API를 통해 Avax의 구매 및 판매를 자동화하는 방법은 무엇입니까?

Binance 또는 Kraken과 같은 교환에서 API를 사용하여 Avax 거래를 자동화하여 Python 및 CCXT로 스크립트를 설정하여 $ 30 이하로 구매하고 35 달러 이상을 판매합니다.

2025/04/21 14:56

API를 통해 Avax의 구매 및 판매를 자동화하는 방법은 무엇입니까?

Avax와 같은 암호 화폐 구매 및 판매를 자동화하면 거래 프로세스를 간소화 할 수있어 수동 개입없이 사전 설정된 조건에 따라 거래를 실행할 수 있습니다. 이 안내서는 API를 사용하여 AVAX를위한 자동 거래 시스템을 설정하는 데 필요한 단계를 안내합니다.

올바른 교환 및 API 선택

Avax 거래를 자동화하려면 Avax 거래를 지원하고 강력한 API를 제공하는 교환을 선택해야합니다. Binance, Coinbase Pro 및 Kraken과 같은 인기있는 교환은 적합한 옵션입니다. 각 교환에는 자체 API 문서가 있으므로 거래 요구에 맞는 문서를 선택하는 것이 중요합니다.

• BINANCE : 광범위한 거래 쌍과 높은 유동성으로 유명한 Binance는 스팟 및 선물 거래를 지원하는 포괄적 인 API를 제공합니다.
• Coinbase Pro : 초보자에게 적합한 좋은 문서가있는 사용자 친화적 인 API를 제공합니다.
• 크라켄 : Avax를 포함한 광범위한 암호 화폐에 대한 보안 및 지원으로 유명합니다.

교환을 선택하면 API 키에 등록해야합니다. 이 키를 통해 거래 봇은 귀하를 대신하여 거래소와 상호 작용할 수 있습니다.

API 키 설정

API 키를 설정하려면 다음 단계를 따르십시오.

• Exchange 계정에 로그인하여 API 섹션으로 이동하십시오.
• 새 API 키를 생성하십시오 . 일반적으로 키 이름을 제공하고 권한을 설정하도록 요청받을 수 있습니다. AVAX 거래의 경우 거래 및 계정 잔액 액세스 권한을 활성화해야합니다.
• API 키와 비밀을 저장하십시오 . 이들은 거래 스크립트에서 요청을 인증하는 데 사용됩니다.

프로그래밍 언어 및 라이브러리 선택

다음으로 API와 상호 작용하려면 프로그래밍 언어와 라이브러리를 선택해야합니다. Python은 단순성과 ccxt 및 Binance API 와 같은 라이브러리의 가용성으로 인해 인기있는 선택입니다.

• CCXT : Cryptocurrency 거래 및 전자 상거래를위한 JavaScript / Python / PHP 라이브러리.
• Binance API : Binance API와 상호 작용하도록 특별히 설계된 Python 라이브러리.

이 예에서는 Python과 ccxt 라이브러리를 사용하겠습니다.

거래 스크립트 작성

이제 Avax의 구매 및 판매를 자동화하기위한 기본 거래 스크립트를 작성해 봅시다. 이 스크립트는 간단한 전략을 사용합니다. 가격은 가격이 특정 임계 값 아래로 떨어질 때 Avax를 구매하고 다른 임계 값 이상으로 상승 할 때 판매합니다.

다음은 ccxt 사용하는 샘플 스크립트입니다.

 import ccxt 교환을 초기화하십시오
 Exchange = ccxt.binance ({

'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 })
 
거래 매개 변수를 정의하십시오
 Buy_threshold = 30 # Avax 가격이 $ 30 미만으로 떨어질 때 구매
 Sell_threshold = 35 # Avax 가격이 $ 35 이상 상승하면 판매
 
사실이지만 :
 
# Fetch the current AVAX/USDT price ticker = exchange.fetch_ticker('AVAX/USDT') current_price = ticker['last'] # Check if the current price meets our buy condition if current_price < buy_threshold: # Place a market buy order for 1 AVAX order = exchange.create_market_buy_order('AVAX/USDT', 1) print(f'Bought 1 AVAX at {current_price}') # Check if the current price meets our sell condition elif current_price > sell_threshold: # Place a market sell order for 1 AVAX order = exchange.create_market_sell_order('AVAX/USDT', 1) print(f'Sold 1 AVAX at {current_price}') # Wait for a short period before checking again time.sleep(60) # Wait for 1 minute
 이 스크립트는 AVAX 가격을 지속적으로 모니터링하고 정의 된 임계 값에 따라 거래를 실행합니다.
 
위험 관리 구현
 거래 전략이 지속 가능하도록하려면 위험 관리 기술을 구현하는 것이 중요합니다. 몇 가지 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
 
스톱 손실 주문 : 가격이 특정 수준으로 떨어지면 AVAX를 자동으로 판매하도록 스톱 손실 주문을 설정하여 잠재적 손실을 제한합니다.
 테이크 비영리 명령 : 가격이 일정 수준으로 상승하면 AVAX를 자동으로 판매하도록 테이크 비영리 명령을 설정하여 이익을 잠그십시오.
 위치 사이징 : 위험을 효과적으로 관리하기 위해 전체 자본을 기준으로 거래 규모를 결정하십시오.
 스톱 손실을 포함하도록 스크립트를 수정하는 방법은 다음과 같습니다.
 
import ccxt
 Exchange = ccxt.binance ({
 
'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 })
 
Buy_threshold = 30
 sell_threshold = 35
 STOP_LOSS = 28 # $ 28의 STOP 손실
 
사실이지만 :
 
ticker = exchange.fetch_ticker('AVAX/USDT') current_price = ticker['last'] if current_price < buy_threshold: order = exchange.create_market_buy_order('AVAX/USDT', 1) print(f'Bought 1 AVAX at {current_price}') # Set a stop-loss order stop_loss_order = exchange.create_order('AVAX/USDT', 'stop_loss', 'sell', 1, stop_loss) print(f'Set stop-loss at {stop_loss}') elif current_price > sell_threshold: order = exchange.create_market_sell_order('AVAX/USDT', 1) print(f'Sold 1 AVAX at {current_price}') time.sleep(60)
 전략 테스트 및 백 테스트
 라이브 환경에서 거래 스크립트를 배포하기 전에 전략을 테스트하고 백 테스트해야합니다. 테스트는 코드의 버그 또는 오류를 식별하는 데 도움이되며 백 테스트를 통해 과거 데이터를 사용하여 전략의 성능을 평가할 수 있습니다.
 
테스트 : 예상대로 기능을 보장하기 위해 시뮬레이션 된 환경 또는 소량의 자본으로 스크립트를 실행하십시오.
 백 테스트 : 과거에 전략이 어떻게 수행되었는지를 시뮬레이션하기 위해 과거 가격 데이터를 사용하십시오. backtrader 또는 zipline 같은 라이브러리는 파이썬에서 백 테스트에 사용할 수 있습니다.
 다음은 과거 데이터를 사용하여 전략을 백 테스트하는 방법에 대한 간단한 예입니다.
 
import pandas as pd
 CCXT 가져 오기
 
Exchange = ccxt.binance ()
 OHLCV = exchange.fetch_ohlcv ( 'avax/usdt', '1d')
 
df = pd.dataframe (OHLCV, 열 = [ 'timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']))))))
 df [ 'timestamp'] = pd.to_dateTime (df [ 'timestamp'], init = 'ms')
 
Buy_threshold = 30
 sell_threshold = 35
 stop_loss = 28
 
위치 = 0
 밸런스 = 1000 # USDT의 시작 균형
 인덱스의 경우 df.iterrows ()의 행 :
 
current_price = row['close'] if position == 0 and current_price < buy_threshold: position = 1 buy_price = current_price balance -= buy_price print(f'Bought 1 AVAX at {buy_price}. Balance: {balance}') elif position == 1: if current_price > sell_threshold: position = 0 sell_price = current_price balance += sell_price print(f'Sold 1 AVAX at {sell_price}. Balance: {balance}') elif current_price < stop_loss: position = 0 sell_price = stop_loss balance += sell_price print(f'Stop-loss triggered. Sold 1 AVAX at {sell_price}. Balance: {balance}')
 인쇄 (f'final 밸런스 : {밸런스} ')

거래 봇 배치

전략의 성과에 만족하면 거래 봇을 배포 할 수 있습니다. 다음 옵션을 고려하십시오.

• 로컬 배포 : 로컬 컴퓨터에서 스크립트를 실행하십시오. 이는 테스트에 적합하지만 잠재적 인 다운 타임으로 인해 장기 사용에 신뢰할 수 없습니다.
• 클라우드 배포 : AWS, Google Cloud 또는 DigitalOcean과 같은 클라우드 서비스를 사용하여 거래 봇을 호스팅하십시오. 이렇게하면 봇이 지속적으로 실행되며 쉽게 조정할 수 있습니다.

클라우드 서비스에 배포하려면 다음을 수행해야합니다.

• 가상 머신 또는 컨테이너 서비스를 설정하십시오 .
• Python 및 ccxt 라이브러리를 포함한 필요한 종속성을 설치하십시오 .
• 거래 스크립트를 업로드하고 자동으로 실행하도록 구성하십시오.

다음은 매 순간 스크립트를 실행하기 위해 Linux 기반 시스템에서 CRON 작업을 설정하는 방법의 기본 예입니다.

 crontab -e

Crontab 파일에 다음 줄을 추가하십시오.

   * /usr/bin/python3 /path/to/your/script.py

모니터링 및 유지 보수

거래 봇을 배포 한 후에는 성능을 모니터링하고 정기적으로 유지하는 것이 중요합니다. 상당한 가격 변동 또는 예기치 않은 행동을 알리기 위해 알림을 설정하십시오. 거래 기록을 정기적으로 검토하고 시장 조건에 따라 필요에 따라 전략을 조정하십시오.

자주 묻는 질문

Q : 동일한 스크립트를 사용하여 다른 암호 화폐를 거래 할 수 있습니까?

A : 그렇습니다. fetch_ticker 및 create_order 함수에서 거래 쌍을 변경하여 다른 암호 화폐를 거래하기 위해 스크립트를 수정할 수 있습니다. 예를 들어, ETH/USDT를 거래하려면 'AVAX/USDT'대신 'eth/USDT'를 사용합니다.

Q : API 요율 제한을 어떻게 처리합니까?

A : 교환은 학대를 방지하기 위해 요금 제한이 있습니다. 이를 처리하려면 API 통화간에 지연을 구현하거나 Exchange의 내장 요금 제한 처리 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 ccxt 에는 조정할 수있는 rateLimit 매개 변수가 있습니다.

Q : 내 API 키를 스크립트에 저장하는 것이 안전합니까?

A : 보안 위험으로 인해 스크립트에 직접 API 키를 저장하는 것이 권장되지 않습니다. 대신 환경 변수 또는 보안 구성 파일을 사용하여 키를 저장하십시오. 이렇게하면 스크립트가 공유되거나 손상되면 키가 노출되지 않습니다.

Q : 거래 전략의 성과를 어떻게 개선 할 수 있습니까?

A : 전략을 개선하려면 고급 지표와 기술 분석을 통합하는 것을 고려하십시오. 기계 학습 모델을 사용하여 가격 이동을 예측하고 시장 조건에 따라 역동적으로 임계 값을 조정할 수 있습니다.