암호 화폐 거래 봇을위한 API

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암호 화폐 거래 봇은 트레이더가 가장 일반적으로 사용하는 도구 중 하나입니다. 이러한 응용 프로그램은 거래자가 구현하는 데 지루한 전략을 실행할 수있는 편리한 방법을 제공 할 수 있습니다..

불행히도 개발자들은 거래 애플리케이션을 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 각 거래소에 연결되는 인프라를 개발하려면 상당한 시간과 인내가 필요합니다. 많은 팀이 거래 인프라를 확장 할 수있는 간단한 방법이 있다고 잘못 믿고 있지만 처음 나타나는 것보다 훨씬 더 복잡하다는 사실을 금방 알게됩니다..

많은 거래 서비스는 단일 거래소 통합을 넘어 확장하기 위해 고군분투합니다. 가장 큰 거래소를지나 새로운 거래소를 통합 할 때마다 수익이 낮고 낮기 때문에 상위 몇 개 거래소 이상을위한 서비스를 구축하는 것은 비현실적입니다..

다음 섹션에서는 개발자가 교환에 필요한 복잡한 인프라를 유지하고 확장하는 것에 대해 걱정하지 않고 모든 주요 교환을 통합 할 수있는 방법에 대해 설명합니다..

Crypto Trading Bots-완전한 가이드

Exchange 통합 문제

개발자는 암호 화폐 거래소에 연결되는 거래 애플리케이션을 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다..

봇과 같은 암호 화폐 거래 도구를 구축하기위한 여정을 시작할 때 먼저 거래 인프라 구축의 위험을 처음부터 이해하는 것이 중요합니다..

참고 : 이들은 약간 당신과 관련된 문제의. 우리가 논의하지 않을 더 많은 것이 있습니다.

불일치

모든 교환은 다릅니다. 두 개의 거래소가 동일한 API, 거래 기능, 데이터 형식 또는 동작을 지원하지 않습니다. 암호 화폐 거래소 구축 방법에 대한 표준이 없습니다..

결과적으로 모든 거래소 통합은 새로운 모험입니다. 당신이 내면에서 살아 있다고 느끼게 만드는 즐거운 모험 중 하나가 아닙니다. 마치 사막에서 2 개월 동안 길을 잃고 환각과 신기루의 차이를 더 이상 알 수없는 모험 중 하나와 같습니다. 말 그대로 모든 것이 오아시스처럼 보이지만 결국은 더 사막 일뿐.

각 거래소의 다양한 함정을 이해하는 데 수개월이 걸릴 수 있습니다. 모든 거래소에서 일관된 거래 방법을 개발하는 것은 거의 불가능 해 보일 수 있습니다. 개발하는 인프라는 교환이 이전 설계를 엉망으로 만드는 새로운 방법을 발견함에 따라 반복해서 변경해야합니다..

불일치는 API 엔드 포인트에만 국한되지 않습니다. 거래소의 자산에는 시세 기호, 이름 및 기타 식별 정보가 다릅니다. 거래소의 모든 자산을 지원하기 위해 개발자는 거래소가 상장 한 자산을 조사하여 거래소간에 자산을 수동으로 매핑해야합니다..

수천 개의 자산이 있으므로 프로세스에 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 말할 것도없이, 거래소가 새 자산을 나열 할 때마다 개발자는 새 자산을 검증해야합니다..

자산 자동 매핑은 거의 불가능합니다. 정확성을 보장하려면 수동 프로세스가 필요합니다..

Shrimpy Developer API는 거래소에서 자산을 자동으로 식별하고 태그를 지정하여이 문제를 해결합니다. 우리가 데이터에 사용하는 거래 및 형식의 행동은 모든 거래소에서 일관됩니다. 모든 수동 프로세스는 Shrimpy 팀에서 처리하므로 기능 개발에 집중할 수 있습니다..

유지

앞서 언급했듯이 일부 거래소는 자산을 자주 상장합니다. 상장 프로세스를 관리하고 자산에 태그를 지정하고 거래소간에 자산을 매핑하는 프로세스는 대부분 수동입니다..

이것이 거래 인프라 구축에 필요한 유일한 유지 보수는 아닙니다. Exchange는 유지 관리를 위해 자주 다운되거나 API를 업데이트하거나 예기치 않게 요청 동작을 변경합니다..

교환에 의한 각 변경 사항은 개발자가 업데이트를 릴리스하고 서버를 재배포하며 이러한 변경 사항이 발생하면 자동으로 감지해야합니다. 일부 조건에서 교환은 변경이있을 때 개발자에게 알리지도 않습니다. 어느 날 아침에 일어나 API가 다를 것입니다..

거래소에서 지원하는 새로운 기능을 통합하고, 이전 기능 또는 엔드 포인트를 폐기하고, 거래소 변경 조건으로 코드를 업데이트하려는 지속적인 노력은 말할 것도 없습니다..

Shrimpy Developer API는 API 인터페이스를 변경하지 않고 업데이트를 관리하고 인프라를 재배포하고 새로운 기능을 통합하여이 문제를 해결합니다. 개발자는 흥얼 거리는 제품에 잠에서 깨어나므로 밤에도 편하게 쉬실 수 있습니다..

속도 제한

모든 거래소에는 API와 상호 작용할 수있는 방법에 대한 다른 비율 제한 및 규칙이 있습니다. 이러한 규칙을 준수하기 위해 개발자는 애플리케이션이 실행하는 거래량을 처리하는 데 필요한 서버 팜을 유지해야하는 경우가 많습니다..

이 서버 팜에는 적시에 각 사용자에 대한 거래를 계속 실행하면서 서비스가 API 제한을 준수하는지 확인하기 위해 조정 및 지능형 라우팅이 필요합니다..

사용자 수가 증가함에 따라이 문제는 복잡성 만 증가합니다. 각각 독립적으로 거래소와 인터페이스하는 수백 대의 서버를 관리하는 것은 악몽이됩니다.

Shrimpy Developer API는 서버 팜을 관리하여이 문제를 해결합니다. 인프라는 사용자와 함께 확장되므로 사용자가 1 명이든 사용자가 1,000 명이든 관계없이 인프라를 확장하는 방법을 변경할 필요가 없습니다..

비용

수만 또는 수십만 명의 사용자를 관리하는 데 필요한 서버 비용은 비쌉니다. 실제로 강력한 인프라를 구축하는 데는 사용자 당 월 $ 3-$ 6의 비용이 발생합니다. 이것은 높은 수준으로 들리지만 거래소에 연결된 대규모 서버 팜을 유지하는 데 드는 비용입니다..

안타깝게도 여기에는 개발 비용도 포함되지 않습니다. 필요한 인프라를 구축하기에 충분한 경험이있는 세계적인 수준의 개발자를 고용하는 것은 비용이 많이들 수 있습니다. 추가 통합이 필요할 때만 비용이 증가합니다..

교환을위한 인프라 구축은 비싸다.

Shrimpy 개발자 API는 저렴합니다. 비용은 사용자 당 월 $ 1.40부터 시작하여 더 많은 사용자가 탑승할수록 감소합니다..

사용자 계정 관리

이제 거래소 인프라 관리의 어려움을 이해 했으므로 Shrimpy 개발자 API를 활용하여 개발 프로세스를 단순화하는 방법에 대한 예를 살펴 보겠습니다..

시작하려면 사용자를 관리하고, 사용자 교환 계정에 연결하고, 계정 정보에 액세스하는 방법을 알아야합니다..

Shrimpy API를 사용하면 각 사용자가 개별적으로 관리되므로 애플리케이션을 개발하는 방식에 매핑됩니다. 애플리케이션에 1,000 명의 사용자가있는 경우 Shrimpy API로 생성 된 1,000 명의 사용자가 있습니다..

Python 환경 설정

시작하기 전에 Shrimpy Python 라이브러리를 설치하여 Python 환경을 설정하겠습니다..

pip install shrimpy-python

참고 : Shrimpy Python 라이브러리는 Python3에서 작동하도록 설계되었습니다. Python2를 사용하는 경우 Python 버전을 업데이트하세요..

Shrimpy & Exchange API 키

스크립트 예제에서 다음 줄을 볼 때마다 Shrimpy 공개 및 비밀 API 키를 입력해야합니다. Shrimpy에 가입하고 새 API 키 생성을 선택하여 생성됩니다..

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

Shrimpy API 키 외에도 공개 및 비밀 API 키를 교환하는 코드의 위치를 ​​볼 수 있습니다. 이 키는 거래소 계정에 연결하는 데 필요합니다..

exchange_public_key = ‘…’

exchange_secret_key = ‘…’

사용자 생성

사용자가 서비스에 가입 할 때마다 Shrimpy로 새 사용자를 생성하기 만하면됩니다. 이 프로세스는 다음과 같습니다..

# 필수 라이브러리 가져 오기

수입 새우

# 나중에 사용할 수 있도록 Shrimpy Master API 키 할당

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

# Shrimpy 클라이언트 생성

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

# 거래소에 연결할 사용자를 생성합니다.

create_user_response = client.create_user ( ‘새우 마스터’)

user_id = create_user_response [ ‘id’]

나중에 스크립트에서 사용할 수 있도록‘user_id’를 저장합니다. Shrimpy로 만든 사용자에 사용자를 매핑하는 데 사용할 ID입니다. 이 매핑은 데이터베이스와 같은 위치에 저장할 수 있습니다..

거래소 연결

사용자를 만든 후에는 다양한 거래소에 연결하기를 원할 것입니다. Shrimpy를 사용하면 기본적으로 사용자 당 최대 20 개의 교환 계정을 연결할 수 있습니다 (요청시이 제한을 늘릴 수 있음). 새로운 거래소 계정을 사용자에게 연결하는 과정은 간단합니다..

# 필수 라이브러리 가져 오기

수입 새우

# 나중에 사용할 수 있도록 Shrimpy Master API 키 할당

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

# 잔액 데이터에 액세스하려는 교환 키를 할당하십시오.

교환 _ 이름 = "비트 렉스"exchange_public_key = ‘…’

exchange_secret_key = ‘…’

# 마지막 스크립트 예제에서 생성 된 user_id를 할당합니다.

user_id = ‘…’

# ‘user_id’가 기억 나지 않으면 Shrimpy에서 검색하세요

# 하나만 만든 경우 첫 번째 사용자 여야합니다.

사용자 = client.list_users ()

user_id = 사용자 [0] [ ‘id’]

# Shrimpy 클라이언트 생성

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

# 잔액 데이터에 액세스 할 수 있도록 첫 번째 거래소 연결

link_account_response = client.link_account (

user_id,

교환 _ 이름,

exchange_public_key,

exchange_secret_key

)

account_id = link_account_response [ ‘id’]

나중에 스크립트에서 사용할 수 있도록‘account_id’를 저장합니다. 사용자의 각 거래소 계정에는 고유 한 ID가 있습니다..

계정 잔액 얻기

거래소 계정이 사용자와 연결되면 다음 스크립트를 실행하여이 거래소 계정의 잔액에 액세스 할 수 있습니다..

수입 새우

# Shrimpy API 공개 및 개인 키를 사용하여 클라이언트 생성

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

# 참고 : 이전 예제 스크립트에서 사용자를 생성했기 때문에,

# 사용자 목록을 검색 할 수 있습니다..

사용자 = client.list_users ()

user_id = 사용자 [0] [ ‘id’]

#이 사용자와 관련된 계정을 검색합니다.

계정 = client.list_accounts (

user_id

)

account_id = 계정 [0] [ ‘id’]

# 이전에 생성 한 사용자 계정의 잔액 데이터에 액세스

잔액 = client.get_balance (

user_id, # user_id

account_id # account_id

)

이 스크립트의 결과는 사용자가 소유 한 각 자산의 목록과 각 자산의 정확한 수량입니다..

거래 & 주문 관리

거래 없이는 거래 봇을 만드는 것이 불가능합니다. Shrimpy 개발자 API는 거래를위한 가장 강력한 옵션을 제공합니다. 이러한 옵션은 개발 프로세스를 간소화하고 전략을 단순화하며 거래 실행 방식을 최적화합니다..

Shrimpy 개발자 API에서 지원하는 몇 가지 주문 유형이 있습니다. 가장 중요한 주문 유형이 여기에 포함됩니다..

제한 주문

Shrimpy는 두 가지 종류의 지정가 주문을 지원합니다. IOC 및 GTC 주문입니다. 둘 다 동일한 전제를 가지고 있지만, 서로 다른 상황에 이상적이되도록 약간 다른 행동을합니다..

즉시 또는 취소 (IOC) 주문

IOC 주문은 즉시 실행되도록 설계되었습니다. 주문은 지정된 가격 이상으로 즉시 실행되도록 현재 미결 주문이 차지하는 가격으로 이루어져야합니다. 시장이 움직이고 지정된 가격을 더 이상 사용할 수없는 경우 주문이 즉시 취소되고 주문에 잠긴 자금이 사용자에게 반환됩니다..

IOC 주문을 실행하는 것은 Shrimpy에서 다음과 같이 보일 것입니다..

수입 새우

# Shrimpy API 공개 및 개인 키를 사용하여 클라이언트 생성

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

# 참고 : 이전 예제 스크립트에서 사용자를 생성했기 때문에,

# 사용자 목록을 검색 할 수 있습니다..

사용자 = client.list_users ()

first_user_id = 사용자 [0] [ ‘id’]

#이 사용자와 관련된 계정을 검색합니다.

계정 = client.list_accounts (

first_user_id

)

first_account_id = 계정 [0] [ ‘id’]

# 이전에 생성 한 사용자 계정의 잔액 데이터에 액세스

잔액 = client.get_balance (

first_user_id, # user_id

first_account_id # account_id

)

# IOC 제한 주문 실행

place_limit_order_response = client.place_limit_order (

first_user_id, # user_id

first_account_id, # account_id

‘ETH’, # base_symbol

‘BTC’, # quote_symbol

‘0.01’, # base_symbol 수량

‘0.026’, # 가격

‘매도’, #면

‘IOC’, # time_in_force

)

limit_order_id = place_limit_order_response [ ‘id’]

이 정확한 스크립트가 모든 교환에 대해 어떻게 실행되는지 확인하십시오. 다른 거래소에서 거래를 실행하기 위해 참조하는 거래소 계정 이외의 다른 것을 변경할 필요가 없습니다..

이 동작은 Shrimpy에 고유합니다. 인프라를 직접 구현하려면 모든 단일 교환에 대해 사용자 지정 코드를 작성해야합니다..

참고 : 여기에 포함 된 거래 가격은 예시 가격 일뿐입니다. 가격은 시장의 현재 상태에 따라 결정되어야합니다. 이 스크립트를 “있는 그대로”실행하지 마십시오..

Good Til’Cancel (GTC)

GTC 주문은 특정 가격과 수량으로 이루어집니다. 주문은 다른 거래자가 주문을 구매하거나 주문을 취소 할 때까지 거래소에서 열린 상태로 유지됩니다. 다른 트레이더가 주문한 미결 주문은 메이커 거래 수수료가 발생합니다..

거래소에 공개 주문을 남겨두면 시장에 유동성이 추가되기 때문에 메이커 수수료는 일반적으로 많은 거래소의 테이커 수수료보다 낮습니다. 이러한 이유로 많은 거래소는 추가 유동성에 대한 보상을 원합니다..

수입 새우

# Shrimpy API 공개 및 개인 키를 사용하여 클라이언트 생성

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

# 참고 : 이전 예제 스크립트에서 사용자를 생성했기 때문에,

# 사용자 목록을 검색 할 수 있습니다..

사용자 = client.list_users ()

first_user_id = 사용자 [0] [ ‘id’]

#이 사용자와 관련된 계정을 검색합니다.

계정 = client.list_accounts (

first_user_id

)

first_account_id = 계정 [0] [ ‘id’]

# 이전에 생성 한 사용자 계정의 잔액 데이터에 액세스

잔액 = client.get_balance (

first_user_id, # user_id

first_account_id # account_id

)

# GTC 지정가 주문 실행

place_limit_order_response = client.place_limit_order (

first_user_id, # user_id

first_account_id, # account_id

‘ETH’, # base_symbol

‘BTC’, # quote_symbol

‘0.01’, # base_symbol 수량

‘0.026’, # 가격

‘매도’, #면

‘GTC’, # time_in_force

)

limit_order_id = place_limit_order_response [ ‘id’]

참고 : 여기에 포함 된 거래 가격은 예시 가격 일뿐입니다. 가격은 시장의 현재 상태에 따라 결정되어야합니다. 이 스크립트를 “있는 그대로”실행하지 마십시오..

지정가 주문에 대해 자세히 알아보기

스마트 주문 라우팅

수백 개의 거래 쌍에서 데이터를 수집하고 최적화 된 거래 라우팅을 위해 데이터를 분석하는 것은 복잡합니다. 이러한 이유로 Shrimpy는 즉시 SOR (Smart Order Routing)을 제공합니다..

SOR은 주문 실행을 자동화하므로 자금이 도착하는 방법보다 자금이 어디로 가야하는지 관리하는 데 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다. Shrimpy는 최상의 주문 실행을 보장하기 위해 거래 쌍간에 주문을 지능적으로 라우팅합니다..

예 : ETH를 LTC로 거래하고 싶다고 가정 해 보겠습니다..

특정 거래소에서 ETH를 판매하고 LTC를 구매하는 데 사용할 수있는 10 가지 경로가있을 수 있습니다. ETH로 갈 수 있습니다->BTC->LTC, ETH->LTC, ETH->USDT->LTC, ETH->USDC->LTC 등. 이들 각각은 끊임없이 변화하는 서로 다른 비율을 가질 것입니다..

SOR은 이러한 모든 옵션을 자동으로 평가하고 주문을 분할하고 최적의 거래를 실행합니다..

수입 새우

# Shrimpy API 공개 및 개인 키를 사용하여 클라이언트 생성

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

# 참고 : 이전 예제 스크립트에서 사용자를 생성했기 때문에,

# 사용자 목록을 검색 할 수 있습니다..

사용자 = client.list_users ()

first_user_id = 사용자 [0] [ ‘id’]

#이 사용자와 관련된 계정을 검색합니다.

계정 = client.list_accounts (

first_user_id

)

first_account_id = 계정 [0] [ ‘id’]

# 이전에 생성 한 사용자 계정의 잔액 데이터에 액세스

잔액 = client.get_balance (

first_user_id, # user_id

first_account_id # account_id

)

# 시장 주문 실행

smart_order_response = client.create_trade (

first_user_id, # user_id

first_account_id, # account_id

‘BTC’, # from_symbol

‘ETH’, # to_symbol

‘0.01’# from_symbol의 양

True # smart_routing 활성화

)

스마트 주문 라우팅을위한 API

라이브 시장 데이터

거래를 실행하려면 주문 실행 방법과시기에 대한 빠른 결정을 내리기 위해 실시간 시장 데이터가 필요합니다..

Shrimpy는 REST API와 Websocket API를 모두 제공하여 자신에게 가장 적합한 라이브 데이터로 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다..

REST API 끝점

이러한 REST API 엔드 포인트는 개발자가 웹 소켓에 연결하지 않고도 온 디맨드로 시장 데이터에 액세스 할 수있는 가장 쉬운 방법을 제공합니다..

도서 주문

다음 엔드 포인트를 사용하여 최신 주문 장 스냅 샷에 액세스 할 수 있습니다. 그러면 거래 실행 방법에 대한 결정을 내리는 데 사용할 수있는 라이브 북의 스냅 샷이 즉시 반환됩니다..

수입 새우

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

주문서 = client.get_orderbooks (

‘binance’, # 교환

‘XLM’, # base_symbol

‘BTC’, # quote_symbol

10 # 제한

)

촛대

시장의 실시간 업데이트를 추적하는 차트가 필요한 경우 최신 촛대를 요청하여 시장의 모든 움직임을 최신 상태로 유지할 수 있습니다..

이 끝점은 마지막 1,000 개의 촛대를 반환합니다. 더 많은 촛대가 필요한 경우 “Historical Candlestick”끝점을 사용해야합니다..

수입 새우

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

candle = client.get_candles (

‘binance’, # 교환

‘XLM’, # base_trading_symbol

‘BTC’, # quote_trading_symbol

’15m’# 간격

)

Websocket 끝점

실시간 거래 응용 프로그램에는 지속적으로 실시간 시장 데이터가 필요합니다. 이러한 전략을 구현하는 가장 쉬운 방법은 주문서와 거래 데이터 웹 소켓을 활용하는 것입니다. 이 웹 소켓은 실행 된 모든 거래와 거래소에 접수 된 모든 주문에 대해 구독자를 최신 상태로 유지합니다..

주문서 Websocket

주문 장 웹 소켓은 주문 장에 대한 최신 변경 사항을 지속적으로 전송합니다. Shrimpy는 항상 업데이트를 사용할 수있게되면 즉시 보냅니다..

수입 새우

public_key = ‘…’

private_key = ‘…’

# 이것은 샘플 핸들러로, 단순히 들어오는 오류 메시지를 콘솔에 출력합니다.

def error_handler (err) :

print (오류)

# 이것은 샘플 핸들러이며, 단순히 들어오는 메시지를 콘솔에 출력합니다.

def 핸들러 (msg) :

print (msg)

api_client = shrimpy.ShrimpyApiClient (public_key, private_key)

raw_token = api_client.get_token ()

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyWsClient (error_handler, raw_token [ ‘token’])

subscribe_data = {

"유형": "구독",

"교환": "바이 낸스",

"쌍": "ltc-btc",

"채널": "주문서"}

# Shrimpy 웹 소켓 스트림 처리 시작!

client.connect ()

client.subscribe (구독 _ 데이터, 핸들러)

# 완료되면 클라이언트 중지

client.disconnect ()

웹 소켓 거래

거래 웹 소켓은 거래소에서 실행되는 각 거래를 보냅니다. 이 틱별 거래 데이터는 시장의 모든 참가자가 만든 각 거래를 가장 빠르게 볼 수있는 방법을 제공합니다..

수입 새우

public_key = ‘…’

private_key = ‘…’

# 이것은 샘플 핸들러로, 단순히 들어오는 오류 메시지를 콘솔에 출력합니다.

def error_handler (err) :

print (오류)

# 이것은 샘플 핸들러이며, 단순히 들어오는 메시지를 콘솔에 출력합니다.

def 핸들러 (msg) :

print (msg)

api_client = shrimpy.ShrimpyApiClient (public_key, private_key)

raw_token = api_client.get_token ()

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyWsClient (error_handler, raw_token [ ‘token’])

subscribe_data = {

"유형": "구독",

"교환": "바이 낸스",

"쌍": "ltc-btc",

"채널": "무역"}

# Shrimpy 웹 소켓 스트림 처리 시작!

client.connect ()

client.subscribe (구독 _ 데이터, 핸들러)

# 완료되면 클라이언트 중지

client.disconnect ()

역사적 시장 데이터

이러한 각 기록 데이터 엔드 포인트는 서로 다른 시간에 시장을 평가하고 전략을 백 테스트하고 성능을 분석하는 데 사용할 수있는 다양한 데이터를 제공합니다..

역사적 촛대 (OHLCV)

과거 촛대는 차트 작성, 분석 및 새로운 거래 전략 개발에 사용할 수 있습니다. Shrimpy에서는 역사적인 촛대를 사용할 수 있습니다. 1 분, 5 분, 15 분, 1 시간, 6 시간, 또는 1 일 간격. 이 간격은 불일치를 방지하기 위해 거래소에서 표준화되었습니다..

수입 새우

# Shrimpy API 공개 및 개인 키를 사용하여 클라이언트 생성

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

candle = client.get_historical_candles (

‘바이 낸스’,

‘LTC’,

‘BTC’,

‘2019-05-19T00 : 00 : 00.000Z’,

‘2019-05-20T00 : 00 : 00.000Z’,

100,

’15 분 ‘

)

역사 주문서

과거 주문 장 스냅 샷은 모든 거래소에서 사용할 수 있습니다. 이러한 스냅 샷은 시장에서 사용 가능한 가장 높은 해상도의 주문서 스냅 샷 기간 중 하나를 제공하기 위해 1 분 간격으로 촬영됩니다. 오더 북의 깊이는 오더 북의 각면에서 상위 20 개로 제한됩니다..

주문 장 스냅 샷을 사용하여 백 테스팅 솔루션을 개발하거나 장기적으로 시장을 분석하거나 실제 거래 패턴을 조사 할 수 있습니다..

수입 새우

# Shrimpy API 공개 및 개인 키를 사용하여 클라이언트 생성

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

history_orderbooks = client.get_historical_orderbooks (

‘바이 낸스’,

‘LTC’,

‘BTC’,

‘2019-05-19T00 : 00 : 00.000Z’,

‘2019-05-20T00 : 00 : 00.000Z’,

100

)

역사적 틱-바이-틱 거래

과거 틱-바이-틱 거래 데이터는 종종 트레이더가 새로운 거래 전략을 구축하는 요소로 사용합니다. 이 과거 데이터는 거래소의 거래 쌍에서 실행 된 모든 거래의 완전한 내역입니다..

수입 새우

# Shrimpy API 공개 및 개인 키를 사용하여 클라이언트 생성

shrimpy_public_key = ‘…’

shrimpy_secret_key = ‘…’

클라이언트 = shrimpy.ShrimpyApiClient (shrimpy_public_key, shrimpy_secret_key)

거래 = client.get_historical_trades (

‘바이 낸스’,

‘LTC’,

‘BTC’,

‘2019-05-19T00 : 00 : 00.000Z’,

‘2019-05-20T00 : 00 : 00.000Z’,

100

)

Shrimpy 정보

Shrimpy 맞춤형 암호 화폐 인덱스 펀드 구축, 재조정 및 다양한 디지털 자산 포트폴리오 관리를위한 애플리케이션입니다. 우리가 지원하는 17 개의 암호 화폐 거래소에 연결하여 포트폴리오를 자동화하십시오..

Shrimpy의 Universal Crypto Exchange API 개발자를 위해 설계되었습니다. 통합 API와 통합하면 모든 주요 암호 화폐 거래소에서 거래, 데이터 수집, 사용자 관리 등을위한 균일 한 엔드 포인트에 즉시 액세스 할 수 있습니다..

전체 Python 및 Node 라이브러리에 액세스하려면 다음 링크를 따르십시오.

마디

파이썬

Mike Owergreen Administrator
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