币安API交易指南：从入门到自动化实战教程

日期：2025-02-13 20:24:03 栏目： 动态 浏览：103次

玩转币安API：从零开始的交易设置指南

在数字货币的浩瀚海洋中，自动化交易如同装备精良的舰队，能助你乘风破浪，捕捉瞬息万变的投资机会。而币安API，就是这艘舰队的蓝图。本文将带你一步步搭建属于自己的自动化交易系统，从环境配置到代码实战，助你玩转币安API。

第一步：准备工作

在踏入加密货币交易的征程之前，充分的准备工作至关重要。这包括深入了解加密货币的基础知识、风险认知以及技术环境的配置。

知识储备： 您需要理解区块链技术的基本原理，例如哈希函数、分布式账本、共识机制（如工作量证明PoW和权益证明PoS）等。 同时，关注主流加密货币（如比特币、以太坊）的特点、应用场景及历史价格波动。理解交易所、钱包、Gas费等概念，能帮助您更好地进行交易决策。

风险评估： 加密货币市场波动性极大，价格可能在短时间内剧烈波动。您需要充分了解潜在的风险，包括市场风险、技术风险、监管风险和安全风险。切记，只投入您能承受损失的资金，切勿孤注一掷。

硬件与软件准备： 选择安全可靠的交易平台。 考虑平台的声誉、用户评价、交易费用和支持的加密货币种类。 选择合适的钱包类型。 硬件钱包提供更高的安全性，适合长期存储；软件钱包则更加便捷，适合日常交易。安装必要的安全软件，例如防病毒程序和防火墙，并定期更新。 确保您的网络连接安全可靠，避免使用公共Wi-Fi进行交易。

账户设置与安全措施： 在交易平台注册账户时，务必设置复杂的密码，并启用双重验证（2FA），例如Google Authenticator或短信验证。 妥善保管您的私钥或助记词，切勿泄露给任何人。 定期备份您的钱包数据，以防设备丢失或损坏。 了解并防范常见的网络钓鱼诈骗手段，例如冒充官方客服或发送虚假链接。

1. 注册并登录币安账户

首要步骤是注册并登录币安账户。访问币安官方网站（ https://www.binance.com/ ）开始注册流程。 请务必使用安全强度高的密码，并启用双重验证 (2FA)，例如Google Authenticator，以增强账户安全性，防止未经授权的访问。

完成注册后，进行身份验证 (KYC) 是至关重要的。 KYC流程涉及提交个人身份信息和证明文件，例如身份证件和地址证明。 通过KYC验证不仅可以提高账户安全级别，还可以解锁API交易权限，并可能提高提款限额。 不同地区的KYC要求可能有所不同，请按照币安的指示准确提交所需信息。

2. 创建API密钥

登录您的币安账户后，导航至用户中心，找到并进入“API管理”页面。在这里，您可以创建和管理用于与币安平台进行程序化交互的API密钥。

  • 填写标签： 为您的API密钥设置一个描述性的、易于识别的标签。清晰的标签有助于您区分不同的API密钥及其用途，例如“量化交易机器人 - BTC/USDT”、“网格交易策略 - ETH/BTC”或“趋势追踪脚本 - 现货交易”。
  • 选择权限： 这是创建API密钥过程中至关重要的一步。您需要仔细评估您的交易策略或应用程序的需求，并据此选择合适的权限。不必要的权限可能会增加安全风险。
    • 只读权限 (Read Info): 启用此权限后，API密钥只能用于获取账户信息、实时市场数据（如交易对的价格、成交量、深度信息）、历史K线数据等。拥有只读权限的API密钥无法执行任何交易操作，例如下单、撤单，或进行资金划转。这对于数据分析、监控账户状态非常有用。
    • 启用交易 (Enable Trading): 启用此权限后，API密钥可以执行交易操作，包括创建新订单（限价单、市价单、止损单等）、修改现有订单、取消订单。 务必极其谨慎地授予此权限！ 仔细检查您的交易策略或应用程序，确保其逻辑正确，并且采取了必要的风险控制措施，以避免意外的交易行为导致资金损失。您应该严格限制交易的币种和数量，并设置适当的止损。
    • 启用提现 (Enable Withdrawals): 启用此权限后，API密钥可以从您的币安账户提现资金。 强烈建议您永远不要开启此权限，除非您有绝对充分的理由，并且完全了解潜在的安全风险！ 任何未经授权的提现都可能导致不可挽回的资金损失。即使在需要提现的特殊情况下，也应该在完成提现后立即禁用此权限。考虑使用其他更安全的提现方式，例如手动提现。
  • IP限制 (Optional): 为了进一步增强安全性，您可以配置IP限制，将API密钥的使用范围限制在特定的IP地址或IP地址段内。只有来自这些受限IP地址的请求才会被授权访问您的币安账户。这可以有效防止您的API密钥被恶意用户盗用，即使密钥泄露，也难以被用于非法目的。强烈建议您设置IP限制，尤其是在服务器或个人电脑IP地址固定的情况下。务必确保您添加的IP地址是正确的，否则您自己也可能无法使用API密钥。您可以添加单个IP地址，也可以使用CIDR表示法添加IP地址段。

API密钥创建完成后，您会获得API Key (公钥) 和 Secret Key (私钥)。API Key用于标识您的身份，Secret Key用于对请求进行签名，以验证请求的合法性。 请务必采取一切必要措施来妥善保管您的Secret Key，切勿以任何形式泄露给任何人！ Secret Key在创建后只会显示一次，并且无法再次查看。如果您丢失了Secret Key，您需要立即删除现有的API密钥，并重新生成新的API密钥。确保您将Secret Key存储在一个安全的地方，例如加密的密码管理器，或者离线存储介质。永远不要将Secret Key存储在代码库、配置文件或任何公共场所。

3. 选择编程语言和开发环境

与币安API交互，可以选择多种编程语言。Python、Java、Node.js是常见的选择。Python因其简洁的语法和强大的生态系统，尤其适合快速开发和原型设计，并拥有丰富的量化交易库，是入门量化交易的理想选择。本文将以Python为例，演示如何配置开发环境并使用币安API。

  • 安装Python：

    请确保你的计算机上已安装Python。建议使用Python 3.6或更高版本，以获得最佳的兼容性和安全性。你可以从Python官方网站（python.org）下载适合你操作系统的安装包，并按照提示进行安装。安装过程中，务必勾选“Add Python to PATH”选项，以便在命令行中直接使用Python命令。

  • 安装依赖库：

    你需要安装一些Python依赖库，以便更方便地与币安API交互。 python-binance 是一个流行的币安API Python封装库，它简化了API调用过程，并提供了许多便捷的功能。 requests 库用于发送HTTP请求，是与任何RESTful API交互的基础。

    使用pip包管理器安装这些库。打开你的命令行终端（例如，Windows上的命令提示符或PowerShell，macOS或Linux上的Terminal），然后执行以下命令： 

    pip install python-binance requests

    如果你的系统中安装了多个Python版本，可能需要使用 pip3 命令来确保为正确的Python版本安装库： 

    pip3 install python-binance requests

    安装完成后，你可以使用 pip show python-binance 和 pip show requests 命令来验证库是否已成功安装，并查看它们的版本信息。

第二步：连接币安API

一切准备就绪，现在我们将开始连接币安API，以便程序能够安全地访问您的币安账户，并执行诸如获取市场数据、下单、查询余额等操作。连接API通常涉及以下几个关键步骤，确保配置的准确性和安全性至关重要。

1. 获取API密钥： 登录您的币安账户，导航至API管理页面。您需要创建一个新的API密钥对，包括API Key（公钥）和Secret Key（私钥）。请务必妥善保管您的Secret Key，切勿泄露给他人，因为它具有极高的权限。

2. 权限设置： 在创建API密钥时，仔细设置相应的权限。如果您只需要获取市场数据，可以只开启“读取”权限；如果需要进行交易，则需要开启“交易”权限。为安全起见，请尽量仅授予程序所需的最低权限。

3. IP地址限制（可选）： 强烈建议您设置IP地址限制，只允许特定的IP地址访问您的API密钥。这可以有效防止未经授权的访问，提高账户的安全性。您可以将运行程序的服务器或本地计算机的IP地址添加到允许列表中。

4. 使用API密钥连接： 在您的程序中，使用API Key和Secret Key来初始化币安API客户端。不同的编程语言和库有不同的实现方式，但通常需要将这两个密钥作为参数传递给API客户端的构造函数或初始化函数。请参考币安API文档和您所使用的库的文档，了解具体的连接方法。

5. 安全存储API密钥： 不要将API Key和Secret Key硬编码到您的程序中。建议将它们存储在环境变量、配置文件或安全的密钥管理系统中。避免将密钥上传到公共代码仓库，防止泄露。

6. 测试连接： 连接完成后，尝试调用API的简单接口，例如获取账户余额或市场行情，以验证连接是否成功。确保程序能够正确地获取数据，并且没有遇到任何权限或连接错误。

通过以上步骤，您可以安全地连接币安API，并开始使用程序自动化地进行交易或获取市场数据。请始终注意API密钥的安全，并定期审查和更新您的API权限设置，以确保账户安全。

1. 导入必要的库

为了与币安API进行交互，需要在Python环境中导入相应的库。 binance-connector 是一个常用的选择，它提供了与币安交易所进行通信的便捷方法。 确保已经安装了该库。 如果没有安装，可以使用pip进行安装： 

pip install binance-connector

之后，在Python脚本中导入 Client 类，它是与币安API交互的主要接口： 

from binance.client import Client

如果需要处理API调用中的异常情况，可能还需要导入 exceptions 模块： 

from binance import exceptions

完整的导入示例如下： 

from binance.client import Client
from binance import exceptions

2. 创建币安客户端

为了与币安交易所进行交互，你需要创建一个币安客户端实例。此客户端将负责处理身份验证、请求签名以及与币安API的通信。

在创建客户端之前，请务必妥善保管你的API Key和Secret Key。 切勿 将这些凭据泄露给他人，也不要将其存储在不安全的地方。API Key用于标识你的账户，Secret Key用于对你的请求进行签名，两者结合可以允许访问你的币安账户。

api_key = 'YOUR_API_KEY' # 替换为你的API Key
api_secret = 'YOUR_SECRET_KEY' # 替换为你的Secret Key

将 YOUR_API_KEY 替换为你从币安获得的实际API Key，并将 YOUR_SECRET_KEY 替换为你的Secret Key。请注意，这两个值都是区分大小写的。

创建客户端实例的代码如下：

client = Client(api_key, api_secret)

此代码使用你的API Key和Secret Key初始化 Client 对象。现在，你可以使用此 client 对象调用币安API的各种方法，例如获取市场数据、下单和管理你的账户。为了提高安全性，建议使用具有IP访问限制的API Key。限制API Key只能从特定的IP地址访问，可以降低密钥泄露带来的风险。

注意： 在实际开发中，不要将API Key和Secret Key直接写在代码中。建议将其存储在环境变量或配置文件中，以提高安全性。

3. 验证连接

验证与币安API的连接至关重要，这能确保后续交易和数据获取的可靠性。一个简单的验证方法是尝试获取用户的账户信息。以下代码段展示了如何使用客户端实例来完成这个操作。

account = client.get_account()
print(account)

上述代码首先调用 client.get_account() 方法，该方法会向币安服务器发送请求，获取与API密钥关联的账户信息。返回的账户信息将包含账户的各种属性，例如账户余额、交易历史等。然后，使用 print(account) 函数将获取到的账户信息打印到控制台。

如果代码成功执行并在控制台中打印出账户信息，包括账户ID、账户状态、可用余额等详细数据，这表明你已经成功地与币安API建立了连接，并且API密钥配置正确。如果出现错误，例如 APIError 或 ConnectionError ，则需要检查API密钥是否正确配置，以及网络连接是否稳定。还需要确认API密钥是否具有足够的权限来访问账户信息。某些API密钥可能只具有只读权限，无法获取账户的全部信息。

第三步：获取市场数据

掌握市场动态是成功进行加密货币交易的基础。精准的市场数据分析能够帮助交易者制定更明智的交易策略，降低风险并提高盈利潜力。币安API提供了全面的、实时的市场数据接口，为开发者和交易者提供强大的数据支持。

通过币安API，您可以获取以下类型的市场数据：

  • 实时价格数据： 获取任何交易对的最新成交价格，为快速决策提供依据。
  • 历史交易数据： 查询历史成交记录，用于分析价格趋势和市场波动。
  • 深度数据： 获取买单和卖单的挂单信息，了解市场买卖力量的分布情况。
  • K线数据： 获取不同时间周期的K线图数据，用于技术分析和趋势判断。包括1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、1小时、4小时、1天、1周、1月等多种时间粒度。
  • 交易对信息： 获取交易对的详细信息，例如交易手续费、最小交易数量等。
  • 市场状态： 了解市场的整体运行状态，包括交易量、涨跌幅等关键指标。

利用这些市场数据，您可以构建各种交易工具和策略，例如：

  • 价格监控系统： 实时监控特定交易对的价格变动，并在价格达到预设阈值时发出警报。
  • 量化交易策略： 基于历史数据和技术指标，自动执行交易订单。
  • 市场分析工具： 分析市场数据，生成图表和报告，帮助交易者更好地理解市场。

币安API提供了多种获取市场数据的方法，包括REST API和WebSocket API。REST API适用于获取历史数据和批量数据，而WebSocket API适用于获取实时数据。根据您的需求选择合适的API接口，能够更有效地获取所需数据。

1. 获取K线数据

K线数据 (Candlestick data)，也称为蜡烛图数据，是金融市场分析中的一种重要工具。它记录了在特定时间段内资产价格的波动情况，主要包含四个关键价格点：开盘价 (Open)、最高价 (High)、最低价 (Low) 和收盘价 (Close)。通过分析K线图，交易者可以了解市场情绪、价格趋势和潜在的交易信号。

获取K线数据通常需要指定交易对和K线周期。交易对 (Symbol) 代表了需要分析的资产组合，例如 'BTCUSDT' 表示比特币与 USDT 的交易对。K线周期 (Interval) 定义了每根K线所代表的时间跨度，常见的周期包括1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、1小时、4小时、1天、1周和1月。选择合适的K线周期取决于交易策略和时间范围。

symbol = 'BTCUSDT' # 交易对，例如比特币/USDT
interval = Client.KLINE_INTERVAL_15MINUTE # K线周期，例如15分钟。这里的 Client.KLINE_INTERVAL_15MINUTE 是一个预定义的常量，代表15分钟的K线周期。不同的API或交易平台可能使用不同的常量或字符串来表示K线周期。

klines = client.get_klines(symbol=symbol, interval=interval) # 使用API客户端获取指定交易对和K线周期的K线数据。通常，这个函数会返回一个包含K线数据的列表。

获取到的K线数据通常以列表的形式返回，每一条数据代表一个K线。以下是一个K线数据的示例：
for kline in klines:
print(kline) # 每一条K线数据

K线数据通常包含以下字段： 

[
    1499040000000,      # Kline open time (K线开盘时间，Unix时间戳，毫秒)
    "0.01634790",       # Open price (开盘价)
    "0.80000000",       # High price (最高价)
    "0.01575800",       # Low price (最低价)
    "0.01577100",       # Close price (收盘价)
    "148976.11427815",  # Volume (成交量，以基础货币计价)
    1499644799999,      # Kline close time (K线收盘时间，Unix时间戳，毫秒)
    "2434.19068789",    # Quote asset volume (成交额，以报价货币计价)
    308,                # Number of trades (成交笔数)
    "1756.87402397",    # Taker buy base asset volume (主动买入成交量，以基础货币计价)
    "28.46694368",      # Taker buy quote asset volume (主动买入成交额，以报价货币计价)
    "0"                 # Ignore. (忽略字段，可能在未来版本中更新)
]

字段解释：

  • Kline open time (K线开盘时间): K线开始的时间，通常以 Unix 时间戳表示，单位为毫秒。
  • Open price (开盘价): 在该时间段内，资产开始交易时的价格。
  • High price (最高价): 在该时间段内，资产达到的最高价格。
  • Low price (最低价): 在该时间段内，资产达到的最低价格。
  • Close price (收盘价): 在该时间段内，资产结束交易时的价格。
  • Volume (成交量): 在该时间段内，交易的资产数量，通常以基础货币计价 (例如，在 BTCUSDT 交易对中，基础货币是 BTC)。
  • Kline close time (K线收盘时间): K线结束的时间，通常以 Unix 时间戳表示，单位为毫秒。
  • Quote asset volume (成交额): 在该时间段内，交易的总价值，通常以报价货币计价 (例如，在 BTCUSDT 交易对中，报价货币是 USDT)。
  • Number of trades (成交笔数): 在该时间段内，发生的交易次数。
  • Taker buy base asset volume (主动买入成交量): 在该时间段内，主动买入的成交量，以基础货币计价。Taker 是指以市价单成交的交易者。
  • Taker buy quote asset volume (主动买入成交额): 在该时间段内，主动买入的成交额，以报价货币计价。
  • Ignore (忽略字段): 该字段可能在未来的API版本中被使用，目前可以忽略。

2. 获取最新价格

获取指定交易对的最新价格，这是快速了解市场动态的关键步骤。通过交易所提供的API接口，可以实时获取交易对的最新成交价格、最高价、最低价等信息，为交易决策提供依据。

以下代码展示了如何使用客户端库获取指定交易对的最新价格。其中， symbol 参数指定了要查询的交易对，例如 "BTCUSDT" 表示比特币兑美元。 

ticker = client.get_ticker(symbol=symbol)
print(ticker)

get_ticker() 方法返回一个包含多种市场数据的字典或对象。 除了最新价格外，它可能还包括以下字段：

  • symbol : 交易对，例如 "BTCUSDT"。
  • bidPrice : 最新买入价。
  • askPrice : 最新卖出价。
  • lastPrice : 最新成交价。
  • volume : 24小时成交量。
  • quoteVolume : 24小时成交额（以报价货币计）。
  • highPrice : 24小时最高价。
  • lowPrice : 24小时最低价。
  • openPrice : 24小时开盘价。
  • priceChange : 24小时价格变动。
  • priceChangePercent : 24小时价格变动百分比。
  • weightedAvgPrice : 24小时加权平均价。

你可以通过访问返回对象的相应属性或键来获取这些数据。例如，要获取最新价格，可以使用 ticker['lastPrice'] （如果返回的是字典）或 ticker.lastPrice （如果返回的是对象）。

{'symbol': 'BTCUSDT', 'bidPrice': '29366.57000000', 'bidQty': '2.10976000', 'askPrice': '29366.58000000', 'askQty': '0.65849000', 'prevClosePrice': '29301.52000000', 'lastPrice': '29366.58000000', 'lastQty': '0.00054000', 'bidPrice': '29366.57000000', 'bidQty': '2.10976000', 'askPrice': '29366.58000000', 'askQty': '0.65849000', 'openPrice': '29301.53000000', 'highPrice': '29415.27000000', 'lowPrice': '29236.64000000', 'volume': '3759.53575000', 'quoteVolume': '110180007.02586399', 'openTime': 1698738000000, 'closeTime': 1698824399999, 'firstId': 686386750, 'lastId': 686461827, 'count': 75078}

3. 获取账户余额

查询你的账户余额是交易操作前的重要步骤，它能让你清晰地了解账户中的可用资金状况，从而做出明智的投资决策。通过查询特定资产的余额，你可以掌握当前持有的加密货币数量。

以下代码示例展示了如何使用 Binance API 查询特定资产（例如 USDT）的余额。该方法通过调用 `client.get_asset_balance()` 函数实现，你需要指定想要查询的资产代码（例如 'USDT'）。返回的结果将包含该资产的详细信息，如可用余额、冻结余额等。 


balance = client.get_asset_balance(asset='USDT')  # 查询USDT余额
print(balance)

上述代码中，`client` 对象是 Binance API 的客户端实例，你需要先进行初始化。`get_asset_balance()` 方法返回一个字典，其中包含了以下关键信息：

  • `asset`: 资产代码，例如 "USDT"。
  • `free`: 可用余额，表示可以用于交易的资金数量。
  • `locked`: 冻结余额，表示已被锁定，暂时无法用于交易的资金数量。可能因为挂单或其他原因被冻结。

在实际应用中，你需要替换 `'USDT'` 为你想要查询的任何其他资产代码，例如 `'BTC'`、`'ETH'` 等。务必确保输入的资产代码正确，否则可能无法获取到期望的结果。请注意，API 返回的余额数据是实时的，反映了账户当前的资金状况。定期检查账户余额，有助于你更好地管理你的投资组合。

资产信息：USDT

可用余额：34.19101123 USDT

冻结余额：0.00000000 USDT

代码示例：查询指定资产余额

以下代码演示如何使用 Binance API 查询指定资产的余额。请注意，你需要先配置好你的 Binance API 密钥和私钥。 


# 导入 Binance API 客户端库
from binance.client import Client

# 替换为你的 API 密钥和私钥
api_key = 'YOUR_API_KEY'
api_secret = 'YOUR_API_SECRET'

# 初始化 Binance 客户端
client = Client(api_key, api_secret)

# 查询 BTC 余额
balance = client.get_asset_balance(asset='BTC')

# 打印余额信息
print(balance)

代码解释：

  1. from binance.client import Client ：导入 Binance API 客户端库。确保你已经安装了 python-binance 库。
  2. api_key = 'YOUR_API_KEY' 和 api_secret = 'YOUR_API_SECRET' ：替换为你的实际 API 密钥和私钥。这些密钥可以在你的 Binance 账户中创建和管理。
  3. client = Client(api_key, api_secret) ：使用你的 API 密钥和私钥初始化 Binance 客户端。
  4. balance = client.get_asset_balance(asset='BTC') ：调用 get_asset_balance 方法查询 BTC 的可用和冻结余额。 asset 参数指定要查询的资产代码，例如 'BTC', 'ETH', 'USDT'。
  5. print(balance) ：打印包含资产余额信息的字典。 该字典包含 'asset' (资产代码), 'free' (可用余额), 和 'locked' (冻结余额) 键。

注意：

  • 请务必妥善保管你的 API 密钥和私钥，不要泄露给他人。
  • 在生产环境中使用 API 时，请注意 Binance API 的使用限制，避免触发速率限制。
  • get_asset_balance 方法返回的是字符串类型，如果需要进行数值计算，请将其转换为浮点数。

{'asset': 'BTC', 'free': '0.00000000', 'locked': '0.00000000'}

第四步：执行交易

在充分掌握了市场数据，并完成了审慎的分析之后，现在我们可以开始执行实际的交易操作。交易涉及将您的分析转化为实际行动，从而在加密货币市场上建立仓位。

交易类型多样，包括市价单和限价单等。市价单允许您以当前最佳可用价格立即买入或卖出加密货币，确保快速成交，但也可能牺牲一定的价格优势。相反，限价单允许您设定一个特定的买入或卖出价格，只有当市场价格达到您设定的水平时，交易才会执行。限价单有助于您以期望的价格进行交易，但也可能面临无法成交的风险，如果市场价格始终未触及您的设定值。

交易平台通常会提供多种订单类型，例如止损单和跟踪止损单，这些高级订单类型可以帮助您管理风险，并锁定利润。止损单会在价格达到特定水平时自动触发卖出，从而限制潜在的损失。跟踪止损单则会根据市场价格的变动自动调整止损价格，在保护利润的同时，允许价格继续上涨。

在执行任何交易之前，务必仔细检查并确认所有交易参数，例如交易对、交易数量和订单类型。确认信息无误后，提交订单。订单执行后，您可以在交易平台的订单历史记录中查看交易详情和状态。密切关注您的仓位，并根据市场变化和您的交易策略进行必要的调整。

1. 下单

在加密货币交易中，下单是执行交易的核心步骤。通过程序化交易接口，我们可以使用特定的函数来提交买入或卖出订单。 order_market_buy 和 order_market_sell 函数是用于执行市价订单的关键工具，它们允许用户以当前市场最优价格立即买入或卖出加密货币。

市价买入 ( order_market_buy ): 此函数允许用户以当前市场上可用的最佳价格立即购买指定数量的加密货币。当用户希望快速买入，而不关心具体成交价格时，市价买入非常有用。 执行市价买入订单时，交易平台会按照订单提交时的市场深度，从最低卖价开始成交，直至买入数量全部完成。

市价卖出 ( order_market_sell ): 此函数允许用户以当前市场上可用的最佳价格立即出售指定数量的加密货币。 当用户希望快速卖出，而不关心具体成交价格时，市价卖出非常有用。 执行市价卖出订单时，交易平台会按照订单提交时的市场深度，从最高买价开始成交，直至卖出数量全部完成。

交易数量 ( quantity ): 交易数量指定了用户希望买入或卖出的加密货币的数量。 在使用 order_market_buy 和 order_market_sell 函数时，必须明确指定交易数量。 例如： 

quantity = 0.001  # 交易数量

上述代码表示交易数量为 0.001 个单位的加密货币。 实际交易中，需要根据交易平台的要求和加密货币的最小交易单位来设置合适的交易数量。

市价买入

市价买入允许您以当前市场最优价格立即购买指定数量的加密货币。这是执行买单最快的方式，但不保证成交价格。在使用币安API进行市价买入时，您需要使用 order_market_buy 方法，并指定交易对的交易代码（symbol）和购买数量（quantity）。以下是一个使用Python Binance API进行市价买入的示例代码： 

order = client.order_market_buy(symbol=symbol, quantity=quantity)
print(order)

在上述代码中：

  • client 是您创建的Binance API客户端实例。
  • order_market_buy 是用于执行市价买入订单的方法。
  • symbol 是交易对的代码，例如'BTCUSDT'。
  • quantity 是您想要购买的加密货币数量，例如，购买0.1个BTC。
  • order 变量将包含来自币安服务器的响应，其中包括订单的详细信息，如订单ID、状态、成交价格等。
  • print(order) 语句用于在控制台中打印订单信息，以便您可以查看订单是否成功执行以及执行的详细信息。

请注意，市价单会立即成交，因此您需要确保账户中有足够的资金来完成交易。同时，由于市场价格波动，最终成交价格可能与下单时的价格略有不同。

市价卖出

市价卖出指令允许您以当前市场上最佳可用价格立即卖出指定数量的加密货币。这是一个快速执行交易的方式，但实际成交价格可能会略有不同，具体取决于市场波动和交易深度。在Python Binance API中，您可以使用 order_market_sell 函数来创建一个市价卖出订单。

order = client.order_market_sell(symbol=symbol, quantity=quantity)

上述代码片段展示了如何使用Python Binance API执行市价卖出操作。 symbol 参数指定要交易的加密货币交易对（例如，'BTCUSDT'），而 quantity 参数指定要卖出的加密货币数量。执行该函数后，返回的 order 对象包含有关订单的详细信息，例如订单ID、状态、成交价格和数量等。

print(order)

打印 order 对象将显示订单的详细信息，方便您查看订单是否已成功执行以及成交价格。请务必仔细检查返回的信息，确保交易按照您的预期执行。

除了市价单，您还可以使用限价单来指定买入或卖出的价格。 限价单允许您以特定价格或更好价格执行交易。如果市场价格达到您指定的价格，则您的订单将被执行。 如果市场价格没有达到您的指定价格，则您的订单将一直有效，直到被取消。

price = 29500 # 挂单价格

上述代码展示了如何设置限价单的价格。您可以根据您的交易策略和市场分析来设置合适的价格。 限价单在您对价格有较高要求的情况下非常有用，但需要注意的是，限价单不保证一定能成交。 如果市场价格一直没有达到您的指定价格，您的订单将一直挂单。

限价买入

限价买入是指您设定一个最高价格，交易所会以等于或低于该价格的价格执行买入订单。这意味着您可能以低于您指定的价格买入，但不会以高于该价格的价格买入。如果市场价格高于您的限价，订单将不会立即成交，而是会挂在交易所的订单簿中，直到市场价格下跌到您的限价或更低。

使用币安API进行限价买入的示例代码如下： 

order = client.order_limit_buy(
    symbol=symbol,       
    quantity=quantity,   
    price=price          
)
print(order)

代码解释：

  • client.order_limit_buy() : 调用币安API的限价买入函数。
  • symbol : 指定要交易的交易对，例如 "BTCUSDT"。
  • quantity : 指定要购买的数字货币的数量，例如 0.01 (表示0.01个BTC)。
  • price : 指定您愿意支付的最高价格，例如 30000 (表示30000 USDT)。

返回值 order 是一个包含订单信息的字典，包括订单ID、订单状态、交易对、买入/卖出方向、订单类型、委托数量、委托价格、成交数量等详细信息。您可以打印 order 来查看订单的详细信息。

限价卖出

限价卖出允许您指定希望卖出资产的最低价格。只有当市场价格达到或超过您设定的价格时，交易才会执行。这为您提供了对卖出价格的控制，但也意味着交易可能不会立即成交，甚至可能永远不会成交，具体取决于市场波动和您设定的价格。

使用币安 API 进行限价卖出的示例代码如下： 

order = client.order_limit_sell(symbol=symbol, quantity=quantity, price=price)
print(order)

参数说明：

  • symbol : 交易对的交易代码。例如，"BTCUSDT" 表示比特币兑 USDT。
  • quantity : 希望卖出的资产数量。需要确保你有足够的资产可以卖出。
  • price : 您希望卖出的最低价格。这是一个关键参数，直接影响交易是否以及何时执行。
  • client : 已经过身份验证的币安客户端实例，用于与币安 API 交互。

代码解读：

  1. client.order_limit_sell(...) : 调用币安客户端的 order_limit_sell 方法，创建一个限价卖出订单。
  2. order : 该方法返回一个包含订单信息的字典。
  3. print(order) : 打印订单信息，方便您查看订单是否成功创建，以及订单的详细参数，例如订单 ID、状态、交易对等。

重要提示：

  • 在执行交易之前，请务必仔细检查交易对、数量和价格等参数，确保准确无误。
  • API Key需要开启交易权限。
  • 网络延迟可能会影响订单的执行。
  • 限价单可能不会立即成交，需要耐心等待市场价格达到您的预期。
  • 务必妥善保管您的API Key，避免泄露。

2. 撤销订单

在交易过程中，如果您的限价单在指定时间内未能完全成交，或者您改变了交易策略，您可以选择撤销该订单。撤销订单可以通过 cancel_order 函数来实现，该函数允许您取消尚未完全成交的挂单。

要撤销订单，您需要提供订单的唯一标识符 orderId 。请务必确认您提供的 orderId 是您希望撤销的订单的正确ID。 


order_id = 12345  # 订单ID，请替换为实际要撤销的订单ID
try:
    result = client.cancel_order(symbol=symbol, orderId=order_id)
    print(result)
except Exception as e:
    print(e)

上述代码片段展示了如何使用 cancel_order 函数。 您需要将 order_id 变量替换为您想要取消的订单的实际ID。 symbol 变量代表交易对，例如 "BTCUSDT"。 该函数调用会尝试取消指定的订单。

在 try...except 块中，我们尝试执行撤销订单的操作。 如果撤销成功， result 变量将包含服务器返回的响应信息，通常包含订单的状态更新。 如果撤销过程中发生任何错误（例如，订单ID不存在或网络连接问题），则会抛出一个异常，并在 except 块中捕获该异常并打印错误信息，帮助您诊断问题。常见的异常包括订单已成交、订单不存在、API 密钥权限不足等。

请注意，订单撤销请求并非总是立即成功。在网络拥堵或系统维护期间，撤销请求可能会延迟。您应该检查返回的结果，确认订单是否已成功撤销。

3. 查询订单状态

使用 get_order 函数可以查询特定订单的实时状态。该函数允许你通过提供订单的唯一标识符来检索订单的详细信息，例如订单类型、价格、数量、状态和成交历史。

以下代码展示了如何使用 get_order 函数查询订单状态： 


order_id = 12345  # 订单ID，请替换为你要查询的实际订单ID
symbol = 'BTCUSDT' # 交易对，请替换为你的交易对
order = client.get_order(symbol=symbol, orderId=order_id)
print(order)

在上面的代码片段中， order_id 变量被赋值为要查询的订单的ID。请务必将其替换为你想要查询的实际订单ID。 symbol 变量代表交易对，例如 'BTCUSDT'。 client.get_order(symbol=symbol, orderId=order_id) 这行代码会向交易所发起请求，检索与提供的 order_id 相关联的订单信息。返回的 order 对象包含订单的各种属性，例如：

  • symbol : 交易对 (例如, 'BTCUSDT')
  • orderId : 订单ID
  • clientOrderId : 客户端自定义订单ID
  • price : 订单价格
  • origQty : 原始订单数量
  • executedQty : 已执行的订单数量
  • cummulativeQuoteQty : 累计成交额
  • status : 订单状态 (例如, 'NEW', 'FILLED', 'CANCELED')
  • timeInForce : 有效方式 (例如, 'GTC', 'IOC', 'FOK')
  • type : 订单类型 (例如, 'LIMIT', 'MARKET')
  • side : 订单方向 (例如, 'BUY', 'SELL')
  • stopPrice : 止损价格 (如果适用)
  • icebergQty : 冰山订单数量 (如果适用)
  • time : 订单创建时间
  • updateTime : 订单更新时间
  • isWorking : 订单是否在工作
  • origQuoteOrderQty : 原始报价订单数量

通过检查 order 对象的 status 属性，你可以确定订单当前的状态。常见的订单状态包括：

  • NEW : 订单已创建，尚未成交。
  • PARTIALLY_FILLED : 订单部分成交。
  • FILLED : 订单完全成交。
  • CANCELED : 订单已被取消。
  • PENDING_CANCEL : 订单取消请求已提交，等待处理。
  • REJECTED : 订单被拒绝。
  • EXPIRED : 订单已过期。

请注意，API返回的具体字段可能因交易所而异。查阅交易所的API文档以获取详细信息。

第五步：实战案例：简单移动平均线策略

现在我们来创建一个简单的移动平均线 (Moving Average, MA) 策略。移动平均线是一种常用的技术分析指标，通过计算过去一段时间内价格的平均值来平滑价格波动，帮助识别趋势方向。

在这个例子中，我们将使用两种不同周期的移动平均线：一个短周期移动平均线和一个长周期移动平均线。当短周期移动平均线上穿长周期移动平均线时，我们将其视为买入信号；当短周期移动平均线下穿长周期移动平均线时，我们将其视为卖出信号。这是一种典型的趋势跟踪策略，也被称为“金叉死叉”策略。

为了更清晰地理解，假设我们选择的短周期为 10 天，长周期为 30 天。这意味着我们将计算过去 10 天和 30 天的平均价格。每日收盘后，策略会比较 10 日均线和 30 日均线的值。如果 10 日均线高于 30 日均线，并且之前是低于的状态，则产生买入信号；反之，如果 10 日均线低于 30 日均线，并且之前是高于的状态，则产生卖出信号。

需要注意的是，这仅仅是一个非常基础的示例。在实际应用中，需要考虑交易手续费、滑点、资金管理等因素，并且通常需要结合其他技术指标和风险控制方法来优化策略。移动平均线策略在震荡行情中表现不佳，可能会产生较多的虚假信号。因此，务必进行充分的回测和风险评估后再进行实盘交易。

1. 计算移动平均线 (Moving Average, MA)

移动平均线是一种常用的技术分析指标，用于平滑价格数据，减少短期波动的影响，从而更清晰地展现价格趋势。计算移动平均线涉及确定一个时间窗口（例如，5日、20日或50日），然后计算该窗口内价格的平均值。随着时间的推移，这个窗口会向前滑动，不断更新平均值，形成一条连续的线，即移动平均线。

以下 Python 函数 calculate_ma 实现了移动平均线的计算： 


def calculate_ma(data, window):
    """
    计算移动平均线
    :param data: K线数据，收盘价列表
    :param window: 窗口大小，表示用于计算平均值的周期数
    :return: 移动平均线列表，与输入数据对应的移动平均值序列
    """
    if not isinstance(data, list):
        raise TypeError("数据必须是列表")
    if not all(isinstance(x, (int, float)) for x in data):
        raise ValueError("数据列表必须包含数值类型")
    if not isinstance(window, int):
        raise TypeError("窗口大小必须是整数")
    if window <= 0:
        raise ValueError("窗口大小必须是正整数")
    if window > len(data):
        raise ValueError("窗口大小不能大于数据长度")

    ma_list = [sum(data[i:i+window]) / window for i in range(len(data) - window + 1)]
    return ma_list

函数参数说明：

  • data : K线数据，通常是收盘价的列表。例如， [10, 12, 15, 13, 16, 18, 17, 20] 。
  • window : 窗口大小，指定用于计算移动平均值的周期数。例如，如果 window=5 ，则计算最近 5 个周期的平均值。

计算过程：

  1. 函数首先验证输入数据的有效性，包括数据类型、数值类型以及窗口大小的合理性。
  2. 对于数据列表中的每一个可能的起始点 i ，计算从 i 到 i+window-1 的数据子集的平均值。
  3. 使用列表推导式高效地生成包含所有计算出的移动平均值的列表。

示例：

假设有以下收盘价数据： data = [10, 12, 15, 13, 16, 18, 17, 20] ，并且我们想计算 3 日移动平均线 ( window = 3 )。

计算过程如下：

  • 第一个移动平均值：(10 + 12 + 15) / 3 = 12.33
  • 第二个移动平均值：(12 + 15 + 13) / 3 = 13.33
  • 第三个移动平均值：(15 + 13 + 16) / 3 = 14.67
  • 第四个移动平均值：(13 + 16 + 18) / 3 = 15.67
  • 第五个移动平均值：(16 + 18 + 17) / 3 = 17.00
  • 第六个移动平均值：(18 + 17 + 20) / 3 = 18.33

最终的移动平均线列表为： [12.33, 13.33, 14.67, 15.67, 17.00, 18.33] 。

应用场景：

  • 识别趋势方向：移动平均线向上倾斜表明上升趋势，向下倾斜表明下降趋势。
  • 寻找支撑位和阻力位：移动平均线可以作为价格的支撑位（在上升趋势中）或阻力位（在下降趋势中）。
  • 生成交易信号：当价格向上穿过移动平均线时，可能产生买入信号；当价格向下穿过移动平均线时，可能产生卖出信号。
  • 与其他技术指标结合使用，提高交易决策的准确性。

注意事项：

  • 移动平均线是滞后指标，因为它基于过去的价格数据。因此，它可能无法准确预测未来的价格走势。
  • 选择合适的窗口大小非常重要。较小的窗口大小对价格变化更敏感，可能产生更多的虚假信号。较大的窗口大小可以更好地平滑价格数据，但可能会错过一些交易机会。
  • 不同的市场和不同的时间段可能需要不同的窗口大小。

2. 策略逻辑

该交易策略基于移动平均线（MA）的交叉信号。当短期移动平均线（SMA）向上穿过长期移动平均线（LMA）时，被视为“金叉”信号，指示潜在的上升趋势，此时执行买入操作。相反，当短期移动平均线向下穿过长期移动平均线时，被视为“死叉”信号，指示潜在的下降趋势，此时执行卖出操作。该策略利用短期均线对价格变动的敏感性捕捉趋势，长期均线过滤市场噪音。

以下是使用Python实现的移动平均线交易策略的示例代码，该代码使用币安API进行交易： 

def trading_strategy(client, symbol, short_window, long_window, quantity):
    """
    基于移动平均线的交易策略。

    :param client: 币安API客户端实例，用于与币安交易所进行交互。
    :param symbol: 交易对，例如'BTCUSDT'，表示比特币兑美元。
    :param short_window: 短期移动平均线的计算窗口大小，例如5，表示使用最近5个周期的数据计算均线。
    :param long_window: 长期移动平均线的计算窗口大小，例如20，表示使用最近20个周期的数据计算均线。
    :param quantity: 每次交易的数量，即买入或卖出的标的资产数量。
    """

    # 从币安API获取K线数据。
    # KLINE_INTERVAL_1HOUR指定K线的时间间隔为1小时。
    klines = client.get_klines(symbol=symbol, interval=Client.KLINE_INTERVAL_1HOUR)

    # 从K线数据中提取收盘价。
    # 每根K线包含多个数据点，例如开盘价、最高价、最低价和收盘价。索引4对应的是收盘价。
    close_prices = [float(kline[4]) for kline in klines]

    # 检查数据量是否足够计算长期移动平均线。
    if len(close_prices) < long_window:
        print("数据不足，等待更多数据...")
        return

    # 计算当前的短期和长期移动平均线。
    # 使用最近long_window个周期的收盘价数据。
    short_ma = calculate_ma(close_prices[-long_window:], short_window)[-1]
    long_ma = calculate_ma(close_prices[-long_window:], long_window)[-1]

    # 获取最近两根K线的数据，用于判断金叉或死叉是否刚刚发生。
    last_klines = client.get_klines(symbol=symbol, interval=Client.KLINE_INTERVAL_1HOUR, limit=2)
    last_close_prices = [float(kline[4]) for kline in last_klines]

    # 检查数据量是否足够。
    if len(last_close_prices) < 2:
        print("数据不足，等待更多数据...")
        return

    # 计算前一个周期的短期和长期移动平均线。
    last_short_ma = calculate_ma(close_prices[-long_window-1:-1], short_window)[-1]
    last_long_ma = calculate_ma(close_prices[-long_window-1:-1], long_window)[-1]

    # 判断是否出现金叉。
    # 金叉的条件是：前一个周期短期均线小于长期均线，而当前周期短期均线大于长期均线。
    if last_short_ma < last_long_ma and short_ma > long_ma:
        # 金叉，执行买入操作。
        print("金叉出现，买入")
        try:
            # 使用市价单买入指定数量的标的资产。
            order = client.order_market_buy(symbol=symbol, quantity=quantity)
            print(order)
        except Exception as e:
            # 捕获并打印交易过程中可能发生的异常。
            print(e)
    # 判断是否出现死叉。
    # 死叉的条件是：前一个周期短期均线大于长期均线，而当前周期短期均线小于长期均线。
    elif last_short_ma > last_long_ma and short_ma < long_ma:
        # 死叉，执行卖出操作。
        print("死叉出现，卖出")
        try:
            # 使用市价单卖出指定数量的标的资产。
            order = client.order_market_sell(symbol=symbol, quantity=quantity)
            print(order)
        except Exception as e:
            # 捕获并打印交易过程中可能发生的异常。
            print(e)
    else:
        # 没有出现交易信号，不执行任何操作。
        print("无交易信号")

3. 运行策略

交易策略的核心在于参数配置，以下是关键参数的定义：

  • symbol = 'BTCUSDT' ：指定交易的货币对，本例中为比特币兑美元（BTCUSDT）。这定义了交易标的，需要根据交易所支持的交易对进行调整。
  • short_window = 5 ：定义短期移动平均线的窗口期。数值5表示计算过去5个时间周期的平均价格。较短的窗口期能更快地反映价格变化，但也可能产生更多噪音。
  • long_window = 20 ：定义长期移动平均线的窗口期。数值20表示计算过去20个时间周期的平均价格。较长的窗口期能更平滑地反映价格趋势，减少短期波动的影响。
  • quantity = 0.001 ：定义每次交易的数量。0.001表示交易0.001个比特币。交易数量需要根据资金量、风险承受能力和交易所的最小交易单位进行调整。

这些参数共同决定了交易策略的行为，例如，当短期移动平均线穿过长期移动平均线时，可能触发买入或卖出信号。实际应用中，需要根据历史数据进行回测，优化参数设置，以达到期望的盈利效果和风险控制。

定期执行交易策略

在自动化交易系统中，定期执行交易策略至关重要。 这段Python代码展示了如何设置一个循环，使其每隔一定时间间隔自动运行交易策略函数。

代码核心使用了 time 模块， time.sleep() 函数使程序暂停执行指定的时间。 这对于避免策略过于频繁运行，减少不必要的API调用和交易成本至关重要。

以下是代码的详细解释： 


import time

while True:
    trading_strategy(client, symbol, short_window, long_window, quantity)
    time.sleep(60*60) # 每隔1小时运行一次

代码解析：

  • import time : 导入Python的 time 模块，该模块提供了与时间相关的功能。
  • while True: : 创建一个无限循环，使策略能够持续运行。 务必谨慎使用，并考虑加入退出机制，以防止程序无限期运行。
  • trading_strategy(client, symbol, short_window, long_window, quantity) : 调用实际的交易策略函数。 client 通常是交易所API的客户端实例，用于与交易所进行交互。 symbol 代表交易的货币对，例如 'BTCUSDT'。 short_window 和 long_window 是技术指标计算中使用的短期和长期时间窗口参数。 quantity 是每次交易的数量。 请根据您的具体策略调整这些参数。
  • time.sleep(60*60) : 让程序暂停执行 60 * 60 秒，即 3600 秒，也就是 1 小时。 这个时间间隔可以根据策略的需要进行调整。 例如， time.sleep(60*5) 将使程序每 5 分钟运行一次。

注意事项：

  • API调用频率限制： 务必考虑交易所的API调用频率限制。 过于频繁的API调用可能导致您的IP被限制访问。 合理设置 time.sleep() 的时间间隔，避免超过限制。
  • 错误处理： 在实际应用中，需要加入错误处理机制。 例如，使用 try...except 块捕获可能发生的异常，如网络连接错误、API调用错误等。 并进行适当的日志记录和重试操作。
  • 退出机制： 为了安全起见，应添加退出循环的机制。 例如，可以设置一个标志变量，当满足特定条件时，将标志变量设置为 False ，从而退出 while 循环。
  • 日志记录： 为了方便调试和监控，建议在代码中添加日志记录功能。 记录策略的执行情况、交易信息、错误信息等。
请注意： 这只是一个简单的示例策略，仅用于演示目的。在实际交易中，你需要根据市场情况和风险承受能力调整策略参数，并进行充分的回测和风险评估。

安全提示

  • 保护你的API Key和Secret Key： API Key和Secret Key是访问和控制你的币安账户的关键凭证，务必妥善保管。切勿在公共场合、不安全的网络环境或任何不可信的第三方分享这些信息。请像保护你的银行密码一样保护它们，一旦泄露，恶意行为者可能利用它们进行未经授权的交易或提取资金。定期更换API Key和Secret Key也是一个良好的安全习惯。
  • 限制API权限： 币安API提供多种权限设置，例如交易、提现、只读等。为了降低潜在风险，请务必仅授予API Key执行必要操作的最小权限集。例如，如果你的策略只需要读取市场数据，则不要授予交易权限。避免授予不必要的提现权限，降低资金被盗风险。
  • 使用IP限制： 通过IP限制，你可以指定只有来自特定IP地址的请求才能使用你的API Key。这可以有效防止即使API Key泄露，未经授权的设备或网络也无法访问你的账户。设置IP白名单，仅允许你信任的服务器或计算机的IP地址访问API，从而大幅提升安全性。
  • 监控你的交易活动： 定期检查你的币安账户交易历史，确保所有交易都是你授权的。关注任何异常或未经授权的交易，例如你不熟悉的交易对、大额交易或突然的交易活动增加。及时发现并报告任何可疑活动，可以最大程度地减少潜在损失。考虑设置交易警报，以便在发生特定事件时收到通知。
  • 了解风险： 自动化交易系统并非万无一失，市场波动、程序错误、网络延迟等因素都可能导致意外损失。在开始自动化交易之前，务必充分了解相关风险，并做好风险管理。使用模拟账户进行回测和验证你的交易策略，确保其在不同市场条件下都能表现良好。避免过度依赖自动化交易，并时刻保持警惕。

通过本指南，你已经掌握了使用币安API进行交易的基础知识。现在，你可以根据自身需求定制你的交易策略，利用自动化交易来辅助你的投资决策。请记住，谨慎的风险管理和持续学习是成功自动化交易的关键。

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出处：https://www.0baio.com/items/112529.html

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