如何在Kraken上使用算法交易？

使用Kraken的强大API来建立算法交易，通过Python和图书馆（如CCXT和PANDAS）提高效率，以实现最佳交易策略。

2025/04/27 06:56

Kraken上的算法交易可以显着提高您的交易效率和效率。该方法涉及使用计算机程序根据预定义的标准（例如时机，价格和数量）执行交易。 Kraken是主要的加密货币交换之一，它通过其强大的API支持算法交易。在本文中，我们将指导您完成Kraken上建立和使用算法交易的过程，以确保您可以利用此功能强大的工具来优化您的交易策略。

了解Kraken的API

在研究算法交易之前，必须了解Kraken的API 。 API或应用程序编程界面使您可以通过编程方式与Kraken的交易平台进行交互。 Kraken提供了用于执行交易，检索帐户信息和查询市场数据的REST API ，以及用于实时数据流的Websocket API 。熟悉这些API对于建立算法交易至关重要。

要访问Kraken的API，您需要从Kraken帐户中生成一个API键。您可以做到这一点：

• 登录到您的Kraken帐户。
• 导航到“设置”部分。
• 单击“ API”，然后“生成新键”。
• 设置API密钥的权限，以确保您拥有交易和数据检索的必要权限。
• 确认密钥生成，并安全地存储您的API密钥和秘密。

设置您的交易环境

拥有API密钥后，下一步就是设置交易环境。您将需要一种编程语言和合适的开发环境来编写和运行交易算法。 Python是算法交易的流行选择，因为它的易用性和CCXT和Pandas等广泛的库。

设置您的Python环境：

• 如果还没有，请在计算机上安装Python。
• 使用PIP等软件包管理器安装必要的库：
  • pip install ccxt
  • pip install pandas
  • pip install numpy
• 设置您的IDE（集成开发环境），例如Pycharm或VS代码。

设置环境，您可以开始编写交易算法。

编写您的第一个交易算法

撰写交易算法涉及定义何时根据市场条件购买和销售的逻辑。让我们使用CCXT库与Kraken的API进行交互创建一个简单的示例。

这是交易算法的一个基本示例，该算法在价格下降到一定阈值以下并出售时，该算法购买Bitcoin（BTC）（BTC）。

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






'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
 }））
 
定义交易参数
buy_threshold = 20000＃btc价格下跌何时低于此
Sell_threshold = 22000＃卖出BTC价格上涨时出售
 
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
该脚本不断检查BTC/USD价格并根据定义的阈值执行交易。确保用实际的kraken api凭据替换'YOUR_API_KEY'和'YOUR_SECRET_KEY' 。
 
对您的算法进行回测
在实时运行算法之前，使用历史数据以确保其有效性至关重要。进行回测试涉及模拟您的算法在过去的执行方式。您可以使用Backtrader或Zipline之类的库来回测算法。
 
这是使用Backtrader进行回测的简单示例：
 
import backtrader as bt
导入ccxt
 
初始化Kraken Exchange
 kraken = ccxt.kraken（）
 
获取历史数据
data = kraken.fetch_ohlcv（'btc/usd'，'1d'，limit = 365）＃获取1年每日数据
 
将数据转换为回溯格式
data = bt.feeds.pandasdata（dataname = pd.dataframe（data，columns = ['date''，'open'，'high'，'high'，'low'，'close'，'close'，'卷']）））
 
Mystrategy类（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)
创建一个小脑实体
Cerebro = bt.cerebro（）
 
添加策略
Cerebro.AddsTrategy（mystrategy）
 
添加数据提要
cerebro.addata（数据）
 
设置我们所需的现金开始
cerebro.broker.setcash（100000.0）
 
根据赌注添加固定尺寸的sizer
 cerebro.Addsizer（bt.Sizers.FixedSize，赌注= 0.01）
 
设定委员会
Cerebro.Broker.SetCommission（委员会= 0.001）
 
打印出起始条件
打印（'启动投资组合值：％.2F'％cerebro.broker.getValue（））
 
跑到一切
cerebro.run（）
 
打印出最终结果
打印（'最终投资组合值：％.2F'％cerebro.broker.getValue（））

该脚本从Kraken获取历史数据，基于相同的买卖阈值建立了一种回溯策略，并进行了回测，以查看该策略在过去一年中的执行情况。

部署算法

一旦您对回测结果感到满意，就可以部署算法进行实时运行。您可以直接在本地计算机上运行算法，也可以为了获得更多可靠性，可以使用Amazon Web Services（AWS）或Google Cloud Platform（GCP）之类的云服务。

在云服务上部署：

• 设置了安装了Python的云实例。
• 将您的脚本和必要库上传到实例。
• 配置实例以连续运行脚本，可能使用屏幕或TMUX等工具将其在后台运行。

这是如何使用screen连续运行脚本的示例：

• 打开终端并开始一个新的屏幕会话：

   screen -S trading_bot

• 在屏幕会话中运行Python脚本：

   python your_script.py

• 通过按Ctrl+A然后进行D ，从屏幕会话中分离出来。
• 您的脚本将继续在后台运行。

监视和调整算法

部署算法后，必须监视其性能并根据需要进行调整。您可以使用Grafana或Kibana之类的工具来设置显示实时数据和性能指标的仪表板。

监视您的算法：

• 设置脚本记录以记录所有交易和重要事件。
• 使用Grafana之类的工具来创建可视化交易数据的仪表板。
• 定期查看算法的性能，并随着市场条件的变化调整交易参数。

这是如何将日志记录添加到交易脚本的基本示例：

 import logging设置记录
loggging.basicconfig（fileName ='trading_log.txt'，level = logging.info，格式='％（asctime）s-％（message）s'）






在您的交易循环中
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}')
这将记录所有购买和出售订单到名为trading_log.txt的文件，您可以查看以监视算法的性能。
 
常见问题
问：我可以在其他平台上使用Kraken的API进行算法交易吗？
 
答：Kraken的API专为与Kraken平台一起使用。尽管您可以使用Kraken从Kraken获得的数据和见解来为其他平台上的交易决策提供信息，但API本身与其他交易所不兼容。
 
问：我可以对Kraken提出的API请求数量有任何限制吗？
 
答：是的，Kraken对API请求有限制，以防止滥用。限制因请求的类型和您的帐户层而异。重要的是要检查Kraken的文档是否最新的限制，并在算法中实现速率限制，以避免达到这些限制。
 
问：在使用算法交易时，如何确保我的API密钥的安全性？
 
答：为了确保您的API密钥的安全性，切勿与任何人共享，仅在受信任的设备上使用它，并考虑使用环境变量或安全的密钥管理系统来存储和检索密钥。此外，定期审查和撤销不再使用的密钥。
 
问：我可以使用Kraken上的实时数据进行交易策略吗？
 
答：不，进行回测需要历史数据，而不是实时数据。 Kraken通过其API提供了历史数据，您可以使用该数据来回顾您的策略。实时数据用于实时交易和监视，而不是进行回测。