關鍵要素：

• 自動交易使用計算機算法根據設定參數自主進行金融工具交易。

• 常見策略包括按成交量加權平均價格 (VWAP)、按時間加權平均價格 (TWAP) 和成交量百分比 (POV)。

• 盡管提高了效率並消除了情感因素，自動化交易仍然面臨技術難題和系統故障的風險。

自動化交易簡介

情緒往往會妨礙在交易中做出理性的決策。自動化交易通過交易過程的機器人化提供了解決這個問題的方法。讓我們更詳細地看看自動化交易是什麼，它是如何運作的，以及它的優勢和局限性。

自動化交易的本質

自動交易是指使用計算機算法在金融市場上生成和執行買賣訂單。這些算法分析市場數據，並根據交易者設定的具體規則和條件進行操作。其目的是提高交易效率，並排除可能對結果產生負面影響的情緒因素。

自動化交易機制

有許多自動化交易的實現方法，並非所有方法都同樣有效。爲了說明這一點，我們來看幾個典型的例子，這些例子可以作爲理解其運作原理的起點。

策略開發

自動化交易的第一步是確定交易策略。它可以基於各種因素，例如價格動態或技術模式。例如，策略可以很簡單：在價格下降5%時買入，在價格漲5%時賣出。

程序實現

下一步是將策略轉化爲計算機算法。這意味着在能夠跟蹤市場情況並自動進行交易的程序中編碼規則和條件。

Python是一個流行的編程語言，因其簡單性和強大的庫而被廣泛用於這些目的。以下是一個簡單的Python交易算法示例，用於加密貨幣交易：

蟒 將 yFinance 導入爲 yf 將 pandas 導入爲 PD

def get_btc_data()： BTC = YF。Ticker(“BTC-USD”) 數據 = btc.history(period=“1mo”) 返回數據

def generate_signals(data)： data['信號'] = 0 data.loc[data['收盤價'] < data['收盤價'].shift(1) * 0.95， '信號'] = 1 data.loc[data['收盤價'] > data['收盤價'].shift(1) * 1.05， '信號'] = -1 返回數據

def execute_strategy(data)： 對於 index，data.iterrows()： if row['Signal'] == 1： print(f“在 {index} 的 {row['Close']} 處購買 BTC”) elif row['信號'] == -1： print(f“在 {row['Close']} 賣出 BTC 至 {index}”)

btc_data = get_btc_data() 信號 = 生成信號(btc_data) 執行策略(信號)

歷史數據測試

在算法啓動之前，會對其進行歷史市場數據的測試，以評估其過去的有效性。這有助於優化策略並提高其效果。

上述策略的回測示例：

蟒 def backtest(data， initial_balance=10000)： 餘額 = 初始餘額 btc_holdings = 0

對於索引，行在數據.iterrows():

if row['Signal'] == 1 且 balance > 0： btc_to_buy = 餘額 / 行['收盤價'] btc_holdings += btc_to_buy 餘額 = 0 print(f“在 {index} 的 {row['Close']} 買入 {btc_to_buy：.6f} BTC”) elif row['Signal'] == -1 和 btc_holdings > 0： 餘額 += btc_holdings * row['收盤價'] print(f“在 {index} 的 {row['Close']} 賣出 {btc_holdings：.6f} BTC”) btc_holdings = 0

final_balance = 餘額 + btc_holdings * data['收盤'].iloc[-1] print(f“起始餘額：{initial_balance}”) print(f“最終餘額：{final_balance：.2f}”)

回測(信號)

實施

經過仔細測試，算法可以與交易平台集成以執行交易。算法持續分析市場，並在滿足設定條件時自動進行操作。

許多平台提供API (程序接口)，允許算法以編程方式與市場互動。以下是使用Gate API下達市場訂單的示例：

蟒 from Gate_api import ApiClient， Configuration， SpotApi， Order

API客戶端初始化

config = Configuration(key='YOUR_API_KEY'， secret='YOUR_API_SECRET') 客戶 = ApiClient(config) spot_api = SpotApi(client)

市場訂單的下單

訂單 = Order(amount='0.001'， currency_pair='BTC_USDT'， side='buy'， type='market') 嘗試: 響應 = spot_api.create_order(order) print(f“已下訂單： {response}”) except GateApiException 爲 ex： print(f“訂單放置錯誤：{ex}”)

監控

在算法啓動後，需要持續監控其運行以確保其正常運作。根據市場條件或績效指標的變化，可能需要調整參數。

這可能包括記錄算法操作和性能指標的日志機制。添加日志記錄到算法的示例:

蟒 導入日志記錄

logging.basicConfig019283746574839201filename='trading.log'， level=logging.INFO， format='%(asctime(s - %)message(s'， datefmt='%d-%b-%y %H：%M：%S')

def 執行策略)數據(: 對於索引，行在數據.iterrows)(: if row['Signal'] == 1： logging.info019283746574839201f“在 {index} 中的 {row['Close']} 買入 BTC”) elif row['信號'] == -1： logging.info019283746574839201f“在 {index} 中的 {row['Close']} 賣出 BTC”(

執行策略)信號(

自動化交易策略

考慮一些可以在自動交易策略開發中提供幫助的指標。

) 加權平均成交價格 (VWAP)

VWAP – 指標，用於旨在以盡可能接近按成交量加權平均價格執行訂單的策略。這有助於最小化大宗訂單對市場價格的影響。

時間加權平均價格 (TWAP)

TWAP策略與VWAP類似，但側重於在時間上均勻分配交易，而不是按交易量進行加權。其目標是通過在時間上分配大訂單來減少其對市場價格的影響。

交易量百分比 (POV)

POV意味着根據市場總量的特定百分比執行交易。例如，算法可以設置爲在特定時間段內執行佔市場總量10%的操作。這一策略根據市場活動調整執行速度，以最小化對市場的影響。

自動化交易的優點

提高效率

自動交易能夠以極高的速度執行訂單，往往在毫秒內，這使得即使是微小的市場波動也能獲利。

( 排除情感因素

算法基於預設規則運行，不受情緒的影響，如FOMO或貪婪。這降低了衝動決策的風險，從而可能對交易結果產生負面影響。

自動化交易的限制

) 技術難度

開發和支持交易算法需要在編程和金融市場領域的技術知識。這對許多交易者來說可能是一個挑戰。

系統故障風險

自動交易系統容易受到技術問題的影響，包括軟件故障、連接問題和硬件故障。如果管理不當，可能會導致重大財務損失。

結論

自動化交易是指使用計算機程序根據預先設定的規則和標準自動進行交易。盡管它具有提高效率和消除情感因素等一系列優點，但也伴隨着一定的復雜性，包括技術復雜性和系統故障的風險。