永久合同算法交易簡介：如何編寫簡單的交易機器人？

算法交易機器人可以有效，基於規則的永久合同策略執行，從而在波動的加密市場中提供一致性和風險管理。

2025/06/15 07:00

了解加密貨幣交易中的永久合同

永久合同是衍生金融工具，允許交易者在不擁有資產的情況下推測資產的價格。與傳統的未來不同，永久合同沒有到期日期，這使得它們在想要長期保持職位的加密貨幣交易者中受歡迎。這些合同以加密貨幣結算，並經常使用資金率來保持其價格接近現貨市場。

永久合同的價格機制涉及在長期和短職位之間定期支付的融資費。如果合同價格高於指數價格，則勞動短褲，反之亦然。該系統可確保永久合同價格仍然固定在基本資產的價值上。

關鍵要點：永久合同提供靈活性和槓桿作用，但需要了解資金費用以及它們如何影響長期職位。

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為什麼算法交易適合永久合同

算法交易涉及使用自動化系統根據預定義的規則或策略執行交易。在永久合同的背景下，算法交易使交易者能夠利用快速價格變動，有效地管理風險並避免情感決策。

可以對算法進行編程以同時監視多個市場，分析訂單書籍並對毫秒內的變化做出反應。這種速度和精度使它們非常適合跨交易所的高頻交易（HFT）或套利機會。此外，算法可以強制執行風險管理參數，例如停止損失和額外服務，這有助於隨著時間的推移保留資本。

關鍵要點：算法交易提供效率，一致性和可擴展性，當時應用於永久合同交易。

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設置您的環境進行算法交易

在編寫第一個交易機器人之前，您需要建立一個開發環境。首先選擇一種編程語言。 Python由於其簡單性和庫的可用性而被廣泛使用，例如CCXT ， Pandas和Numpy 。

接下來，安裝代碼編輯器或IDE，例如Visual Studio Code或Pycharm 。您還需要訪問加密貨幣交換API。流行的選擇包括Binance ， Bybit和OKX ，它們都為訪問實時數據和執行交易提供了強大的API。

確保您具有穩定的Internet連接，並考慮在雲服務器（例如AWS或Google Cloud）上運行機器人，以進行不間斷的操作。另外，創建一個測試網絡帳戶以模擬交易而不會冒險實際資金。

• 安裝Python並需要庫
• 設置有限權限的Exchange API密鑰
• 使用虛擬環境來管理依賴關係
• 連接到Websocket或REST API以進行實時數據

關鍵要點：配置良好的環境對於有效地開發和測試交易機器人至關重要。

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設計基本交易策略

永久合同的一個簡單但有效的策略是移動平均值交叉。該策略使用兩個移動平均值 - 短期和長期的平均值。當短期越過長期超過長期時，它標誌著買入；當它越過下面時，它標誌著賣出。

例如，可以在5分鐘的圖表上使用9個週期和21個週期指數移動平均值（EMA） 。機器人將每5分鐘檢查一次EMA，並在發生交叉時進行交易。重要的是要將職位尺寸邏輯合併，以確定根據可用餘額和風險承受能力的每個貿易投資多少。

風險控制功能應包括停止損失和替代級別的水平。例如，可以將停止損失放置在低於入場價2％的情況下，而投資組織可能高出4％。

• 定義進入和退出條件
• 實施位置大小邏輯
• 添加停止損失和付費機制
• 進行回測和分析的日誌交易

關鍵要點：一項明確的，基於規則的戰略確保您的機器人在不同的市場條件下做出一致的決定。

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撰寫交易機器人：分步指南

為了開始編碼，導入必要的庫，例如用於API交互的CCXT和用於數據操作的PANDAS 。使用API​​​​鍵初始化交換對象，並獲取歷史燭台數據以進行分析。

創建一個函數來計算EMA，另一個函數檢測交叉。然後，實現邏輯以根據信號打開和​​關閉位置。確保您優雅處理API速率限制和錯誤以防止崩潰。

以下是核心循環外觀的簡化版本：

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




'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET', 'options': {'defaultType': 'future'},
 }））
 
def get_ema（符號，時間範圍，限制）：
 
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']
而真：
 
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)
該腳本檢查一次EMA跨界車一次，並打印一個信號。您可以使用create_market_buy_order或類似函數來擴展它以放置實際訂單。
 
關鍵要點：編寫基本機器人需要集成市場數據，技術指標和訂單執行邏輯。
 
常見問題
問：我是否需要大量資本才能通過永久合同開始算法交易？

答：不，您可以從少量開始。但是，請確保您不會過度槓桿化並了解保證金交易所涉及的風險。

問：我可以使用第三方平台來構建機器人而不是從頭開始編碼嗎？

答：是的，諸如TradingView ， Gunbot或Hummingbot之類的平台允許用戶無需深入編程知識而創建機器人。他們提供預建模板和戰略建設者。

問：在使用真錢之前，我該如何測試機器人？

答：使用交易所提供的紙質交易或演示帳戶。一些平台還提供了對歷史數據的策略，您可以在其中運行策略。

問：在加密貨幣交易所使用交易機器人是否合法？

答：只要您遵守其API使用策略，大多數主要的交換都允許機器人。始終查看服務條款，並避免進行侵略性行為，例如垃圾郵件API。