BitMEX 自动化交易指南
BitMEX 作为一家领先的加密货币衍生品交易所，吸引了众多交易者。为了提高交易效率和抓住市场机会，越来越多的用户选择进行自动化交易。本文将详细介绍如何在 BitMEX 上进行币种的自动化交易。
了解 BitMEX API
自动化交易的核心在于有效利用 BitMEX 交易所提供的应用程序编程接口 (API)。API 允许开发者编写程序，与交易所的服务器进行无缝交互，自动执行复杂的下单策略、实时查询账户余额、订阅并解析最新的市场数据，从而构建高效的自动化交易系统。因此，深入透彻地理解 BitMEX API 及其底层运作机制是进行任何形式的自动化交易的首要且至关重要的步骤。
BitMEX API 主要分为以下两个关键部分，开发者需要根据自己的交易需求选择合适的接口：
- REST API: 主要用于执行订单管理、账户管理以及历史数据查询等操作。REST API 基于标准的 HTTP 协议，通过发送各种类型的 HTTP 请求（例如 GET、POST、PUT、DELETE）来与交易所的服务器进行数据交互。使用 REST API 需要处理请求的构建、发送、接收以及响应的解析。
- WebSocket API: 专门用于实时接收高频市场数据和账户状态更新。WebSocket API 建立一个持久的双向通信连接，能够以极低的延迟高效地推送数据，从而避免了传统 REST API 频繁轮询请求带来的开销和延迟，这对于高频交易策略至关重要。
在正式开始开发之前，请务必仔细阅读并充分理解 BitMEX 官方提供的最新 API 文档。API 文档详细描述了每个接口的功能、请求参数、响应格式、错误代码以及使用限制，是开发过程中必不可少的参考资料。文档链接： https://www.bitmex.com/app/apiOverview
获取 API 密钥
要充分利用 BitMEX 交易所的强大功能，你需要通过 API（应用程序编程接口）进行交互。为了安全地访问 BitMEX API，你需要生成一对 API 密钥：API Key（公钥）和 API Secret（私钥）。API Key 相当于你的用户名，用于标识你的身份，而 API Secret 则类似于你的密码，用于对你的 API 请求进行数字签名，验证请求的真实性和完整性，防止中间人攻击和数据篡改。
生成 API 密钥的过程如下：
- 使用你的用户名和密码，通过官方网站 https://www.bitmex.com 安全地登录你的 BitMEX 账户。 务必确保你正在访问官方网站，以避免钓鱼攻击。
- 登录后，在页面右上角找到并点击你的账户图标（通常显示你的用户名或头像），在下拉菜单中选择 "API Keys" 选项。这将把你带到 API 密钥管理页面。
- 在 API 密钥管理页面，你会看到一个 "Create API Key" 或类似的按钮。点击此按钮开始创建新的 API 密钥对。
- 接下来，你需要为你的 API 密钥设置权限。BitMEX 允许你细粒度地控制每个 API 密钥可以执行的操作。你可以选择允许密钥进行交易（例如，下单、修改订单、取消订单）、提取资金（不建议授予不必要的密钥此权限，以避免安全风险）、查看账户信息等操作。为了最大限度地保证安全，强烈建议你遵循最小权限原则，只授予 API 密钥执行特定任务所需的最低权限。例如，如果你只想使用 API 密钥读取市场数据，则不要授予交易或提款权限。
- 设置好 API 密钥的权限后，点击 "Create Key" 或类似的按钮来生成密钥。
- 生成 API 密钥后，系统会显示你的 API Key 和 API Secret。 API Secret 只能显示一次，因此请立即复制并安全地保存它。 API Secret 就像你的账户密码一样敏感，务必妥善保管，不要将其存储在不安全的地方（例如，公共代码库、电子邮件、聊天记录等），也不要泄露给任何第三方。如果你的 API Secret 泄露，恶意用户可能会使用它来访问你的账户并执行未经授权的操作。建议使用密码管理器或其他安全工具来存储你的 API Key 和 API Secret。 如果你怀疑你的 API Secret 已经泄露，请立即撤销该 API 密钥并生成新的密钥。
选择编程语言和库
编写自动化交易程序，可采用多种编程语言，包括 Python、JavaScript 和 Java。其中，Python 因其简洁的语法和强大的生态系统，在自动化交易领域备受青睐。Python 拥有丰富的第三方库，极大地简化了开发流程，降低了开发难度。
针对 BitMEX 交易所的 API 接口，存在多种 Python 库可供选择，每种库都有其独特的优势和侧重点。选择合适的库是构建高效自动化交易系统的关键一步。
- bitmex-api: 由 BitMEX 官方维护和提供的 Python 库，功能覆盖全面，与交易所 API 的对应关系清晰。该库提供详尽的文档，方便开发者快速上手和深入理解 BitMEX API 的各项功能。官方库通常能第一时间支持最新的 API 特性，并提供更可靠的稳定性保证。
- ccxt: 作为一个通用的加密货币交易所 API 库，ccxt 支持超过 100 家主流和新兴的加密货币交易所，其中包括 BitMEX。使用 ccxt 的优势在于，开发者可以使用统一的接口与不同的交易所进行交互，从而方便地进行跨交易所的交易策略部署和数据分析。ccxt 简化了交易所切换的复杂度，并提供了一致的 API 接口。
选择哪个库取决于具体的项目需求。如果只针对 BitMEX 进行交易，且需要使用最新的 API 特性，那么
bitmex-api
可能是更好的选择。如果需要同时连接多个交易所，或者未来有可能切换到其他交易所，那么
ccxt
可能更具优势。建议在做出选择之前，仔细评估每个库的功能、文档、社区支持以及性能表现。
以下代码示例演示了如何使用
bitmex-api
库连接到 BitMEX 交易所：
from bitmex import bitmex
替换为你的 API Key 和 API Secret
在进行任何交易操作之前，你需要将代码中的占位符替换为你自己的 BitMEX API Key 和 API Secret。这些密钥用于验证你的身份，并授权你的程序访问你的 BitMEX 账户。
api_key = "YOUR_API_KEY"
api_secret = "YOUR_API_SECRET"
请务必妥善保管你的 API Key 和 API Secret，不要将它们泄露给任何人。泄露 API Key 和 API Secret 可能导致你的账户被盗用，资金遭受损失。
在实际应用中，建议使用环境变量或配置文件来存储 API Key 和 API Secret，而不是直接将它们硬编码在代码中。这样可以提高代码的安全性和可维护性。
例如，你可以使用 Python 的
os
模块从环境变量中读取 API Key 和 API Secret：
import os
api_key = os.environ.get("BITMEX_API_KEY")
api_secret = os.environ.get("BITMEX_API_SECRET")
确保在使用前设置相应的环境变量：
export BITMEX_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export BITMEX_API_SECRET="YOUR_API_SECRET"
这段代码片段展示了如何使用 BitMEX 客户端库初始化一个客户端实例。其中
test=False
表示连接到 BitMEX 的正式交易平台。如果
test=True
，则连接到 BitMEX 的测试平台，用于模拟交易和测试程序。
client = bitmex(test=False, api_key=api_key, api_secret=api_secret)
在初始化客户端时，传入你的 API Key 和 API Secret，以便客户端可以代表你与 BitMEX 交易所进行交互。
请确保你已经安装了相应的 BitMEX 客户端库。例如，如果使用 Python 的
bitmex
库，可以使用
pip
进行安装：
pip install bitmex
获取账户信息
在加密货币交易中，获取账户信息是至关重要的一步，它允许用户查看其账户余额、持仓情况以及其他相关数据。使用交易平台的API，开发者可以通过编程方式访问这些信息。以下代码展示了如何使用客户端API获取账户信息，并将其打印到控制台。
account = client.User.User_getMargin().result()[0]
这行代码是获取账户信息的关键。它调用了客户端对象（
client
）的
User.User_getMargin()
方法。
User_getMargin()
方法通常用于获取用户的保证金账户信息，包括可用保证金、已用保证金、风险率等。
.result()
方法用于获取API调用的结果。由于某些API可能返回一个结果列表，因此使用
[0]
来获取第一个账户的信息。假设返回的是一个包含多个账户信息的列表，那么`[0]`会提取列表中的第一个账户信息。
print(account)
这行代码将获取到的账户信息打印到控制台。账户信息通常以字典或JSON格式返回，包含各种账户属性，例如账户ID、账户余额、持仓数量等。通过打印这些信息，开发者可以验证API调用是否成功，并了解账户的当前状态。更进一步，可以将这些信息用于后续的交易决策或数据分析。打印出的账户信息将以易于阅读的格式显示在控制台中，方便开发者调试和验证。
获取 ETHUSD 的最新价格
为了获取以太坊（ETH）兑美元（USD）的实时交易价格，可以使用币安API的
Quote_get
方法。该方法允许开发者查询指定交易对的最新报价信息。通过设置
symbol
参数为 "ETHUSD"，我们可以指定要查询的交易对是以太坊兑美元。
以下代码演示了如何使用币安API获取ETHUSD的最新价格：
ticker = client.Quote.Quote_get(symbol="ETHUSD", count=1).result()[0][0]
print(ticker)
在这段代码中，
client.Quote.Quote_get(symbol="ETHUSD", count=1)
调用了币安API的
Quote_get
方法，并传递了
symbol="ETHUSD"
和
count=1
作为参数。
symbol="ETHUSD"
指定了我们要获取ETHUSD的报价，而
count=1
则表示我们只需要获取最新的一个报价。
.result()[0][0]
用于从API返回的结果中提取出具体的报价信息。API通常会返回一个包含多个报价记录的列表，而我们只需要第一个（也就是最新的）报价记录中的第一个元素，通常是最新价格。提取出的最新价格会被赋值给变量
ticker
。
print(ticker)
语句会将存储在
ticker
变量中的最新价格打印到控制台，方便开发者查看和使用。
需要注意的是，使用币安API需要先进行身份验证，并确保拥有足够的API调用权限。API的返回格式和数据结构可能会随着币安的更新而发生变化，因此在使用API时应仔细阅读币安的官方文档。
更具体来说，
ticker
变量会包含诸如交易对代码、最新成交价、最高价、最低价、成交量等信息。开发者可以根据需要，从
ticker
中提取出特定的信息进行分析和使用。 例如， 可以使用
ticker["price"]
访问最新价格。 实际返回的字段会根据币安API的最新定义而改变，请务必参考官方文档。
编写交易策略
交易策略是自动化交易系统的核心，也是实现稳定盈利和有效风险控制的关键。一个精心设计的交易策略能够根据市场变化自动执行交易，减少人为情绪干扰，并提高交易效率。交易策略的构建通常基于技术分析、基本面分析，或者将两者进行有机结合，以捕捉更全面的市场信息。
常见的交易策略类型包括：
- 趋势跟踪策略: 趋势跟踪策略旨在识别并跟随市场价格的长期趋势。这类策略通常依赖于移动平均线、MACD等技术指标来判断趋势方向，并在趋势确立后建立仓位。例如，一种简单的移动平均线交叉策略会在短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时买入，反之则卖出。
- 均值回归策略: 均值回归策略基于市场价格总是会围绕其平均值波动的假设。当价格显著偏离其历史平均水平时，该策略会预测价格将向平均值回归。交易者通常使用标准差、布林带等指标来衡量价格偏离程度，并在价格过度上涨或下跌时进行反向交易。
- 套利策略: 套利策略旨在利用不同市场或资产之间的价格差异来获取无风险利润。常见的套利机会包括交易所之间的价差、同一资产在不同合约（如期货和现货）之间的价差，以及三角套利等。套利交易通常需要高速执行和低延迟的网络连接。
- 量化交易策略: 量化交易策略利用数学模型和统计分析来识别交易机会。这类策略通常涉及大量的历史数据分析和复杂的算法设计，旨在发现市场中的微小价格波动或隐藏的模式。量化交易策略可以涵盖各种交易风格，包括趋势跟踪、均值回归、套利等。
在编写交易策略时，需要周全考虑以下关键因素，以确保策略的有效性和稳定性：
- 入场条件: 明确定义触发交易的精确条件。例如，价格突破特定的阻力位、技术指标达到预设阈值，或者基本面数据发生显著变化。详细的入场规则是保证策略一致性的基础。
- 出场条件: 设定清晰的平仓信号，包括止盈和止损条件。出场条件的设定应该基于对市场波动性、交易周期以及预期利润的综合评估。合理的出场策略能够锁定利润并避免过度亏损。
- 止损和止盈: 严格的风险管理是交易成功的关键。止损单用于限制潜在损失，止盈单用于锁定利润。止损和止盈的设置应该基于风险承受能力、市场波动性和交易策略的特性。动态止损，如追踪止损，可以更好地适应市场变化。
- 仓位大小: 资金管理至关重要。确定每次交易的资金投入比例，以控制风险并优化收益。仓位大小应该根据账户总资金、交易策略的风险水平和市场波动性进行调整。合理的仓位控制可以避免因单次交易的失误而导致重大损失。
实现自动化交易程序
在精心确定交易策略之后，将其转化为实际可执行的代码至关重要。一个完善的自动化交易程序，特别是针对BitMEX等交易所，通常包含以下关键模块，每个模块各司其职，协同工作以实现高效、稳定的自动化交易：
- 数据获取模块: 该模块是整个交易系统的基石，其核心职责是从BitMEX交易所实时获取市场数据。这些数据包括但不限于当前市场价格（最新成交价、买一价、卖一价等）、成交量（反映市场活跃度）、深度订单簿（买卖盘挂单情况，揭示市场潜在支撑与阻力）以及历史交易数据。数据获取的准确性和及时性直接影响后续交易决策的质量。为了提高效率和稳定性，可以使用BitMEX提供的WebSocket API进行实时数据推送，避免频繁轮询带来的资源消耗。
- 信号生成模块: 此模块是自动化交易策略的指挥中心。它接收从数据获取模块传递过来的市场数据，并严格按照预先设定的交易策略，运用各种技术分析指标（例如移动平均线、相对强弱指标RSI、MACD等）、量化模型或机器学习算法，对市场数据进行深入分析。分析结果将转化为明确的交易信号，例如买入信号、卖出信号、平仓信号等。信号的有效性直接决定了交易的盈利潜力。
- 订单执行模块: 该模块负责将信号生成模块发出的交易信号转化为实际的交易操作。它接收到交易信号后，会根据信号指示，通过调用BitMEX提供的API接口，执行下单（买入或卖出）、修改订单（调整挂单价格或数量）、取消订单等操作。订单执行的效率（速度、成功率）直接影响交易的最终成交价格和滑点损失。该模块需要具备处理各种异常情况的能力，例如网络延迟、API调用失败等。为了提高效率，可以使用批量下单功能。
- 风险管理模块: 风险管理是自动化交易中至关重要的一环。该模块负责实时监控账户的各项风险指标，例如保证金比例（账户权益与占用保证金之比）、持仓风险（当前持仓的潜在亏损）、单笔交易最大亏损、总风险敞口等。一旦风险指标超过预设的阈值，风险管理模块会立即采取干预措施，例如自动减仓、停止交易、强制平仓等，以防止过度损失。风险管理策略的设计应根据交易者的风险承受能力和交易目标进行调整。
- 日志记录模块: 该模块扮演着审计员和调试工具的角色。它负责详细记录交易过程中产生的各种信息，例如订单信息（下单时间、价格、数量、状态）、账户信息（余额、保证金、持仓）、交易策略执行情况、以及出现的任何错误信息。日志记录对于后期调试、策略优化、绩效分析以及合规审计都至关重要。日志应该包含足够的信息，以便能够重现交易过程并定位问题。
以下是一个简单的限价单下单示例，展示了订单执行模块的基本功能，但实际应用中需要考虑更多细节，例如异常处理、订单状态监控等：
替换为你的合约和价格
symbol = "ETHUSD"
合约交易对代码，例如 "ETHUSD" 表示以美元计价的以太坊合约。不同的交易所可能使用不同的代码命名规则，请参考交易所的API文档或合约信息页面。常见的加密货币交易对包括 BTCUSD (比特币/美元), ETHUSDT (以太坊/USDT), LTCBTC (莱特币/比特币) 等。确保使用正确的代码以避免交易错误。
price = 2500
合约的参考价格，通常以美元或其他稳定币计价。这个价格用于计算盈亏、保证金以及风险指标。实际成交价格可能会因市场波动而有所不同。价格的精度取决于交易所的设置，例如，某些交易所的价格可能精确到小数点后两位或更多位。在自动化交易中，使用精确的价格数据非常重要。
quantity = 1
交易数量，表示合约的数量或大小。对于某些永续合约，数量可能代表合约价值的美元金额，而不是实际的加密货币数量。数量的单位和计算方式取决于具体的合约类型和交易所规则。务必查阅合约细则以了解数量的具体含义，这直接影响交易的成本和潜在回报。 例如，数量为1可能代表价值2500美元的ETHUSD合约。
下限价单
在加密货币交易中，下限价单是一种预先设定的订单类型，允许交易者指定一个希望买入资产的最高价格。只有当市场价格达到或低于该指定价格时，订单才会被执行。以下代码展示了如何使用客户端库创建一个下限价单。
使用客户端库创建一个新的限价单，需要指定交易对、价格、数量以及订单类型。
symbol
参数代表交易对，例如 'BTCUSD'，表示比特币兑美元。
price
参数定义了希望买入的最高价格。
orderQty
参数指定了希望购买的数量。
ordType="Limit"
参数明确指定订单类型为限价单。
以下是一个示例，展示了如何使用客户端库创建并提交一个下限价单：
order = client.Order.Order_new(symbol=symbol, price=price, orderQty=quantity, ordType="Limit").result()[0]
print(order)
client.Order.Order_new(...)
函数创建了一个新的订单对象，并将其发送到交易所。
.result()[0]
用于获取订单创建的结果，通常包含订单的详细信息，例如订单ID、状态和其他相关参数。
print(order)
用于将订单信息打印到控制台，方便用户查看订单是否成功创建以及订单的详细信息。
请注意，实际执行的代码可能需要根据使用的具体客户端库和交易所API进行调整。确保在执行交易操作前，充分理解API文档，并进行适当的错误处理和验证。
回测和优化
在将精心设计的自动化交易程序部署到真实市场之前，至关重要的是执行严谨的回测。回测的本质是利用详尽的历史市场数据来模拟交易行为，以此对交易策略的潜在表现进行全面评估。这一过程能够让你在无风险的环境下验证策略的有效性和稳健性。
通过深入的回测分析，你可以全面了解交易策略在不同市场条件和波动情况下的具体表现。基于回测所揭示的关键信息，可以针对策略进行精细的调整和优化，包括参数调整、止损止盈策略优化、以及风险管理措施的强化，从而提高策略的盈利能力和风险控制能力。
常用的回测指标为评估交易策略提供了多维度的视角：
- 总收益 (Total Return): 衡量交易策略在回测期间所产生的全部盈利金额，直接反映了策略的潜在盈利能力。
- 最大回撤 (Maximum Drawdown): 量化从策略收益曲线的最高点到随后的最低点之间的最大跌幅百分比。最大回撤是评估策略风险承受能力的关键指标，代表了在最不利情况下可能遭受的最大损失。
- 夏普比率 (Sharpe Ratio): 用于衡量风险调整后的收益，计算方法是将超额收益（策略收益减去无风险利率）除以策略收益的标准差。夏普比率越高，表明策略在承担相同风险的情况下能够产生更高的回报。
- 胜率 (Win Rate): 指盈利交易在所有交易中所占的比例。较高的胜率通常意味着策略具有较好的盈利能力，但也需要结合盈亏比来综合评估。
你可以熟练运用 Python 中强大的数据分析和可视化库，例如
pandas
用于数据处理和分析，
matplotlib
和
seaborn
用于创建清晰直观的图表。这些工具能够帮助你深入挖掘回测数据，识别策略的优势和劣势，并指导你进行迭代优化，最终打造出更有效的交易策略。还可以使用专门的回测框架，例如Backtrader，Zipline等，它们提供了更高级的回测功能和API，方便进行复杂的策略回测和分析。
监控和维护
自动化交易程序部署上线后，并非一劳永逸，需要进行持续的、细致的监控和维护，以确保其稳定运行和最佳性能。
监控的内容应涵盖以下几个关键方面：
- 程序运行状态: 持续监控交易程序的主进程和服务状态，确保程序正常运行，没有出现崩溃、死锁或其他异常错误。考虑使用日志记录和警报系统，以便及时发现并解决问题。
- API 连接状态: 密切关注程序与交易所API（例如BitMEX API）的连接状态。网络中断、API密钥失效或交易所API变更都可能导致连接中断，需要实时检测并快速恢复，避免错过交易机会。
- 交易执行情况: 全面监控订单执行情况，包括订单提交时间、成交价格、成交数量、滑点、手续费等。通过分析这些数据，可以评估交易策略的有效性，并及时发现潜在的风险。
- 账户风险: 实时监控账户的各项风险指标，例如保证金比例、可用保证金、持仓风险、爆仓风险等。设置风险阈值，并在超出阈值时触发警报，以便及时采取措施，防止账户遭受重大损失。
维护的内容则侧重于程序的持续优化和改进，具体包括：
- 更新 API 库: 定期或在交易所API更新后，及时更新BitMEX API库或相关的SDK，以获取最新的功能、安全补丁和性能优化。旧版本的API库可能存在兼容性问题或安全漏洞，影响程序的稳定性和安全性。
- 优化交易策略: 市场环境是不断变化的，交易策略也需要不断地进行调整和优化。通过回测、模拟交易和实盘交易数据分析，评估策略的性能，并根据市场变化调整参数、规则或算法，以适应新的市场环境。
- 修复 bug: 自动化交易程序可能存在各种各样的bug，需要定期进行代码审查和测试，及时发现并修复bug。可以采用单元测试、集成测试和系统测试等方法，提高代码的质量和稳定性。
自动化交易是一个持续学习、实验和改进的迭代过程。通过不断地实践、总结经验和分析数据，你可以逐步完善你的交易系统，提高你的交易技能，最终获得更稳定和更高的收益。 务必进行充分的回测和模拟交易，再谨慎地应用于实盘交易。
