Gate.io期貨的量化策略是什麼？

GATE.IO期貨的定量策略使用數據驅動的模型來自動化交易，管理風險和利用諸如平均複製或套利之類的市場效率低下 - 所有這些都是通過API執行的，並具有適當的反測試和風險控制。

2025/07/24 00:14

了解Gate.io期貨中的定量策略

GATE.IO期貨中的定量策略涉及使用數學模型，統計分析和算法執行來做出交易決策。這些策略依靠歷史和實時市場數據來識別模式，執行交易和管理風險。貿易商使用Python等編程語言或QuantConnect或Freqtrade等專業平台來製定專門為Gate.io的期貨市場量身定制的策略。核心思想是根據數據驅動的信號去除情緒偏見並自動化決策。例如，當移動平均分頻器發生並在閾值超出閾值的峰值時，策略可能會進入較長的位置- 所有這些都通過與Gate.io的API集成自動執行。

gate.io上的常見量化策略類型

• 平均恢復：該策略假定價格隨著時間的流逝而恢復到平均水平。如果BTC/USDT期貨顯著偏離其20天的移動平均線，則該模型可能會打開一個短或長時間的位置，希望恢復平均值。
• 動量交易：在這裡，系統標識了向上或向下趨勢的資產，並遵循趨勢。例如，如果ETH/USDT顯示出超過4小時蠟燭的數量和價格上漲，則該機器人將購買期貨合約。
• 套利：利用Gate.io和其他交易所之間的價格差異。如果BTC期貨在Gate.io上的價格高於Binance，則該機器人的二元價格低廉，並且在Gate.io上賣出高價（如果轉移速度和費用）。
• 統計套利：使用兩個資產（例如，BTC和ETH）之間的協整。當它們之間的擴張異常擴大時，該系統在表現不佳的資產上長期存在，並且在表現優於表現的資產上均短。
• 波動性突破：當價格突破最近的高水平或低水平時，觸發交易。例如，如果BTC期貨隨著昨天的高潮而突破，那麼機器人將進入很長的位置。
  

  這些中的每一個都需要精確的參數調整和連續監視，以避免錯誤信號。

  如何設置gate.io api用於定量交易

  
  要自動化策略，您必須通過API連接Quant Model.io。仔細遵循以下步驟：
• 登錄到您的Gate.io帳戶，並在配置文件菜單下導航到“ API管理” 。
• 單擊“創建API” ，輸入名稱（例如，“ Quantbot”），然後啟用“ Spot＆Futures Trading”權限。
• 啟用IP白色以進行安全性 - 輸入服務器的公共IP地址。
• 通過電子郵件或SMS確認以生成API密鑰和秘密。
• 將兩個都安全地存儲 - 永不在公共存儲庫中進行硬編碼。

• 在您的Python腳本中，使用gate-api庫：

   from gate_api import ApiClient, FuturesApi client = ApiClient(key='your_api_key', secret='your_secret') futures_api = FuturesApi(client)

• 首先將基本URL切換到https://fx-api-testnet.gateio.ws/api/v4/ https://fx-api-testnet.gateio.ws/api/v4/測試。
  

  此設置允許您的機器人以編程方式獲取訂單書籍，下訂單並管理職位。

  在GATE.IO期貨數據上進行對您的策略進行重新測試

  
  進行回測，可確保您的策略在冒險實際資金之前就可以做得很好。 GATE.IO通過其REST API提供歷史K-Line數據。進行回測：
• 使用端點/futures/usdt/candles將1天的OHLCV數據拉到任何期貨對。

• 使用以下方式將數據導入大熊貓

  import pandas as pd df = pd.DataFrame(data, columns=['timestamp', 'volume', 'close', 'high', 'low', 'open']) df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')

• 應用您的策略邏輯 - EG，以簡單的基於RSI的策略：

  • 使用ta.momentum.RSIIndicator(df['close']).rsi()計算RSI（14）。
  • 在RSI <30時輸入長時間，當RSI> 70退出。
• 模擬打滑（例如0.1％）和交易費用（Gate.io的每個未來交易0.04％）。
• 使用empyrical或自定義功能來測量諸如Sharpe比率，最大降低和利潤係數之類的指標。
  

  準確的進行回測可防止過度擬合，並在實際市場條件下揭示邊緣降解。

  GATE.IO期貨量化策略中的風險管理

  
  量子策略必須包括嚴格的風險控制才能在揮發性市場上生存：
• 設定位置規則規則 - EG，每次交易的股權超過2％的股權。
• 使用reduce_only=True futures_api.create_order()以編程方式實現停止損失和付費級別。
• 通過/futures/usdt/tickers監視開放利息和融資率，以避免永久期貨的不利資金成本。
• 使用斷路器 - 如果每日損失超過5％，則暫停交易24小時。
• 記錄數據庫中的每個貿易和錯誤（例如，sqlite或postgresql），以進行審核跟踪。
  

  無法管理風險會導致清算，尤其是在槓桿期貨交易中，在Gate.io上有10倍至100倍的槓桿作用。

  常見問題

  我可以在不編碼的情況下在Gate.io上運行定量策略嗎？
  
  是的。 3commas或kryll.io之類的平台提供與Gate.io通過API集成的無代碼bot構建器。您可以拖放條件（例如，“如果RSI <30，購買”），並將它們直接部署到Gate.io期貨而無需編寫一行代碼。

  Gate.io是否為API交易收取額外費用？
  
  否。 Gate.io為API和手動交易的同一項收費者和製造商費用為0.04％，期貨製造商為0.02％。如果您處於分層費系統中，則適用量折扣。

  我應該多久為Gate.io Futures重新訓練我的量化模型嗎？
  
  根據策略類型進行每週或每月的重新訓練。由於波動率變化，均值逆轉模型可能需要每週更新，而動量策略可以每月使用最新的90天數據重新訓練。

  在Gate.io上留下24/7的定量機器人安全嗎？
  
  如果您首先在TestNet上實現殺戮開關，監視日誌並徹底測試，則是安全的。 GATE.IO的API穩定，但是網絡問題或交換維護可能會導致訂單 - 總是包括在您的代碼中處理錯誤。