如何通过API自动化Avax的买卖？

使用binance或Kraken等交易所的API自动交易自动交易，与Python和CCXT建立脚本以购买30美元以下并出售35美元以上。

2025/04/21 14:56

如何通过API自动化Avax的买卖？

自动化像Avax这样的加密货币的购买和销售可以简化您的交易流程，从而使您可以根据预先设置的条件执行交易而无需手动干预。本指南将带您浏览使用API​​为AVAX建立自动交易系统所需的步骤。

选择正确的交换和API

为了使Avax交易自动化，您需要选择一个支持Avax交易的交易所并提供强大的API。 Binance，Coinbase Pro和Kraken等流行交流是合适的选择。每个交易所都有自己的API文档，因此选择与您的交易需求保持一致的一份文档很重要。

• Binance ：Binance以其广泛的交易对和高流动性而闻名，提供了一个全面的API，可支持现货和期货交易。
• Coinbase Pro ：提供具有良好文档的用户友好的API，适合初学者。
• KRAKEN ：以其安全性和对包括Avax在内的各种加密货币的支持而闻名。

选择交易所后，您需要注册API密钥。此键将允许您的交易机器人代表您与交易所互动。

设置API键

要设置您的API密钥，请按照以下步骤：

• 登录到您的Exchange帐户并导航到API部分。
• 生成一个新的API键。通常，您会被要求提供钥匙和设置权限的名称。对于交易Avax，您需要启用用于交易和帐户余额访问的权限。
• 保存您的API密钥和秘密。这些将在您的交易脚本中用于身份验证您的请求。

选择编程语言和库

接下来，您需要选择一种编程语言和库与API进行交互。 Python由于其简单性以及ccxt和Binance API等库的可用性而成为一个流行的选择。

• CCXT ：用于加密货币交易和电子商务的JavaScript / Python / PHP库，支持许多bitcoin / Ether / AltCoin Exchange Markets and Merchant API。
• Binance API ：专为与Binance API相互作用而设计的Python库。

在此示例中，我们将使用Python和ccxt库。

编写交易脚本

现在，让我们编写一个基本的交易脚本来自动化Avax的买卖。该脚本将使用一个简单的策略：当价格下降以下时，购买avax并在其上升到另一个阈值以上时出售。

这是使用ccxt的示例脚本：

 import ccxt初始化交换
Exchange = ccxt.binance（{






'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 }））
 
定义交易参数
buy_threshold = 30＃当avax价格下跌以下$ 30时购买
Sell_threshold = 35＃卖出avax价格上涨时出售$ 35
 
而真：
 
# Fetch the current AVAX/USDT price ticker = exchange.fetch_ticker('AVAX/USDT') current_price = ticker['last'] # Check if the current price meets our buy condition if current_price < buy_threshold: # Place a market buy order for 1 AVAX order = exchange.create_market_buy_order('AVAX/USDT', 1) print(f'Bought 1 AVAX at {current_price}') # Check if the current price meets our sell condition elif current_price > sell_threshold: # Place a market sell order for 1 AVAX order = exchange.create_market_sell_order('AVAX/USDT', 1) print(f'Sold 1 AVAX at {current_price}') # Wait for a short period before checking again time.sleep(60) # Wait for 1 minute
该脚本将根据定义的阈值不断监视Avax价格并执行交易。
 
实施风险管理
为了确保您的交易策略是可持续的，至关重要的是实施风险管理技术。以下是一些关键考虑因素：
 
停止损失订单：设置止损订单，如果其价格下跌以下，则自动出售Avax，从而限制了潜在的损失。
付费订单：设置一个分支订单，以自动出售avax，如果其价格上涨以上，则锁定利润。
职位大小：根据您的总资本确定交易的规模，以有效地管理风险。
这是您可以修改脚本以包含停止损坏的方法：
 
import ccxt
 Exchange = ccxt.binance（{
 
'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 }））
 
buy_threshold = 30
 Sell_threshold = 35
 stop_loss = 28＃$ 28的停止损失
 
而真：
 
ticker = exchange.fetch_ticker('AVAX/USDT') current_price = ticker['last'] if current_price < buy_threshold: order = exchange.create_market_buy_order('AVAX/USDT', 1) print(f'Bought 1 AVAX at {current_price}') # Set a stop-loss order stop_loss_order = exchange.create_order('AVAX/USDT', 'stop_loss', 'sell', 1, stop_loss) print(f'Set stop-loss at {stop_loss}') elif current_price > sell_threshold: order = exchange.create_market_sell_order('AVAX/USDT', 1) print(f'Sold 1 AVAX at {current_price}') time.sleep(60)
测试和对您的策略进行测试
在将您的交易脚本部署在实时环境中之前，必须测试和测试您的策略至关重要。测试有助于识别代码中的任何错误或错误，而对测试使您可以使用历史数据评估策略的性能。
 
测试：在模拟环境或少量资本中运行脚本，以确保其按预期运行。
进行回测：使用历史价格数据来模拟您过去的策略的执行方式。诸如backtrader或zipline之类的库可在Python中进行回测。
这是一个简单的示例，说明如何使用历史数据进行策略测试：
 
import pandas as pd
导入ccxt
 
Exchange = ccxt.binance（）
 ohlcv = Exchange.fetch_ohlcv（'avax/usdt'，'1d'）
 
df = pd.dataframe（ohlcv，columns = ['timestamp'，'open'，'high'，'high'，'low'，'close'，'close'，'卷']））
 df ['timestamp'] = pd.to_dateTime（df ['timestamp']，unit ='ms'）
 
buy_threshold = 30
 Sell_threshold = 35
 stop_loss = 28
 
位置= 0
余额= 1000＃USDT的开始平衡
对于索引，请在df.iterrows（）中行列：
 
current_price = row['close'] if position == 0 and current_price < buy_threshold: position = 1 buy_price = current_price balance -= buy_price print(f'Bought 1 AVAX at {buy_price}. Balance: {balance}') elif position == 1: if current_price > sell_threshold: position = 0 sell_price = current_price balance += sell_price print(f'Sold 1 AVAX at {sell_price}. Balance: {balance}') elif current_price < stop_loss: position = 0 sell_price = stop_loss balance += sell_price print(f'Stop-loss triggered. Sold 1 AVAX at {sell_price}. Balance: {balance}')
打印（f' -fannal Balance：{balance}'）

部署交易机器人

一旦您对策略的绩效感到满意，就可以部署交易机器人。考虑以下选项：

• 本地部署：在本地计算机上运行脚本。这适用于测试，但由于潜在的停机时间，可能不适合长期使用。
• 云部署：使用AWS，Google Cloud或Digitalocean等云服务托管您的交易机器人。这样可以确保您的机器人连续运行，并且可以轻松缩放。

要在云服务上部署，您需要：

• 设置虚拟机或容器服务。
• 安装必要的依赖项，包括Python和ccxt库。
• 上传您的交易脚本并将其配置为自动运行。

这是如何在基于Linux的系统上设置CRON作业以每分钟运行您的脚本的基本示例：

 crontab -e

将以下行添加到您的crontab文件：

   * /usr/bin/python3 /path/to/your/script.py

监视和维护

部署交易机器人后，重要的是要监视其性能并定期维护其性能。设置警报以通知您重大的价格变动或意外行为。定期查看您的交易日志，并根据市场条件根据需要调整策略。

常见问题

问：我可以使用相同的脚本来交易其他加密货币吗？

答：是的，您可以通过更改fetch_ticker和create_order函数中的交易对来修改脚本以交易其他加密货币。例如，要交易ETH/USDT，您将使用“ ETH/USDT”而不是“ Avax/USDT”。

问：如何处理API速率限制？

答：交流有限制以防止滥用。要处理这些，您可以在API调用之间实现延迟，或使用Exchange的内置速率限制处理功能。例如， ccxt具有可以调整的rateLimit参数。

问：将我的API键存储在脚本中是否安全？

答：由于安全风险，不建议将API键直接存储在脚本中。而是使用环境变量或安全的配置文件来存储密钥。这样，如果您的脚本共享或妥协，则不会暴露您的键。

问：如何提高交易策略的绩效？

答：为了改善您的策略，请考虑合并更高级的指标和技术分析。您还可以使用机器学习模型来预测价格变动并根据市场条件动态调整阈值。