre l'API de Kraken

Avant de plonger dans le commerce algorithmique, il est essentiel de comprendre l'API de Kraken . L'API, ou interface de programmation d'applications, vous permet d'interagir par programme avec la plate-forme de trading de Kraken. Kraken propose une API REST pour exécuter les métiers, récupérer les informations de compte et interroger les données du marché, et une API WebSocket pour le streaming de données en temps réel. Se familiariser avec ces API est crucial pour mettre en place le trading algorithmique.

Pour accéder à l'API de Kraken, vous devez générer une clé API à partir de votre compte Kraken. Voici comment vous pouvez le faire:

• Connectez-vous à votre compte Kraken.
• Accédez à la section «Paramètres».
• Cliquez sur «API» puis «générer une nouvelle clé».
• Définissez les autorisations pour votre clé API, en vous assurant que vous disposez des autorisations nécessaires pour le trading et la récupération des données.
• Confirmez la génération de clés et stockez en toute sécurité votre clé API et votre secret.

Configuration de votre environnement commercial

Une fois que vous avez votre clé API, la prochaine étape consiste à configurer votre environnement de trading. Vous aurez besoin d'un langage de programmation et d'un environnement de développement approprié pour écrire et exécuter vos algorithmes de trading. Python est un choix populaire pour le trading algorithmique en raison de sa facilité d'utilisation et de ses vastes bibliothèques comme CCXT et Pandas .

Pour configurer votre environnement Python:

• Installez Python sur votre ordinateur si vous ne l'avez pas déjà fait.
• Utilisez un gestionnaire de packages comme PIP pour installer les bibliothèques nécessaires:
  • pip install ccxt
  • pip install pandas
  • pip install numpy
• Configurez votre IDE (Environnement de développement intégré) tel que PyCharm ou VS Code .

Avec votre environnement configuré, vous pouvez commencer à écrire vos algorithmes de trading.

Écrire votre premier algorithme de trading

La rédaction d'un algorithme commercial implique de définir la logique pour quand acheter et vendre en fonction des conditions du marché. Créons un exemple simple en utilisant la bibliothèque CCXT pour interagir avec l'API de Kraken.

Voici un exemple de base d'un algorithme de trading qui achète Bitcoin (BTC) lorsque le prix baisse en dessous d'un certain seuil et se vend lorsqu'il dépasse un autre seuil:

 import ccxt
 import time Initialiser l'échange de Kraken
 kraken = ccxt.kraken ({


'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 })
 
Définir les paramètres de trading
 buy_threshold = 20000 # acheter lorsque le prix BTC baisse en dessous de cela
 sell_threshold = 22000 # se vendre lorsque le prix BTC augmente au-dessus de cela
 
Bien que vrai:
 
try: # Fetch the current BTC/USD price ticker = kraken.fetch_ticker('BTC/USD') current_price = ticker['last'] # Check if the current price meets our buy or sell criteria if current_price < buy_threshold: order = kraken.create_market_buy_order('BTC/USD', 0.01) # Buy 0.01 BTC print(f'Bought BTC at {current_price}') elif current_price > sell_threshold: order = kraken.create_market_sell_order('BTC/USD', 0.01) # Sell 0.01 BTC print(f'Sold BTC at {current_price}') # Wait before checking the price again time.sleep(60) # Check every minute except Exception as e: print(f'An error occurred: {e}') time.sleep(60) # Wait before retrying
 Ce script vérifie en continu le prix BTC / USD et exécute des transactions en fonction des seuils définis. Assurez-vous de remplacer 'YOUR_API_KEY' et 'YOUR_SECRET_KEY' par vos informations d'identification API Kraken réelles.
 
Backtesting votre algorithme
 Avant d'exécuter votre algorithme en direct, il est crucial de le bousculer en utilisant des données historiques pour assurer son efficacité. Le backtesting implique de simuler comment votre algorithme aurait fonctionné dans le passé. Vous pouvez utiliser des bibliothèques comme Backtrader ou Zipline pour reculer vos algorithmes.
 
Voici un exemple simple de backtesting à l'aide du backtrader:
 
import backtrader as bt
 Importer CCXT
 
Initialiser l'échange de Kraken
 kraken = ccxt.kraken ()
 
Répondre aux données historiques
 data = kraken.fetch_ohlcv ('btc / usd', '1d', limite = 365) # fetch 1 an data
 
Convertir les données au format Backtrader
 data = bt.feeds.pandasdata (dataname = pd.dataframe (data, colonnes = ['date', 'open', 'high', 'Low', 'close', 'volume'])))
 
Class MyStrategy (bt.strategy):
 
params = ( ('buy_threshold', 20000), ('sell_threshold', 22000), ) def __init__(self): self.dataclose = self.datas[0].close def next(self): if self.dataclose[0] < self.p.buy_threshold: self.buy(size=0.01) elif self.dataclose[0] > self.p.sell_threshold: self.sell(size=0.01)
 Créer une entité Cerebro
 cerebro = bt.cerebro ()
 
Ajouter une stratégie
 cerebro.addstrategy (mystrategy)
 
Ajouter le flux de données
 cerebro.adddata (données)
 
Définissez notre démarrage en espèces souhaité
 cerebro.broker.setCash (100000.0)
 
Ajouter un créant de taille fixe en fonction du pieu
 cerebro.addsizer (bt.sizers.fixedSize, pieu = 0,01)
 
Fixer la commission
 cerebro.broker.setcommission (Commission = 0,001)
 
Imprimez les conditions de départ
 Imprimer ('Valeur du portefeuille de départ:% .2f'% cerebro.broker.getValue ())
 
Courir sur tout
 cerebro.run ()
 
Imprimez le résultat final
 Print ('Valeur du portefeuille final:% .2f'% cerebro.broker.getValue ())

Ce script récupère les données historiques de Kraken, met en place une stratégie de backtrader basé sur les mêmes seuils d'achat et de vente, et gère le backtest pour voir comment la stratégie aurait été performante au cours de la dernière année.

Déploiement de votre algorithme

Une fois que vous êtes satisfait de vos résultats de backtesting, vous pouvez déployer votre algorithme pour s'exécuter en direct. Vous pouvez exécuter votre algorithme directement sur votre machine locale, ou pour plus de fiabilité, vous pouvez utiliser un service cloud comme Amazon Web Services (AWS) ou Google Cloud Platform (GCP) .

Pour déployer sur un service cloud:

• Configurez une instance de cloud avec Python installé.
• Téléchargez votre script et les bibliothèques nécessaires sur l'instance.
• Configurez l'instance pour exécuter votre script en continu, peut-être à l'aide d'un outil comme Screen ou TMUX pour le maintenir en cours d'exécution en arrière-plan.

Voici un exemple de la configuration d'un script pour s'exécuter en continu à l'aide screen :

• Ouvrez un terminal et démarrez une nouvelle session d'écran:

   screen -S trading_bot

• Exécutez votre script Python à l'intérieur de la session d'écran:

   python your_script.py

• Détachez de la session d'écran en appuyant sur Ctrl+A suivi de D .
• Votre script continuera de fonctionner en arrière-plan.

Surveillance et ajustement de votre algorithme

Après avoir déployé votre algorithme, il est essentiel de surveiller ses performances et de faire des ajustements au besoin. Vous pouvez utiliser des outils comme Grafana ou Kibana pour configurer des tableaux de bord qui affichent des données en temps réel et des métriques de performances.

Pour surveiller votre algorithme:

• Configurez la connexion dans votre script pour enregistrer tous les métiers et les événements importants.
• Utilisez un outil comme Grafana pour créer des tableaux de bord qui visualisent vos données de trading.
• Examinez régulièrement les performances de votre algorithme et ajustez les paramètres de trading à mesure que les conditions du marché changent.

Voici un exemple de base de la façon d'ajouter la journalisation à votre script de trading:

 import logging Configurer la journalisation
 logging.basicConfig (filename = 'trading_log.txt', niveau = logging.info, format = '% (asctime) s -% (message) s')


À l'intérieur de votre boucle de trading
 Si current_price 


order = kraken.create_market_buy_order('BTC/USD', 0.01) logging.info(f'Bought BTC at {current_price}')
 elif current_price> sell_threshold:
 
order = kraken.create_market_sell_order('BTC/USD', 0.01) logging.info(f'Sold BTC at {current_price}')
 Cela enregistrera toutes les commandes d'achat et de vente à un fichier nommé trading_log.txt , que vous pouvez consulter pour surveiller les performances de votre algorithme.
 
Questions fréquemment posées
 Q: Puis-je utiliser l'API de Kraken pour le trading algorithmique sur d'autres plateformes?
 
R: L'API de Kraken est spécialement conçue pour une utilisation avec la plate-forme de Kraken. Bien que vous puissiez utiliser les données et les idées obtenues de Kraken pour éclairer les décisions de négociation sur d'autres plateformes, l'API lui-même n'est pas compatible avec d'autres échanges.
 
Q: Y a-t-il des limites au nombre de demandes d'API que je peux faire sur Kraken?
 
R: Oui, Kraken a des limites de taux sur les demandes d'API pour prévenir les abus. Les limites varient en fonction du type de demande et de votre niveau de compte. Il est important de vérifier la documentation de Kraken pour les limites les plus récentes et de mettre en œuvre la limitation des taux dans vos algorithmes pour éviter de frapper ces limites.
 
Q: Comment puis-je assurer la sécurité de ma clé API lors de l'utilisation de trading algorithmique sur Kraken?
 
R: Pour assurer la sécurité de votre clé API, ne le partagez jamais avec personne, utilisez-le uniquement sur des appareils de confiance et envisagez d'utiliser des variables d'environnement ou un système de gestion des clés sécurisé pour stocker et récupérer vos clés. De plus, examinez et révoquez régulièrement les clés qui ne sont plus utilisées.
 
Q: Puis-je recouvrir mes stratégies de trading en utilisant des données en temps réel sur Kraken?
 
R: Non, le backtesting nécessite des données historiques, pas des données en temps réel. Kraken fournit des données historiques via son API, que vous pouvez utiliser pour reculer vos stratégies. Les données en temps réel sont utilisées pour le trading et la surveillance en direct, pas pour le backtesting.