現貨量化跟單交易策略系統技術開發（python技術示例）

量化跟單合約交易的程式碼實現

我們需要選擇一家支援API介面的數字貨幣交易所，並透過API獲取市場資料。以下示例以Binance交所為例：

python

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import time

from binance.client import Client

API_KEY = 'your_api_key'

API_SECRET = 'your_api_secret'

client = Client(API_KEY, API_SECRET)

symbol = 'BTCUSDT'

while True:

    try:

        klines = client.futures_klines(symbol=symbol, interval=Client.KLINE_INTERVAL_1MINUTE)

        # do something with klines data

        time.sleep(60)

    except Exception as e:

        print(e)

在上述程式碼中，我們透過Binance API獲取了BTCUSDT的1分鐘K線資料，並每隔60秒獲取一次。接下來，我們需要編寫交易策略模型，進行交易決策。以下示例使用簡單的雙均線策略：

python

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from binance.client import Client

import talib

API_KEY = 'your_api_key'

API_SECRET = 'your_api_secret'

client = Client(API_KEY, API_SECRET)

symbol = 'BTCUSDT'

fast_period = 10

slow_period = 20

while True:

    try:

        klines = client.futures_klines(symbol=symbol, interval=Client.KLINE_INTERVAL_1MINUTE)

        closes = [float(k[4]) for k in klines]

        fast_ma = talib.SMA(closes, fast_period)

        slow_ma = talib.SMA(closes, slow_period)

        if fast_ma[-1] > slow_ma[-1] and fast_ma[-2] < slow_ma[-2]:

            # buy signal

            print('Buy signal detected.')

            # place buy order

            # ...

        elif fast_ma[-1] < slow_ma[-1] and fast_ma[-2] > slow_ma[-2]:

            # sell signal

            print('Sell signal detected.')

            # place sell