BitMEX自动交易策略：解放双手，拥抱量化交易

在BitMEX设置自动交易策略：解放双手，拥抱量化交易时代

BitMEX作为老牌的加密货币衍生品交易所，凭借其高杠杆和相对完善的API接口，吸引了众多交易者。而API接口也为自动化交易提供了可能。本文将探讨如何在BitMEX上设置自动交易策略，实现更高效、更理性的交易。

一、 准备工作：磨刀不误砍柴工

在开始构建自动交易策略之前，我们需要做好充分的准备工作。充足的准备能够有效提高策略的效率和稳定性，降低潜在的风险。这包括：

1. 选择合适的交易平台与API接口

   选择一个可靠且稳定的加密货币交易平台至关重要。考量因素包括平台的交易量、流动性、手续费、安全措施以及可用的API接口。API接口是自动交易策略与交易平台进行交互的桥梁，确保其功能完善、稳定可靠，并提供详细的文档支持。

   流行的交易平台包括但不限于：Binance（币安）、Coinbase Pro（Coinbase专业版）、Kraken、Bitfinex等。每个平台提供的API功能和限制各不相同，务必仔细阅读其API文档。

2. 搭建开发环境

   你需要搭建一个适合编写和测试自动交易策略的开发环境。常用的编程语言包括Python、JavaScript、Java等。选择你熟悉的语言，并安装必要的开发工具和库。

   例如，如果选择Python，你需要安装Python解释器、pip包管理器，以及用于与交易平台API交互的库，例如 ccxt （一个统一的加密货币交易API库）。同时，建议使用虚拟环境来隔离项目依赖，避免版本冲突。

3. 获取API密钥并妥善保管

   在选定的交易平台上创建API密钥，用于授权你的自动交易策略访问你的账户。务必启用必要的权限，例如交易权限和账户信息读取权限。 切记：不要授予提现权限！

   API密钥是访问你账户的凭证，务必妥善保管。不要将API密钥泄露给任何人，不要将其提交到公共代码仓库，并定期更换API密钥。可以将API密钥存储在环境变量或加密的配置文件中。

4. 进行模拟交易（回测）

   在正式部署自动交易策略之前，务必使用历史数据进行模拟交易（回测），以评估策略的性能和风险。回测可以帮助你发现策略的潜在问题，并进行优化。

   许多交易平台或第三方服务提供回测工具。你需要准备足够长的历史数据，并模拟真实的交易环境。评估指标包括：总收益、最大回撤、夏普比率、胜率等。根据回测结果，调整策略参数，并反复测试，直到满意为止。

BitMEX账户和API密钥： 确保你拥有一个BitMEX账户，并且完成了KYC认证。在BitMEX网站的API管理页面生成API密钥，并妥善保管API Key 和 API Secret。注意权限设置，通常只需要“订单”和“提现”权限即可，尽量不要授予“管理员”权限，以降低风险。

编程环境： 选择你熟悉的编程语言，比如Python、Node.js等。 Python因为其丰富的库和简洁的语法，是量化交易的首选语言之一。你需要安装必要的库，例如requests（用于发送HTTP请求）、ccxt（一个用于连接多个加密货币交易所API的库）。

pip install requests ccxt

交易策略构思： 这是最重要的一步。你需要明确你的交易目标，制定详细的交易规则。例如：

• 交易品种： 选择波动性较大、流动性较好的合约，比如BTC/USD永续合约。
• 入场条件： 基于技术指标（如RSI、MACD、均线等）或者价格行为（如突破、支撑位/阻力位）制定入场规则。
• 出场条件： 设置止盈和止损点，保护利润并控制风险。止损策略可以基于固定百分比或者ATR指标。
• 资金管理： 确定每次交易的仓位大小，例如每次交易使用总资金的1%-2%。

风险控制： 自动化交易并非万能，需要充分考虑潜在的风险。设置最大亏损额度，避免爆仓风险。

二、 连接BitMEX API：搭建通信桥梁

为了与BitMEX交易所进行交互，您需要建立一个通信桥梁，这通常通过其提供的应用程序编程接口（API）来实现。 ccxt （CryptoCurrency eXchange Trading Library）库是一个强大的Python库，专门设计用于简化与众多加密货币交易所的API连接过程，其中包括BitMEX。

使用 ccxt 库连接BitMEX API非常便捷。您只需安装该库，然后创建一个BitMEX交易所的实例，并配置您的API密钥（如果需要访问受保护的API端点）。以下是一个连接BitMEX API的简单示例代码片段，展示了如何使用 ccxt 库建立连接：

import ccxt

# 初始化BitMEX交易所对象。 如果需要使用测试网，将'test'设置为True。
bitmex = ccxt.bitmex({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',  # 替换为您的API密钥 (如果需要)
    'secret': 'YOUR_SECRET',  # 替换为您的API密钥 (如果需要)
    #'test': True, # 如果使用测试网，取消注释此行
})

在上述代码中， YOUR_API_KEY 和 YOUR_SECRET 分别代表您的BitMEX API密钥和密钥。 请注意，如果您计划与BitMEX的测试网（testnet）进行交互以进行实验或测试，则需要取消注释 'test': True 这行代码。未提供API密钥和密钥，则只能访问公开的API端点。

替换为你的API密钥和密钥

要开始使用CCXT连接到BitMEX交易所，你需要将其中的 YOUR_API_KEY 和 YOUR_SECRET 占位符替换为你实际的API密钥和密钥。 这两个凭证是你在BitMEX平台上创建API密钥时获得的，务必妥善保管，不要泄露给他人。

以下代码展示了如何使用CCXT库初始化BitMEX交易所对象，并启用速率限制：

exchange = ccxt.bitmex({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'secret': 'YOUR_SECRET',
    'enableRateLimit': True,  # 启用速率限制，避免被交易所封禁
})

代码解释：

• exchange = ccxt.bitmex({...}) : 这行代码创建了一个BitMEX交易所的实例，通过ccxt库与BitMEX API进行交互。
• 'apiKey': 'YOUR_API_KEY' : 将 YOUR_API_KEY 替换为你从BitMEX获取的API密钥。API密钥用于身份验证，允许你的程序代表你在交易所执行操作。
• 'secret': 'YOUR_SECRET' : 将 YOUR_SECRET 替换为你从BitMEX获取的密钥。密钥与API密钥配对使用，用于生成数字签名，确保请求的安全性。
• 'enableRateLimit': True : 启用速率限制是至关重要的。 BitMEX等交易所为了保护其服务器免受滥用，对API请求的频率设置了限制。 启用 enableRateLimit 后，CCXT会自动处理这些限制，暂停请求并在必要时重试，从而防止你的程序被交易所屏蔽或受到惩罚。

重要提示：

• 请务必妥善保管你的API密钥和密钥。 如果泄露，可能会被他人用于恶意操作你的账户。
• 定期检查你的API密钥权限设置，确保它们只具有你需要的最低权限。
• 启用速率限制是与交易所API交互的最佳实践。

设置交易模式 (可选)

exchange.options['defaultType'] = 'swap' # 默认交易类型为永续合约

exchange.options['defaultMarket'] = 'BTC/USD' # 默认交易对

获取账户余额

这段代码演示了如何使用CCXT库获取加密货币交易所账户余额。 它通过捕获可能的异常来确保程序的健壮性。

try:
    balance = exchange.fetch_balance()
    print(balance)
except ccxt.ExchangeError as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

上述代码段首先尝试调用 exchange.fetch_balance() 方法来获取账户余额。 fetch_balance() 方法是 CCXT 库提供的通用方法，用于从交易所获取账户余额信息，包括可用余额、已用余额以及总余额。 交易所返回的数据通常包含各种币种的余额信息，以字典形式组织，方便程序解析和使用。

为了处理可能发生的错误，代码使用了 try...except 块。 如果 fetch_balance() 方法抛出 ccxt.ExchangeError 异常（或其他继承自它的异常，例如 ccxt.AuthenticationError 、 ccxt.NetworkError 等），则会执行 except 块中的代码。 ccxt.ExchangeError 异常表明在与交易所交互时发生了错误，例如身份验证失败、网络连接问题或 API 请求错误。 在 except 块中，代码打印出错误信息，帮助用户诊断问题。

代码创建了一个交易所对象，并通过API密钥和密钥进行身份验证，确保可以安全地访问用户的账户信息。 enableRateLimit 选项被启用，以防止API请求过于频繁，避免被交易所限制。 通过 fetch_balance() 方法，可以获取账户余额的详细信息。

要使用这段代码，需要替换 exchange 对象为实际的交易所实例，并确保已正确配置 API 密钥和密钥。 例如，如果要使用 BitMEX 交易所，需要执行以下步骤：

1. 导入 ccxt 库: import ccxt
2. 创建 BitMEX 交易所对象: exchange = ccxt.bitmex({ 'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY', 'enableRateLimit': True }) 注意替换 YOUR_API_KEY 和 YOUR_SECRET_KEY 为你自己的 API 密钥和密钥。

在实际应用中，建议将 API 密钥和密钥存储在安全的地方，例如环境变量或配置文件中，避免硬编码在代码中。 同时，应该仔细阅读交易所的 API 文档，了解 API 的使用限制和最佳实践，确保程序的稳定性和安全性。

三、 编写交易策略代码：让机器替你思考

接下来，你需要将经过严谨论证和回测验证的交易策略转化为可执行的代码。这涉及以下几个关键步骤：

获取市场数据： 使用fetch_ohlcv()方法获取历史K线数据。

获取BTC/USD永续合约的1分钟K线数据

获取BTC/USD永续合约的1分钟K线数据，是进行高频交易、量化分析以及实时监控市场动态的基础。以下代码展示了如何通过CCXT库从交易所获取这些数据。

exchange.fetch_ohlcv('BTC/USD', '1m', limit=100) 这行代码的作用是从交易所API获取指定交易对（BTC/USD）的OHLCV（Open, High, Low, Close, Volume）数据。

参数详解：

• 'BTC/USD' : 指定要获取数据的交易对，这里是比特币兑美元的永续合约。
• '1m' : 时间周期设置为1分钟，表示请求1分钟K线数据。其它常见的时间周期包括 '5m' (5分钟), '15m' (15分钟), '1h' (1小时), '4h' (4小时), '1d' (1天) 等。
• limit=100 : 限制返回K线的数量为100根。 交易所通常对每次API请求返回的数据量有限制，合理设置limit参数可以避免请求失败。如果需要更多数据，可以考虑使用循环或者分页查询。

print(ohlcv) 这行代码将获取到的OHLCV数据打印到控制台。 返回的数据格式是一个列表，列表中的每个元素代表一根K线，包含以下信息：

数据结构：

• timestamp : K线的起始时间戳（Unix时间戳，毫秒）。
• open : 开盘价。
• high : 最高价。
• low : 最低价。
• close : 收盘价。
• volume : 交易量。

示例：

[
    [1678886400000, 20000.0, 20050.0, 19980.0, 20020.0, 10.5],
    [1678886460000, 20020.0, 20080.0, 20010.0, 20070.0, 12.8],
    ...
]
    

注意：

• 不同的交易所可能对交易对的命名规则有所不同，例如有些交易所可能使用 'BTC/USDT'。
• 交易所API的调用频率有限制，需要合理控制请求频率，避免被限流。
• 在使用CCXT库之前，需要先安装： pip install ccxt
• 确保你的API Key和Secret Key已经正确配置，并且具有访问市场数据的权限。

计算技术指标： 使用第三方库（如TA-Lib）或者自定义函数计算技术指标。

import numpy as np

def calculatersi(prices, period=14): """计算RSI指标""" delta = np.diff(prices) up, down = delta.copy(), delta.copy() up[up < 0] = 0 down[down > 0] = 0 rollup1 = pd.Series(up).rolling(period).mean() rolldown1 = pd.Series(np.abs(down)).rolling(period).mean() RS = rollup1 / roll_down1 RSI = 100.0 - (100.0 / (1.0 + RS)) return RSI[-1]

制定交易决策： 根据技术指标和其他条件，判断是否满足入场或出场条件。

示例：当相对强弱指标（RSI）低于30时，发出买入信号

以下代码片段展示了如何使用历史价格数据计算RSI，并在RSI值低于30时触发买入信号。该示例基于典型的交易策略，即超卖信号可能预示着价格反弹的机会。

last_price = ohlcv[-1][4] # 收盘价

此行代码从 ohlcv （开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）数据列表中提取最新的收盘价。 ohlcv 列表通常包含一系列K线数据，每个K线数据包含时间周期内的开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。 索引 -1 表示列表中的最后一个元素，即最新的K线数据。 索引 [4] 用于访问该K线数据中的收盘价。

prices = [x[4] for x in ohlcv]

这行代码使用列表推导式从 ohlcv 数据中提取所有收盘价，并将它们存储在名为 prices 的新列表中。 这个列表包含了所有历史K线的收盘价，用于后续的RSI计算。

rsi = calculate_rsi(prices)

该行调用名为 calculate_rsi 的函数，并将包含历史收盘价的 prices 列表作为参数传递给该函数。 calculate_rsi 函数负责根据历史价格数据计算相对强弱指标（RSI）。 RSI是一种动量指标，用于衡量价格变动的速度和幅度。它通常用于识别超买和超卖情况。函数返回计算得到的RSI值，并将其赋值给变量 rsi 。

if rsi < 30:

该行代码检查计算出的RSI值是否小于30。 RSI值的范围通常在0到100之间。 传统上，RSI值低于30表示资产可能被超卖，这意味着价格可能很快会上涨。

print("RSI低于30，可以买入")

如果RSI值小于30，则执行此行代码，向控制台输出一条消息，指示RSI低于30，并且可以考虑买入该资产。这只是一个信号，实际交易决策需要结合其他因素。

# 创建买单 # ...

这些注释表明，在此处应添加创建实际买单的代码。 这可能涉及调用交易平台的API，指定要购买的资产、购买数量以及其他交易参数。具体的实现方式取决于所使用的交易平台和API。

下单执行： 使用create_order()方法提交订单。

创建限价买单

在加密货币交易中，限价买单是一种允许交易者以特定价格或更低价格购买资产的订单类型。这意味着只有当市场价格达到或低于设定的限价时，订单才会被执行。这为交易者提供了更大的控制权，使其能够按照期望的价格进入市场。以下代码演示了如何使用CCXT库创建一个限价买单：

symbol = 'BTC/USD'
定义交易对，例如， BTC/USD 表示用美元购买比特币。这个变量指定了你想要交易的市场。

type = 'limit'
指定订单类型为限价单。这意味着你设置了一个特定的价格，只有当市场价格达到或低于该价格时，订单才会成交。

side = 'buy'
确定交易方向为买入。表示你希望购买指定数量的加密货币。

amount = 0.01
设置购买的数量。这里设置为 0.01 ，表示购买0.01个比特币。数量取决于你的交易策略和风险承受能力。

price = last_price - 10
设定限价。代码中使用 last_price - 10 ，意味着你的限价低于当前市场价格10美元。这确保只有当价格下跌到你的目标价位时，才会执行买入操作。

try:
order = exchange.create_order(symbol, type, side, amount, price)
print(order)
使用CCXT库的 create_order 函数创建订单。该函数接受交易对、订单类型、交易方向、数量和价格作为参数。如果订单创建成功，将会打印订单的详细信息，包括订单ID、状态和交易细节。

except ccxt.ExchangeError as e:
print(f"下单失败: {e}")
处理可能出现的异常情况。例如，如果交易所拒绝了订单（可能是因为资金不足、价格超出范围或其他原因），会捕获 ccxt.ExchangeError 异常并打印错误信息，帮助你诊断问题。

创建市价卖单

order = exchange.createmarketorder(symbol, 'sell', amount)

止损单（Stop Loss Order）

exchange.createorder(symbol, 'stop', 'sell', amount, stopprice, params={'stopPrice': stop_price})

四、 完善代码：细节决定成败

一个健壮且高效的自动交易策略，如同精密的机械装置，需要周全考虑各种市场情境与潜在风险，并通过精益求精的代码完善来保障其稳定运行。细节上的优化往往能显著提升策略的盈利能力和风险控制能力。

异常处理： 捕获API调用可能出现的异常，例如网络错误、权限错误等。

日志记录： 记录交易信息、错误信息等，方便调试和分析。

风控措施： 设置最大持仓量、最大亏损额度等，防止出现意外情况。

模拟交易： 在真实交易之前，先使用BitMEX的测试网进行模拟交易，验证策略的有效性。

定期监控： 定期检查自动交易程序的运行状态，确保其正常工作。

五、 示例：精细化的RSI自动交易策略

以下是一个基于相对强弱指数 (RSI) 指标的简单自动交易策略示例。该策略通过监测RSI的超买超卖信号，进行买卖操作。需要注意的是，这仅仅是一个演示性质的基础策略，实际应用中需要结合更多指标和风控措施进行优化。

import ccxt
import time
import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_rsi(prices, period=14):
    """
    计算RSI指标。

    RSI (Relative Strength Index) 是一种动量指标，用于衡量价格变动的速度和幅度。
    通常用于识别超买和超卖的情况。
    
    参数:
        prices (list/numpy.ndarray): 价格序列。
        period (int): RSI计算周期，默认值为14。

    返回值:
        float:  当前RSI值。
    """
    delta = np.diff(prices) # 计算价格差值

    up, down = delta.copy(), delta.copy()
    up[up < 0] = 0 # 上涨部分，负值置零
    down[down > 0] = 0 # 下跌部分，正值置零

    roll_up1 = pd.Series(up).rolling(period).mean() # 计算上涨的平均值
    roll_down1 = pd.Series(np.abs(down)).rolling(period).mean() # 计算下跌的平均值(绝对值)

    RS = roll_up1 / roll_down1 # 计算相对强度
    RSI = 100.0 - (100.0 / (1.0 + RS)) # 计算RSI值

    return RSI.iloc[-1] # 返回最后一个RSI值

替换为你的API密钥和密钥

使用您的Bitmex API密钥和密钥初始化ccxt交易所对象。务必替换 YOUR_API_KEY 和 YOUR_SECRET 为您在Bitmex交易所获得的真实API密钥和密钥。 enableRateLimit 设置为 True 可以帮助您避免因频繁请求而受到交易所的速率限制。 ccxt库会自动处理请求频率，以符合交易所的规定，从而提高程序的稳定性和可靠性。

exchange = ccxt.bitmex({ 'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET', 'enableRateLimit': True, })

设置交易参数，例如交易的交易对 symbol 为 'BTC/USD'，每次交易的数量 amount 为 0.01 BTC。同时定义RSI超卖线 rsi_oversold 为 30，RSI超买线 rsi_overbought 为 70。这些参数可以根据您的交易策略和风险偏好进行调整。 较小的交易数量有助于控制单次交易的风险，RSI的阈值设置则会影响交易信号的频率。

symbol = 'BTC/USD' amount = 0.01 rsi_oversold = 30 rsi_overbought = 70

主循环持续运行，监控市场状况并根据RSI指标进行交易决策。 为了提高程序的健壮性，使用了try-except 块来捕获可能发生的异常，例如交易所错误和其他意外错误。 在循环的每次迭代中，程序会获取K线数据，计算RSI，检查当前持仓，然后根据交易逻辑执行买卖操作。

while True:
    try:
        # 获取K线数据
        ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1m', limit=15)
        if ohlcv is None or len(ohlcv) < 15:
            print("获取K线数据失败，稍后重试...")
            time.sleep(60)
            continue

        # 计算RSI
        prices = [x[4] for x in ohlcv]
        rsi = calculate_rsi(prices)
        print(f"RSI: {rsi}")

        # 获取当前持仓
        positions = exchange.fetch_positions([symbol])
        position = None
        if positions and len(positions) > 0:
            position = positions[0]
        long_position = position and position['side'] == 'long' and position['contracts'] > 0
        short_position = position and position['side'] == 'short' and position['contracts'] > 0

        # 交易逻辑
        if rsi < rsi_oversold and not long_position:
            # 超卖，买入
            print("超卖，创建买单")
            order = exchange.create_market_order(symbol, 'buy', amount)
            print(order)
        elif rsi > rsi_overbought and not short_position:
            # 超买，卖出
            print("超买，创建卖单")
            order = exchange.create_market_order(symbol, 'sell', amount)
            print(order)
        elif long_position and rsi > 50:
            # 持有多单，RSI回到50以上，平仓
            print("持有多单，RSI回到50以上，平仓")
            order = exchange.create_market_order(symbol, 'sell', amount)
            print(order)
        elif short_position and rsi < 50:
            # 持有空单，RSI回到50以下，平仓
            print("持有空单，RSI回到50以下，平仓")
            order = exchange.create_market_order(symbol, 'buy', amount)
            print(order)

    except ccxt.ExchangeError as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"Unexpected error: {e}")

    time.sleep(60) # 每分钟执行一次

六、 不断优化：精益求精

自动交易策略绝非一劳永逸，而是一个持续迭代和优化的过程。市场环境瞬息万变，任何策略都有可能在特定时期内失效。因此，对自动交易策略进行定期和不定期的优化是至关重要的，以确保其能够适应不断变化的市场条件并保持盈利能力。你可以通过以下方式进行优化：

回测： 使用历史数据回测你的策略，评估其盈利能力和风险。

参数调整： 优化技术指标的参数，寻找最佳的参数组合。

策略组合： 将多个策略组合起来，提高盈利能力和稳定性。

自动化交易是一个复杂的过程，需要不断学习和实践。希望本文能帮助你入门BitMEX自动交易，开启量化交易之旅。