Krakenでアルゴリズム取引を使用する方法は？

Krakenの堅牢なAPIを使用してアルゴリズム取引をセットアップし、最適な取引戦略のためにCCXTやPandasなどのPythonやライブラリで効率を向上させます。

2025/04/27 06:56

Krakenでのアルゴリズム取引は、取引効率と有効性を大幅に向上させることができます。この方法では、コンピュータープログラムを使用して、タイミング、価格、ボリュームなどの事前定義された基準に基づいて取引を実行することが含まれます。主要な暗号通貨取引所の1つであるKrakenは、その堅牢なAPIを介したアルゴリズム取引をサポートしています。この記事では、Krakenでアルゴリズム取引をセットアップして使用するプロセスをガイドし、この強力なツールを活用して取引戦略を最適化できるようにします。

KrakenのAPIの理解

アルゴリズム取引に飛び込む前に、 KrakenのAPIを理解することが不可欠です。 API、またはアプリケーションプログラミングインターフェイスを使用すると、Krakenの取引プラットフォームとプログラムでやり取りできます。 Krakenは、取引の実行、アカウント情報の取得、市場データのクエリ、およびリアルタイムデータストリーミングのWebSocketAPIのREST APIを提供しています。これらのAPIに慣れることは、アルゴリズム取引を設定するために重要です。

KrakenのAPIにアクセスするには、KrakenアカウントからAPIキーを生成する必要があります。これがあなたがそれを行う方法です：

• Krakenアカウントにログインします。
• 「設定」セクションに移動します。
• 「API」をクリックしてから、「新しいキーを生成」します。
• APIキーの権限を設定し、取引およびデータ取得に必要な権限があることを確認します。
• キー生成を確認し、APIキーと秘密を安全に保存します。

取引環境を設定します

APIキーを作成したら、次のステップは取引環境をセットアップすることです。トレーディングアルゴリズムを作成および実行するには、プログラミング言語と適切な開発環境が必要です。 Pythonは、使いやすさやCCXTやPandasなどの広範なライブラリのため、アルゴリズム取引に人気のある選択肢です。

Python環境をセットアップするには：

• まだ行っていない場合は、コンピューターにPythonをインストールしてください。
• PIPなどのパッケージマネージャーを使用して、必要なライブラリをインストールします。
  • pip install ccxt
  • pip install pandas
  • pip install numpy
• PycharmやVSコードなどのIDE（統合開発環境）をセットアップします。

環境を設定すると、取引アルゴリズムの書き込みを開始できます。

最初の取引アルゴリズムを作成します

取引アルゴリズムを作成するには、市場の状況に基づいて売買する時期のロジックを定義することが含まれます。 CCXTライブラリを使用して、KrakenのAPIと対話する簡単な例を作成しましょう。

これは、価格が特定のしきい値を下回り、別のしきい値を超えて上昇したときに販売するときにBitcoin（BTC）を購入する取引アルゴリズムの基本的な例です。

 import ccxt
 import time Kraken Exchangeを初期化します
kraken = ccxt.kraken（{




'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 }）
 
取引パラメーターを定義します
buy_threshold = 20000＃btc価格がこれより下に低下したときに購入
sell_threshold = 22000＃btc価格がこれ以上上昇したときに販売
 
本当です：
 
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
このスクリプトは、BTC/USD価格を継続的にチェックし、定義されたしきい値に基づいて取引を実行します。 'YOUR_API_KEY'と'YOUR_SECRET_KEY'実際のKraken API資格情報に置き換えてください。
 
アルゴリズムのバックテスト
アルゴリズムをライブで実行する前に、履歴データを使用してその効果を確保することが重要です。バックテストには、過去にアルゴリズムがどのように実行されたかをシミュレートすることが含まれます。バックトレーダーやジップラインなどのライブラリを使用して、アルゴリズムをバックテストできます。
 
バックトレーダーを使用したバックテストの簡単な例は次のとおりです。
 
import backtrader as bt
 ccxtをインポートします
 
Kraken Exchangeを初期化します
kraken = ccxt.kraken（）
 
履歴データを取得します
data = kraken.fetch_ohlcv（ 'btc/usd'、 '1d'、limit = 365）＃毎日1年間のデータをフェッチ
 
データをバックトレーダー形式に変換します
data = bt.feeds.pandasdata（dataname = pd.dataframe（data、columns = ['date'、 'open'、 'high'、 'low'、 'close'、 'volume']）））
 
クラス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)
セレブロエンティティを作成します
cerebro = bt.cerebro（）
 
戦略を追加します
cerebro.adddtrategy（mystrategy）
 
データフィードを追加します
cerebro.adddata（データ）
 
希望のキャッシュスタートを設定します
cerebro.broker.setcash（100000.0）
 
ステークに応じて固定サイズのサイザーを追加します
cerebro.addsizer（bt.sizers.fixedsize、Stake = 0.01）
 
委員会を設定します
cerebro.broker.setCommission（委員会= 0.001）
 
開始条件を印刷します
print（ 'ポートフォリオの開始値：％.2f'％cerebro.broker.getValue（）））
 
すべてを走らせます
cerebro.run（）
 
最終結果を印刷します
print（ '最終ポートフォリオ値：％.2f'％cerebro.broker.getValue（）））

このスクリプトは、Krakenから履歴データを取得し、同じ購入と販売のしきい値に基づいてバックトレーダー戦略を設定し、バックテストを実行して、過去1年間で戦略がどのように実行されるかを確認します。

アルゴリズムの展開

バックテストの結果に満足したら、アルゴリズムを展開してライブで実行できます。アルゴリズムをローカルマシンで直接実行できます。または、より信頼性を高めるために、 Amazon Web Services（AWS）やGoogle Cloud Platform（GCP）などのクラウドサービスを使用できます。

クラウドサービスに展開するには：

• Pythonがインストールされた状態でクラウドインスタンスを設定します。
• スクリプトと必要なライブラリをインスタンスにアップロードします。
• 画面やTMUXなどのツールを使用してバックグラウンドで実行し続けるために、スクリプトを継続的に実行するようにインスタンスを構成します。

screenを使用して継続的に実行するためにスクリプトを設定する方法の例は次のとおりです。

• 端末を開き、新しい画面セッションを開始します。

   screen -S trading_bot

• 画面セッション内でPythonスクリプトを実行します。

   python your_script.py

• Ctrl+Aを押してDを押して画面セッションから取り外します。
• スクリプトはバックグラウンドで実行され続けます。

アルゴリズムの監視と調整

アルゴリズムを展開した後、そのパフォーマンスを監視し、必要に応じて調整を行うことが不可欠です。 GrafanaやKibanaなどのツールを使用して、リアルタイムのデータとパフォーマンスメトリックを表示するダッシュボードをセットアップできます。

アルゴリズムを監視するには：

• スクリプトにログを設定して、すべての取引と重要なイベントを記録します。
• Grafanaなどのツールを使用して、取引データを視覚化するダッシュボードを作成します。
• アルゴリズムのパフォーマンスを定期的に確認し、市場の状況が変化するにつれて取引パラメーターを調整します。

取引スクリプトにロギングを追加する方法の基本的な例を次に示します。

 import loggingロギングをセットアップします
logging.basicconfig（filename = 'trading_log.txt'、level = logging.info、format = '％（asctime）s -％（message）s'）




トレーディングループ内
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}')
これにより、すべての購入と販売注文をtrading_log.txtという名前のファイルに販売します。これを確認して、アルゴリズムのパフォーマンスを監視することができます。
 
よくある質問
Q：他のプラットフォームでのアルゴリズム取引にKrakenのAPIを使用できますか？
 
A：KrakenのAPIは、Krakenのプラットフォームで使用するために特別に設計されています。 Krakenから得られたデータと洞察を使用して他のプラットフォームで取引決定を通知することはできますが、API自体は他の取引所と互換性がありません。
 
Q：KrakenでできるAPIリクエストの数に制限はありますか？
 
A：はい、Krakenには、虐待を防ぐためのAPI要求にレート制限があります。制限は、要求の種類とアカウント層によって異なります。 Krakenの最新の制限についてドキュメントを確認し、これらの制限を避けてアルゴリズムにレート制限を実装することが重要です。
 
Q：Krakenでアルゴリズム取引を使用するときに、APIキーのセキュリティを確保するにはどうすればよいですか？
 
A：APIキーのセキュリティを確保するには、誰とも共有しないで、信頼できるデバイスでのみ使用し、環境変数または安全なキー管理システムを使用してキーを保存および取得することを検討してください。さらに、使用されなくなったキーを定期的に確認および取り消します。
 
Q：Krakenのリアルタイムデータを使用して取引戦略をバックテストできますか？
 
A：いいえ、バックテストには、リアルタイムデータではなく、履歴データが必要です。 Krakenは、APIを介して履歴データを提供します。これは、戦略をバックテストするために使用できます。リアルタイムデータは、バックテストではなく、ライブ取引と監視に使用されます。