如何在Kraken上使用算法交易？

使用Kraken的強大API來建立算法交易，通過Python和圖書館（如CCXT和PANDAS）提高效率，以實現最佳交易策略。

2025/04/27 06:56

Kraken上的算法交易可以顯著提高您的交易效率和效率。該方法涉及使用計算機程序根據預定義的標準（例如時機，價格和數量）執行交易。 Kraken是主要的加密貨幣交換之一，它通過其強大的API支持算法交易。在本文中，我們將指導您完成Kraken上建立和使用算法交易的過程，以確保您可以利用此功能強大的工具來優化您的交易策略。

了解Kraken的API

在研究算法交易之前，必須了解Kraken的API 。 API或應用程序編程界面使您可以通過編程方式與Kraken的交易平台進行交互。 Kraken提供了用於執行交易，檢索帳戶信息和查詢市場數據的REST API ，以及用於實時數據流的Websocket API 。熟悉這些API對於建立算法交易至關重要。

要訪問Kraken的API，您需要從Kraken帳戶中生成一個API鍵。您可以做到這一點：

• 登錄到您的Kraken帳戶。
• 導航到“設置”部分。
• 單擊“ API”，然後“生成新鍵”。
• 設置API密鑰的權限，以確保您擁有交易和數據檢索的必要權限。
• 確認密鑰生成，並安全地存儲您的API密鑰和秘密。

設置您的交易環境

擁有API密鑰後，下一步就是設置交易環境。您將需要一種編程語言和合適的開發環境來編寫和運行交易算法。 Python是算法交易的流行選擇，因為它的易用性和CCXT和Pandas等廣泛的庫。

設置您的Python環境：

• 如果還沒有，請在計算機上安裝Python。
• 使用PIP等軟件包管理器安裝必要的庫：
  • pip install ccxt
  • pip install pandas
  • pip install numpy
• 設置您的IDE（集成開發環境），例如Pycharm或VS代碼。

設置環境，您可以開始編寫交易算法。

編寫您的第一個交易算法

撰寫交易算法涉及定義何時根據市場條件購買和銷售的邏輯。讓我們使用CCXT庫與Kraken的API進行交互創建一個簡單的示例。

這是交易算法的一個基本示例，該算法在價格下降到一定閾值以下並出售時，該算法購買Bitcoin（BTC）（BTC）。

 import ccxt
 import time初始化Kraken Exchange
 kraken = ccxt.kraken（{



'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 }））
 
定義交易參數
buy_threshold = 20000＃btc價格下跌何時低於此
Sell_threshold = 22000＃賣出BTC價格上漲時出售
 
而真：
 
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
該腳本不斷檢查BTC/USD價格並根據定義的閾值執行交易。確保用實際的kraken api憑據替換'YOUR_API_KEY'和'YOUR_SECRET_KEY' 。
 
對您的算法進行回測
在實時運行算法之前，使用歷史數據以確保其有效性至關重要。進行回測試涉及模擬您的算法在過去的執行方式。您可以使用Backtrader或Zipline之類的庫來回測算法。
 
這是使用Backtrader進行回測的簡單示例：
 
import backtrader as bt
導入ccxt
 
初始化Kraken Exchange
 kraken = ccxt.kraken（）
 
獲取歷史數據
data = kraken.fetch_ohlcv（'btc/usd'，'1d'，limit = 365）＃獲取1年每日數據
 
將數據轉換為回溯格式
data = bt.feeds.pandasdata（dataname = pd.dataframe（data，columns = ['date''，'open'，'high'，'high'，'low'，'close'，'close'，'卷']）））
 
Mystrategy類（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)
創建一個小腦實體
Cerebro = bt.cerebro（）
 
添加策略
Cerebro.AddsTrategy（mystrategy）
 
添加數據提要
cerebro.addata（數據）
 
設置我們所需的現金開始
cerebro.broker.setcash（100000.0）
 
根據賭注添加固定尺寸的sizer
 cerebro.Addsizer（bt.Sizers.FixedSize，賭注= 0.01）
 
設定委員會
Cerebro.Broker.SetCommission（委員會= 0.001）
 
打印出起始條件
打印（'啟動投資組合值：％.2F'％cerebro.broker.getValue（））
 
跑到一切
cerebro.run（）
 
打印出最終結果
打印（'最終投資組合值：％.2F'％cerebro.broker.getValue（））

該腳本從Kraken獲取歷史數據，基於相同的買賣閾值建立了一種回溯策略，並進行了回測，以查看該策略在過去一年中的執行情況。

部署算法

一旦您對回測結果感到滿意，就可以部署算法進行實時運行。您可以直接在本地計算機上運行算法，也可以為了獲得更多可靠性，可以使用Amazon Web Services（AWS）或Google Cloud Platform（GCP）之類的雲服務。

在雲服務上部署：

• 設置了安裝了Python的雲實例。
• 將您的腳本和必要庫上傳到實例。
• 配置實例以連續運行腳本，可能使用屏幕或TMUX等工具將其在後台運行。

這是如何使用screen連續運行腳本的示例：

• 打開終端並開始一個新的屏幕會話：

   screen -S trading_bot

• 在屏幕會話中運行Python腳本：

   python your_script.py

• 通過按Ctrl+A然後進行D ，從屏幕會話中分離出來。
• 您的腳本將繼續在後台運行。

監視和調整算法

部署算法後，必須監視其性能並根據需要進行調整。您可以使用Grafana或Kibana之類的工具來設置顯示實時數據和性能指標的儀表板。

監視您的算法：

• 設置腳本記錄以記錄所有交易和重要事件。
• 使用Grafana之類的工具來創建可視化交易數據的儀表板。
• 定期查看算法的性能，並隨著市場條件的變化調整交易參數。

這是如何將日誌記錄添加到交易腳本的基本示例：

 import logging設置記錄
loggging.basicconfig（fileName ='trading_log.txt'，level = logging.info，格式='％（asctime）s-％（message）s'）



在您的交易循環中
如果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}')
這將記錄所有購買和出售訂單到名為trading_log.txt的文件，您可以查看以監視算法的性能。
 
常見問題
問：我可以在其他平台上使用Kraken的API進行算法交易嗎？
 
答：Kraken的API專為與Kraken平台一起使用。儘管您可以使用Kraken從Kraken獲得的數據和見解來為其他平台上的交易決策提供信息，但API本身與其他交易所不兼容。
 
問：我可以對Kraken提出的API請求數量有任何限制嗎？
 
答：是的，Kraken對API請求有限制，以防止濫用。限制因請求的類型和您的帳戶層而異。重要的是要檢查Kraken的文檔是否最新的限制，並在算法中實現速率限制，以避免達到這些限制。
 
問：在使用算法交易時，如何確保我的API密鑰的安全性？
 
答：為了確保您的API密鑰的安全性，切勿與任何人共享，僅在受信任的設備上使用它，並考慮使用環境變量或安全的密鑰管理系統來存儲和檢索密鑰。此外，定期審查和撤銷不再使用的密鑰。
 
問：我可以使用Kraken上的實時數據進行交易策略嗎？
 
答：不，進行回測需要歷史數據，而不是實時數據。 Kraken通過其API提供了歷史數據，您可以使用該數據來回顧您的策略。實時數據用於實時交易和監視，而不是進行回測。