TranslateProject/published/202103/20200415 How to automate your cryptocurrency trades with Python.md

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[#]: collector: (lujun9972)
2021-03-18 22:58:16 +08:00
[#]: translator: (wyxplus)
2021-03-28 09:42:07 +08:00
[#]: reviewer: (wxy)
[#]: publisher: (wxy)
[#]: url: (https://linux.cn/article-13242-1.html)
[#]: subject: (How to automate your cryptocurrency trades with Python)
[#]: via: (https://opensource.com/article/20/4/python-crypto-trading-bot)
[#]: author: (Stephan Avenwedde https://opensource.com/users/hansic99)
2021-03-22 17:17:45 +08:00
如何使用 Python 来自动交易加密货币
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2021-03-28 09:42:07 +08:00
> 在本教程中,教你如何设置和使用 Pythonic 来编程。它是一个图形化编程工具,用户可以很容易地使用现成的函数模块创建 Python 程序。
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![](https://img.linux.net.cn/data/attachment/album/202103/28/093858qu0bh3w2sd3rh20s.jpg)
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然而,不像纽约证券交易所这样的传统证券交易所一样,有一段固定的交易时间。对于加密货币而言,则是 7×24 小时交易,这使得任何人都无法独自盯着市场。
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在以前,我经常思考与加密货币交易相关的问题:
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- 一夜之间发生了什么?
- 为什么没有日志记录?
- 为什么下单?
- 为什么不下单?
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通常的解决手段是使用加密交易机器人,当在你做其他事情时,例如睡觉、与家人在一起或享受空闲时光,代替你下单。虽然有很多商业解决方案可用,但是我选择开源的解决方案,因此我编写了加密交易机器人 [Pythonic][2]。 正如去年 [我写过的文章][3] 一样“Pythonic 是一种图形化编程工具,它让用户可以轻松使用现成的函数模块来创建 Python 应用程序。” 最初它是作为加密货币机器人使用,并具有可扩展的日志记录引擎以及经过精心测试的可重用部件,例如调度器和计时器。
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### 开始
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本教程将教你如何开始使用 Pythonic 进行自动交易。我选择 <ruby>[币安][6]<rt>Binance</rt></ruby> 交易所的 <ruby>[波场][4]<rt>Tron</rt></ruby><ruby>[比特币][3]<rt>Bitcoin</rt></ruby> 交易对为例。我之所以选择这个加密货币对,是因为它们彼此之间的波动性大,而不是出于个人喜好。
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机器人将根据 <ruby>[指数移动平均][7]<rt>exponential moving averages</rt></ruby> EMA来做出决策。
![TRX/BTC 1-hour candle chart][8]
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*TRX/BTC 1 小时 K 线图*
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EMA 指标通常是一个加权的移动平均线,可以对近期价格数据赋予更多权重。尽管移动平均线可能只是一个简单的指标,但我对它很有经验。
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上图中的紫色线显示了 EMA-25 指标(这表示要考虑最近的 25 个值)。
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机器人监视当前的 EMA-25 值t0和前一个 EMA-25 值t-1之间的差距。如果差值超过某个值则表示价格上涨机器人将下达购买订单。如果差值低于某个值则机器人将下达卖单。
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差值将是做出交易决策的主要指标。在本教程中,它称为交易参数。
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### 工具链
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将在本教程使用如下工具:
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- 币安专业交易视图(已经有其他人做了数据可视化,所以不需要重复造轮子)
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- Jupyter 笔记本:用于数据科学任务
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- Pythonic作为整体框架
- PythonicDaemon :作为终端运行(仅适用于控制台和 Linux
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### 数据挖掘
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为了使加密货币交易机器人尽可能做出正确的决定,以可靠的方式获取资产的<ruby>美国线<rt>open-high-low-close chart</rt></ruby>[OHLC][9])数据是至关重要。你可以使用 Pythonic 的内置元素,还可以根据自己逻辑来对其进行扩展。
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一般的工作流程:
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1. 与币安时间同步
2. 下载 OHLC 数据
3. 从文件中把 OHLC 数据加载到内存
4. 比较数据集并扩展更新数据集
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这个工作流程可能有点夸张,但是它能使得程序更加健壮,甚至在停机和断开连接时,也能平稳运行。
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一开始,你需要 <ruby>**币安 OHLC 查询**<rt>Binance OHLC Query</rt></ruby> 元素和一个 <ruby>**基础操作**<rt>Basic Operation</rt></ruby> 元素来执行你的代码。
![Data-mining workflow][10]
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*数据挖掘工作流程*
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OHLC 查询设置为每隔一小时查询一次 **TRXBTC** 资产对(波场/比特币)。
![Configuration of the OHLC query element][11]
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*配置 OHLC 查询元素*
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其中输出的元素是 [Pandas DataFrame][12]。你可以在 **基础操作** 元素中使用 <ruby>**输入**<rt>input</rt></ruby> 变量来访问 DataFrame。其中将 Vim 设置为 **基础操作** 元素的默认代码编辑器。
![Basic Operation element set up to use Vim][13]
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*使用 Vim 编辑基础操作元素*
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具体代码如下:
```
import pickle, pathlib, os
import pandas as pd
outout = None
if isinstance(input, pd.DataFrame):
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file_name = 'TRXBTC_1h.bin'
home_path = str(pathlib.Path.home())
data_path = os.path.join(home_path, file_name)
try:
df = pickle.load(open(data_path, 'rb'))
n_row_cnt = df.shape[0]
df = pd.concat([df,input], ignore_index=True).drop_duplicates(['close_time'])
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
n_new_rows = df.shape[0] - n_row_cnt
log_txt = '{}: {} new rows written'.format(file_name, n_new_rows)
except:
log_txt = 'File error - writing new one: {}'.format(e)
df = input
pickle.dump(df, open(data_path, "wb" ))
output = df
```
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首先,检查输入是否为 DataFrame 元素。然后在用户的家目录(`~/`)中查找名为 `TRXBTC_1h.bin` 的文件。如果存在,则将其打开,执行新代码段(`try` 部分中的代码),并删除重复项。如果文件不存在,则触发异常并执行 `except` 部分中的代码,创建一个新文件。
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只要启用了复选框 <ruby>**日志输出**<rt>log output</rt></ruby>,你就可以使用命令行工具 `tail` 查看日志记录:
```
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$ tail -f ~/Pythonic_2020/Feb/log_2020_02_19.txt
```
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出于开发目的,现在跳过与币安时间的同步和计划执行,这将在下面实现。
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### 准备数据
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下一步是在单独的 <ruby>网格<rt>Grid</rt></ruby> 中处理评估逻辑。因此,你必须借助<ruby>**返回元素**<rt>Return element</rt></ruby> 将 DataFrame 从网格 1 传递到网格 2 的第一个元素。
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在网格 2 中,通过使 DataFrame 通过 <ruby>**基础技术分析**<rt>Basic Technical Analysis</rt></ruby> 元素,将 DataFrame 扩展包含 EMA 值的一列。
![Technical analysis workflow in Grid 2][14]
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*在网格 2 中技术分析工作流程*
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配置技术分析元素以计算 25 个值的 EMA。
![Configuration of the technical analysis element][15]
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*配置技术分析元素*
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当你运行整个程序并开启 <ruby>**技术分析**<rt>Technical Analysis</rt></ruby> 元素的调试输出时,你将发现 EMA-25 列的值似乎都相同。
![Missing decimal places in output][16]
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*输出中精度不够*
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这是因为调试输出中的 EMA-25 值仅包含六位小数,即使输出保留了 8 个字节完整精度的浮点值。
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为了能进行进一步处理,请添加 **基础操作** 元素:
![Workflow in Grid 2][17]
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*网格 2 中的工作流程*
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使用 **基础操作** 元素,将 DataFrame 与添加的 EMA-25 列一起转储,以便可以将其加载到 Jupyter 笔记本中;
![Dump extended DataFrame to file][18]
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*将扩展后的 DataFrame 存储到文件中*
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### 评估策略
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在 Juypter 笔记本中开发评估策略,让你可以更直接地访问代码。要加载 DataFrame你需要使用如下代码
![Representation with all decimal places][19]
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*用全部小数位表示*
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你可以使用 [iloc][20] 和列名来访问最新的 EMA-25 值,并且会保留所有小数位。
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你已经知道如何来获得最新的数据。上面示例的最后一行仅显示该值。为了能将该值拷贝到不同的变量中,你必须使用如下图所示的 `.at` 方法方能成功。
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你也可以直接计算出你下一步所需的交易参数。
![Buy/sell decision][21]
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*买卖决策*
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### 确定交易参数
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如上面代码所示,我选择 0.009 作为交易参数。但是我怎么知道 0.009 是决定交易的一个好参数呢? 实际上,这个参数确实很糟糕,因此,你可以直接计算出表现最佳的交易参数。
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假设你将根据收盘价进行买卖。
![Validation function][22]
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*回测功能*
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在此示例中,`buy_factor` 和 `sell_factor` 是预先定义好的。因此,发散思维用直接计算出表现最佳的参数。
![Nested for loops for determining the buy and sell factor][23]
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*嵌套的 for 循环,用于确定购买和出售的参数*
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这要跑 81 个循环9x9在我的机器Core i7 267QM上花费了几分钟。
![System utilization while brute forcing][24]
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*在暴力运算时系统的利用率*
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在每个循环之后,它将 `buy_factor`、`sell_factor` 元组和生成的 `profit` 元组追加到 `trading_factors` 列表中。按利润降序对列表进行排序。
![Sort profit with related trading factors in descending order][25]
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*将利润与相关的交易参数按降序排序*
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当你打印出列表时,你会看到 0.002 是最好的参数。
![Sorted list of trading factors and profit][26]
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*交易要素和收益的有序列表*
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当我在 2020 年 3 月写下这篇文章时,价格的波动还不足以呈现出更理想的结果。我在 2 月份得到了更好的结果,但即使在那个时候,表现最好的交易参数也在 0.002 左右。
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### 分割执行路径
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现在开始新建一个网格以保持逻辑清晰。使用 **返回** 元素将带有 EMA-25 列的 DataFrame 从网格 2 传递到网格 3 的 0A 元素。
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在网格 3 中,添加 **基础操作** 元素以执行评估逻辑。这是该元素中的代码:
![Implemented evaluation logic][27]
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*实现评估策略*
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如果输出 `1` 表示你应该购买,如果输出 `2` 则表示你应该卖出。 输出 `0` 表示现在无需操作。使用 <ruby>**分支**<rt>Branch</rt></ruby> 元素来控制执行路径。
![Branch element: Grid 3 Position 2A][28]
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*分支元素:网格 32A 位置*
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因为 `0``-1` 的处理流程一样,所以你需要在最右边添加一个分支元素来判断你是否应该卖出。
![Branch element: Grid 3 Position 3B][29]
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*分支元素:网格 33B 位置*
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网格 3 应该现在如下图所示:
![Workflow on Grid 3][30]
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*网格 3 的工作流程*
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### 下单
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由于无需在一个周期中购买两次,因此必须在周期之间保留一个持久变量,以指示你是否已经购买。
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你可以利用 <ruby>**栈**<rt>Stack</rt></ruby> 元素来实现。顾名思义,栈元素表示可以用任何 Python 数据类型来放入的基于文件的栈。
你需要定义栈仅包含一个布尔类型,该布尔类型决定是否购买了(`True`)或(`False`)。因此,你必须使用 `False` 来初始化栈。例如,你可以在网格 4 中简单地通过将 `False` 传递给栈来进行设置。
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![Forward a False-variable to the subsequent Stack element][31]
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*将 False 变量传输到后续的栈元素中*
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在分支树后的栈实例可以进行如下配置:
![Configuration of the Stack element][32]
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*设置栈元素*
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在栈元素设置中,将 <ruby>对输入的操作<rt>Do this with input</rt></ruby> 设置成 <ruby><rt>Nothing</rt></ruby>。否则,布尔值将被 `1``0` 覆盖。
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该设置确保仅将一个值保存于栈中(`True` 或 `False`),并且只能读取一个值(为了清楚起见)。
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在栈元素之后,你需要另外一个 **分支** 元素来判断栈的值,然后再放置 <ruby>币安订单<rt>Binance Order</rt></ruby> 元素。
![Evaluate the variable from the stack][33]
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*判断栈中的变量*
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将币安订单元素添加到分支元素的 `True` 路径。网格 3 上的工作流现在应如下所示:
![Workflow on Grid 3][34]
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*网格 3 的工作流程*
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币安订单元素应如下配置:
![Configuration of the Binance Order element][35]
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*编辑币安订单元素*
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你可以在币安网站上的帐户设置中生成 API 和密钥。
![Creating an API key in Binance][36]
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*在币安账户设置中创建一个 API 密钥*
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在本文中,每笔交易都是作为市价交易执行的,交易量为 10,000 TRX2020 年 3 月约为 150 美元)(出于教学的目的,我通过使用市价下单来演示整个过程。因此,我建议至少使用限价下单。)
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如果未正确执行下单(例如,网络问题、资金不足或货币对不正确),则不会触发后续元素。因此,你可以假定如果触发了后续元素,则表示该订单已下达。
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这是一个成功的 XMRBTC 卖单的输出示例:
![Output of a successfully placed sell order][37]
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*成功卖单的输出*
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该行为使后续步骤更加简单:你可以始终假设只要成功输出,就表示订单成功。因此,你可以添加一个 **基础操作** 元素,该元素将简单地输出 **True** 并将此值放入栈中以表示是否下单。
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如果出现错误的话,你可以在日志信息中查看具体细节(如果启用日志功能)。
![Logging output of Binance Order element][38]
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*币安订单元素中的输出日志信息*
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### 调度和同步
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对于日程调度和同步,请在网格 1 中将整个工作流程置于 <ruby>币安调度器<rt>Binance Scheduler</rt></ruby> 元素的前面。
![Binance Scheduler at Grid 1, Position 1A][39]
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*在网格 11A 位置的币安调度器*
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由于币安调度器元素只执行一次,因此请在网格 1 的末尾拆分执行路径,并通过将输出传递回币安调度器来强制让其重新同步。
![Grid 1: Split execution path][40]
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*网格 1拆分执行路径*
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5A 元素指向 网格 2 的 1A 元素,并且 5B 元素指向网格 1 的 1A 元素(币安调度器)。
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### 部署
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你可以在本地计算机上全天候 7×24 小时运行整个程序,也可以将其完全托管在廉价的云系统上。例如,你可以使用 Linux/FreeBSD 云系统,每月约 5 美元,但通常不提供图形化界面。如果你想利用这些低成本的云,可以使用 PythonicDaemon它能在终端中完全运行。
![PythonicDaemon console interface][41]
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*PythonicDaemon 控制台*
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PythonicDaemon 是基础程序的一部分。要使用它,请保存完整的工作流程,将其传输到远程运行的系统中(例如,通过<ruby>安全拷贝协议<rt>Secure Copy</rt></ruby> SCP然后把工作流程文件作为参数来启动 PythonicDaemon
```
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$ PythonicDaemon trading_bot_one
```
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为了能在系统启动时自启 PythonicDaemon可以将一个条目添加到 crontab 中:
```
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# crontab -e
```
![Crontab on Ubuntu Server][42]
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*在 Ubuntu 服务器上的 Crontab*
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### 下一步
正如我在一开始时所说的,本教程只是自动交易的入门。对交易机器人进行编程大约需要 10 的编程和 90 的测试。当涉及到让你的机器人用金钱交易时,你肯定会对编写的代码再三思考。因此,我建议你编码时要尽可能简单和易于理解。
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如果你想自己继续开发交易机器人,接下来所需要做的事:
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- 收益自动计算(希望你有正收益!)
- 计算你想买的价格
- 比较你的预订单(例如,订单是否填写完整?)
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你可以从 [GitHub][2] 上获取完整代码。
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via: https://opensource.com/article/20/4/python-crypto-trading-bot
作者:[Stephan Avenwedde][a]
选题:[lujun9972][b]
2021-03-22 17:17:45 +08:00
译者:[wyxplus](https://github.com/wyxplus)
2021-03-28 09:42:07 +08:00
校对:[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
[a]: https://opensource.com/users/hansic99
[b]: https://github.com/lujun9972
2021-03-22 17:17:45 +08:00
[1]: https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/calculator_money_currency_financial_tool.jpg?itok=2QMa1y8c "scientific calculator"
[2]: https://github.com/hANSIc99/Pythonic
[3]: https://opensource.com/article/19/5/graphically-programming-pythonic
[4]: https://tron.network/
[5]: https://bitcoin.org/en/
[6]: https://www.binance.com/
[7]: https://www.investopedia.com/terms/e/ema.asp
2021-03-22 17:17:45 +08:00
[8]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/1_ema-25.png "TRX/BTC 1-hour candle chart"
[9]: https://en.wikipedia.org/wiki/Open-high-low-close_chart
2021-03-22 17:17:45 +08:00
[10]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/2_data-mining-workflow.png "Data-mining workflow"
[11]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/3_ohlc-query.png "Configuration of the OHLC query element"
[12]: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/dsintro.html#dataframe
2021-03-22 17:17:45 +08:00
[13]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/4_edit-basic-operation.png "Basic Operation element set up to use Vim"
[14]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/6_grid2-workflow.png "Technical analysis workflow in Grid 2"
[15]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/7_technical-analysis-config.png "Configuration of the technical analysis element"
[16]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/8_missing-decimals.png "Missing decimal places in output"
[17]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/9_basic-operation-element.png "Workflow in Grid 2"
[18]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/10_dump-extended-dataframe.png "Dump extended DataFrame to file"
[19]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/11_load-dataframe-decimals.png "Representation with all decimal places"
[20]: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html
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[21]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/12_trade-factor-decision.png "Buy/sell decision"
[22]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/13_validation-function.png "Validation function"
[23]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/14_brute-force-tf.png "Nested for loops for determining the buy and sell factor"
[24]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/15_system-utilization.png "System utilization while brute forcing"
[25]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/16_sort-profit.png "Sort profit with related trading factors in descending order"
[26]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/17_sorted-trading-factors.png "Sorted list of trading factors and profit"
[27]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/18_implemented-evaluation-logic.png "Implemented evaluation logic"
[28]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/19_output.png "Branch element: Grid 3 Position 2A"
[29]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/20_editbranch.png "Branch element: Grid 3 Position 3B"
[30]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/21_grid3-workflow.png "Workflow on Grid 3"
[31]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/22_pass-false-to-stack.png "Forward a False-variable to the subsequent Stack element"
[32]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/23_stack-config.png "Configuration of the Stack element"
[33]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/24_evaluate-stack-value.png "Evaluate the variable from the stack"
[34]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/25_grid3-workflow.png "Workflow on Grid 3"
[35]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/26_binance-order.png "Configuration of the Binance Order element"
[36]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/27_api-key-binance.png "Creating an API key in Binance"
[37]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/28_sell-order.png "Output of a successfully placed sell order"
[38]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/29_binance-order-output.png "Logging output of Binance Order element"
[39]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/30_binance-scheduler.png "Binance Scheduler at Grid 1, Position 1A"
[40]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/31_split-execution-path.png "Grid 1: Split execution path"
[41]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/32_pythonic-daemon.png "PythonicDaemon console interface"
[42]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/33_crontab.png "Crontab on Ubuntu Server"