永久合同算法交易简介：如何编写简单的交易机器人？

算法交易机器人可以有效，基于规则的永久合同策略执行，从而在波动的加密市场中提供一致性和风险管理。

2025/06/15 07:00

了解加密货币交易中的永久合同

永久合同是衍生金融工具，允许交易者在不拥有资产的情况下推测资产的价格。与传统的未来不同，永久合同没有到期日期，这使得它们在想要长期保持职位的加密货币交易者中受欢迎。这些合同以加密货币结算，并经常使用资金率来保持其价格接近现货市场。

永久合同的价格机制涉及在长期和短职位之间定期支付的融资费。如果合同价格高于指数价格，则劳动短裤，反之亦然。该系统可确保永久合同价格仍然固定在基本资产的价值上。

关键要点：永久合同提供灵活性和杠杆作用，但需要了解资金费用以及它们如何影响长期职位。

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为什么算法交易适合永久合同

算法交易涉及使用自动化系统根据预定义的规则或策略执行交易。在永久合同的背景下，算法交易使交易者能够利用快速价格变动，有效地管理风险并避免情感决策。

可以对算法进行编程以同时监视多个市场，分析订单书籍并对毫秒内的变化做出反应。这种速度和精度使它们非常适合跨交易所的高频交易（HFT）或套利机会。此外，算法可以强制执行风险管理参数，例如停止损失和额外服务，这有助于随着时间的推移保留资本。

关键要点：算法交易提供效率，一致性和可扩展性，当时应用于永久合同交易。

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设置您的环境进行算法交易

在编写第一个交易机器人之前，您需要建立一个开发环境。首先选择一种编程语言。 Python由于其简单性和库的可用性而被广泛使用，例如CCXT ， Pandas和Numpy 。

接下来，安装代码编辑器或IDE，例如Visual Studio Code或Pycharm 。您还需要访问加密货币交换API。流行的选择包括Binance ， Bybit和OKX ，它们都为访问实时数据和执行交易提供了强大的API。

确保您具有稳定的Internet连接，并考虑在云服务器（例如AWS或Google Cloud）上运行机器人，以进行不间断的操作。另外，创建一个测试网络帐户以模拟交易而不会冒险实际资金。

• 安装Python并需要库
• 设置有限权限的Exchange API密钥
• 使用虚拟环境来管理依赖关系
• 连接到Websocket或REST API以进行实时数据

关键要点：配置良好的环境对于有效地开发和测试交易机器人至关重要。

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设计基本交易策略

永久合同的一个简单但有效的策略是移动平均值交叉。该策略使用两个移动平均值 - 短期和长期的平均值。当短期越过长期超过长期时，它标志着买入；当它越过下面时，它标志着卖出。

例如，可以在5分钟的图表上使用9个周期和21个周期指数移动平均值（EMA） 。机器人将每5分钟检查一次EMA，并在发生交叉时进行交易。重要的是要将职位尺寸逻辑合并，以确定根据可用余额和风险承受能力的每个贸易投资多少。

风险控制功能应包括停止损失和替代级别的水平。例如，可以将停止损失放置在低于入场价2％的情况下，而投资组织可能高出4％。

• 定义进入和退出条件
• 实施位置大小逻辑
• 添加停止损失和付费机制
• 进行回测和分析的日志交易

关键要点：一项明确的，基于规则的战略确保您的机器人在不同的市场条件下做出一致的决定。

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撰写交易机器人：分步指南

为了开始编码，导入必要的库，例如用于API交互的CCXT和用于数据操作的PANDAS 。使用API​​键初始化交换对象，并获取历史烛台数据以进行分析。

创建一个函数来计算EMA，另一个函数检测交叉。然后，实现逻辑以根据信号打开和​​关闭位置。确保您优雅处理API速率限制和错误以防止崩溃。

以下是核心循环外观的简化版本：

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







'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET', 'options': {'defaultType': 'future'},
 }））
 
def get_ema（符号，时间范围，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)
该脚本检查一次EMA跨界车一次，并打印一个信号。您可以使用create_market_buy_order或类似函数来扩展它以放置实际订单。
 
关键要点：编写基本机器人需要集成市场数据，技术指标和订单执行逻辑。
 
常见问题
问：我是否需要大量资本才能通过永久合同开始算法交易？

答：不，您可以从少量开始。但是，请确保您不会过度杠杆化并了解保证金交易所涉及的风险。

问：我可以使用第三方平台来构建机器人而不是从头开始编码吗？

答：是的，诸如TradingView ， Gunbot或Hummingbot之类的平台允许用户无需深入编程知识而创建机器人。他们提供预建模板和战略建设者。

问：在使用真钱之前，我该如何测试机器人？

答：使用交易所提供的纸质交易或演示帐户。一些平台还提供了对历史数据的策略，您可以在其中运行策略。

问：在加密货币交易所使用交易机器人是否合法？

答：只要您遵守其API使用策略，大多数主要的交换都允许机器人。始终查看服务条款，并避免进行侵略性行为，例如垃圾邮件API。