크라켄에서 알고리즘 거래를 사용하는 방법은 무엇입니까?

Kraken의 강력한 API를 사용하여 알고리즘 거래를 설정하고 Python 및 최적의 거래 전략을 위해 CCXT 및 Pandas와 같은 라이브러리의 효율성을 높이십시오.

2025/04/27 06:56

크라켄에 대한 알고리즘 거래는 거래 효율성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 방법에는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 타이밍, 가격 및 볼륨과 같은 사전 정의 된 기준에 따라 거래를 실행하는 것이 포함됩니다. 주요 암호 화폐 거래소 중 하나 인 Kraken은 강력한 API를 통한 알고리즘 거래를 지원합니다. 이 기사에서는 Kraken에서 알고리즘 거래 설정 및 사용 프로세스를 안내 하여이 강력한 도구를 활용하여 거래 전략을 최적화 할 수 있습니다.

크라켄의 API 이해

알고리즘 거래에 뛰어 들기 전에 크라켄의 API를 이해하는 것이 필수적입니다. API 또는 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스를 사용하면 프로그래밍 방식으로 Kraken의 거래 플랫폼과 상호 작용할 수 있습니다. Kraken은 거래, 계정 정보 검색 및 시장 데이터를 쿼리하기위한 REST API 및 실시간 데이터 스트리밍을위한 WebSocket API를 제공합니다. 이러한 API에 익숙해지는 것은 알고리즘 거래를 설정하는 데 중요합니다.

Kraken의 API에 액세스하려면 Kraken 계정에서 API 키를 생성해야합니다. 당신이 할 수있는 방법은 다음과 같습니다.

• 크라켄 계정에 로그인하십시오.
• '설정'섹션으로 이동하십시오.
• 'API'를 클릭 한 다음 '새 키를 생성'하십시오.
• API 키에 대한 권한을 설정하여 거래 및 데이터 검색에 필요한 권한이 있는지 확인하십시오.
• 키 생성을 확인하고 API 키와 비밀을 안전하게 저장하십시오.

거래 환경 설정

API 키가 있으면 다음 단계는 거래 환경을 설정하는 것입니다. 거래 알고리즘을 작성하고 실행하려면 프로그래밍 언어와 적절한 개발 환경이 필요합니다. Python은 사용 용이성과 CCXT 및 Pandas 와 같은 광범위한 라이브러리로 인해 알고리즘 거래에 인기있는 선택입니다.

파이썬 환경을 설정하려면 :

• 아직하지 않은 경우 컴퓨터에 Python을 설치하십시오.
• PIP 와 같은 패키지 관리자를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치하십시오.
  • pip install ccxt
  • pip install pandas
  • pip install numpy
• Pycharm 또는 VS 코드 와 같은 IDE (통합 개발 환경)를 설정하십시오.

환경이 설정되면 거래 알고리즘을 작성하기 시작할 수 있습니다.

첫 번째 거래 알고리즘 작성

거래 알고리즘을 작성하려면 시장 조건에 따라 구매 및 판매시기에 대한 논리를 정의하는 것이 포함됩니다. CCXT 라이브러리를 사용하여 Kraken의 API와 상호 작용하는 간단한 예제를 작성하겠습니다.

다음은 가격이 특정 임계 값 아래로 떨어질 때 Bitcoin (BTC)를 구매하는 거래 알고리즘의 기본 예입니다.

 import ccxt
 import time 크라켄 교환을 초기화하십시오
 크라켄 = ccxt.kraken ({{

'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 })
 
거래 매개 변수를 정의하십시오
 Buy_threshold = 200000 # BTC 가격이 아래로 떨어질 때 구매
 Sell_threshold = 22000 # BTC 가격이 상승하면 판매
 
사실이지만 :
 
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
 이 스크립트는 BTC/USD 가격을 지속적으로 확인하고 정의 된 임계 값에 따라 거래를 실행합니다. 'YOUR_API_KEY' 및 'YOUR_SECRET_KEY' 실제 KRAKEN API 자격 증명으로 바꾸십시오.
 
알고리즘 백 검사
 알고리즘을 실행하기 전에 효과를 보장하기 위해 과거 데이터를 사용하여 백 테스트 하는 것이 중요합니다. 백 테스트에는 과거에 알고리즘이 어떻게 수행되었는지 시뮬레이션하는 것이 포함됩니다. 백 트레이더 또는 Zipline과 같은 라이브러리를 사용하여 알고리즘을 백 테스트 할 수 있습니다.
 
다음은 백 트레이더를 사용한 백 테스트의 간단한 예입니다.
 
import backtrader as bt
 CCXT 가져 오기
 
크라켄 교환을 초기화하십시오
 크라켄 = ccxt.kraken ()
 
역사적 데이터를 가져 오십시오
 data = kraken.fetch_ohlcv ( 'btc/usd', '1d', limit = 365) # 1 년 일일 데이터 페치
 
데이터를 백 트레이더 형식으로 변환하십시오
 data = bt.feeds.pandasdata (dataname = pd.dataframe (data, columns = [ 'date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume')))).
 
클래스 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)
 Cerebro 엔티티를 만듭니다
 cerebro = bt.cerebro ()
 
전략 추가
 cerebro.addstrategy (mystrategy)
 
데이터 피드를 추가하십시오
 cerebro.adddata (데이터)
 
원하는 현금 시작을 설정하십시오
 cerebro.broker.setcash (100000.0)
 
스테이크에 따라 고정 크기 사이저를 추가하십시오
 cerebro.addsizer (bt.sizers.fixedsize, Stake = 0.01)
 
커미션을 설정하십시오
 cerebro.broker.setcommission (Commission = 0.001)
 
시작 조건을 인쇄하십시오
 print ( '포트폴리오 값 시작 : % .2f' % cerebro.broker.getValue ())
 
모든 것을 뛰어 넘으십시오
 cerebro.run ()
 
최종 결과를 인쇄하십시오
 print ( '최종 포트폴리오 값 : % .2f' % cerebro.broker.getValue ())

이 스크립트는 Kraken의 과거 데이터를 가져오고 동일한 구매 및 판매 임계 값을 기반으로 백 트레이더 전략을 설정하고 백 테스트를 수행하여 지난 1 년 동안 전략이 어떻게 수행되었는지 확인합니다.

알고리즘을 배포합니다

백 테스트 결과에 만족하면 알고리즘을 배포하여 라이브로 실행할 수 있습니다. 로컬 컴퓨터에서 알고리즘을 직접 실행하거나 더 많은 안정성을 위해 AWS (Amazon Web Services) 또는 Google Cloud 플랫폼 (GCP) 과 같은 클라우드 서비스를 사용할 수 있습니다.

클라우드 서비스에 배포하려면 :

• Python이 설치된 클라우드 인스턴스를 설정하십시오.
• 스크립트와 필요한 라이브러리를 인스턴스에 업로드하십시오.
• 스크립트를 지속적으로 실행하도록 인스턴스를 구성하여 화면 또는 tmux 와 같은 도구를 사용하여 백그라운드에서 실행을 유지하십시오.

다음은 screen 사용하여 지속적으로 실행하기 위해 스크립트를 설정하는 방법의 예입니다.

• 터미널을 열고 새 화면 세션을 시작하십시오.

   screen -S trading_bot

• 화면 세션 내에서 파이썬 스크립트를 실행하십시오.

   python your_script.py

• Ctrl+A 뒤에 D 눌러 화면 세션에서 분리합니다.
• 스크립트는 백그라운드에서 계속 실행됩니다.

알고리즘 모니터링 및 조정

알고리즘을 배포 한 후에는 성능을 모니터링하고 필요에 따라 조정해야합니다. Grafana 또는 Kibana 와 같은 도구를 사용하여 실시간 데이터 및 성능 메트릭을 표시하는 대시 보드를 설정할 수 있습니다.

알고리즘을 모니터링하려면 :

• 모든 거래 및 중요한 이벤트를 기록하기 위해 스크립트 로그인을 설정하십시오.
• Grafana 와 같은 도구를 사용하여 거래 데이터를 시각화하는 대시 보드를 만듭니다.
• 알고리즘의 성능을 정기적으로 검토하고 시장 조건이 변경됨에 따라 거래 매개 변수를 조정하십시오.

다음은 거래 스크립트에 로깅을 추가하는 방법의 기본 예입니다.

 import logging 로깅을 설정하십시오
 logging.basicconfig (filename = 'trading_log.txt', level = logging.info, format = ' %(asctime) s- %(메시지) s')

거래 루프 내부
 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}')
 이렇게하면 모든 구매 및 판매 주문을 trading_log.txt 라는 파일에 로그인하여 알고리즘의 성능을 모니터링하기 위해 검토 할 수 있습니다.
 
자주 묻는 질문
 Q : 다른 플랫폼에서 알고리즘 거래에 Kraken의 API를 사용할 수 있습니까?
 
A : Kraken의 API는 Kraken의 플랫폼과 함께 사용하도록 특별히 설계되었습니다. Kraken에서 얻은 데이터와 통찰력을 사용하여 다른 플랫폼의 거래 결정에 정보를 제공 할 수 있지만 API 자체는 다른 거래소와 호환되지 않습니다.
 
Q : 크라켄에서 할 수있는 API 요청 수에 제한이 있습니까?
 
A : 그렇습니다. 크라켄은 학대를 방지하기위한 API 요청에 요금 제한이 있습니다. 한도는 요청 유형과 계정 계층에 따라 다릅니다. Kraken의 최신 한도에 대한 문서를 확인하고 이러한 한계에 도달하지 않도록 알고리즘의 속도 제한을 구현하는 것이 중요합니다.
 
Q : 크라켄에서 알고리즘 거래를 사용할 때 API 키의 보안을 어떻게 보장 할 수 있습니까?
 
A : API 키의 보안을 보장하려면 다른 사람과 공유하지 말고 신뢰할 수있는 장치에서만 사용하고 환경 변수 또는 안전한 키 관리 시스템을 사용하여 키를 저장하고 검색하는 것을 고려하십시오. 또한 더 이상 사용되지 않는 키를 정기적으로 검토하고 취소하십시오.
 
Q : 크라켄에서 실시간 데이터를 사용하여 거래 전략을 백 테스트 할 수 있습니까?
 
A : 아니요, 백 테스트에는 실시간 데이터가 아닌 과거 데이터가 필요합니다. Kraken은 API를 통해 과거 데이터를 제공하며 전략을 백 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 실시간 데이터는 백 테스트가 아닌 라이브 거래 및 모니터링에 사용됩니다.