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使用 Python 和 CCXT 构建资金费率套利机器人 ​

安装 CCXT

首先，您需要安装 CCXT，一个流行的 Python 库用于加密货币交易：

pip install ccxt

导入库

接下来，导入必要的库：

python
import ccxt
import time

设置交易所连接

设置连接到您想要用于资金费率套利的交易所：

python
exchange1 = ccxt.binance({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'apiSecret': 'YOUR_API_SECRET',
})

exchange2 = ccxt.huobi({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'apiSecret': 'YOUR_API_SECRET',
})

定义资金费率套利函数

定义一个函数来计算资金费率套利机会：

python
def calculate_funding_rate_arbitrage(exchange1, exchange2, symbol):
    # 获取两个交易所的资金费率
    funding_rate1 = exchange1.fetch_funding_rate(symbol)
    funding_rate2 = exchange2.fetch_funding_rate(symbol)

    # 计算资金费率差异
    funding_rate_diff = funding_rate1 - funding_rate2

    # 检查是否有套利机会
    if funding_rate_diff > 0:
        return {
            'exchange1': exchange1,
            'exchange2': exchange2,
           'symbol': symbol,
            'funding_rate_diff': funding_rate_diff,
        }
    else:
        return None

定义交易函数

定义一个函数来执行资金费率套利交易：

python
def execute_trade(arbitrage_opportunity):
    exchange1 = arbitrage_opportunity['exchange1']
    exchange2 = arbitrage_opportunity['exchange2']
    symbol = arbitrage_opportunity['symbol']
    funding_rate_diff = arbitrage_opportunity['funding_rate_diff']

    # 计算交易规模
    trade_size = 100  # 示例交易规模

    # 在 exchange1 上执行交易
    exchange1.place_order(symbol, 'limit', 'buy', trade_size, funding_rate_diff)

    # 在 exchange2 上执行交易
    exchange2.place_order(symbol, 'limit','sell', trade_size, funding_rate_diff)

运行机器人

运行机器人以连续监控资金费率套利机会：

python
while True:
    # 获取当前资金费率从两个交易所
    funding_rate1 = exchange1.fetch_funding_rate('BTC/USDT')
    funding_rate2 = exchange2.fetch_funding_rate('BTC/USDT')

    # 计算资金费率套利机会
    arbitrage_opportunity = calculate_funding_rate_arbitrage(exchange1, exchange2, 'BTC/USDT')

    # 执行交易如果有套利机会
    if arbitrage_opportunity:
        execute_trade(arbitrage_opportunity)

    # 休眠 1 分钟然后再次检查
    time.sleep(60)

注意

这只是一个基本示例，旨在演示使用 CCXT 进行资金费率套利的概念。你应该修改代码以适应您的具体需求和风险承担能力。此外，您应该确保您有足够的资金和保证金来执行交易。

请注意，资金费率套利是一种复杂的策略，需要对基础市场和风险的深入理解。应该考虑实现 additional features，例如：

  • 风险管理
  • 交易规模
  • 止损和止盈订单
  • 市场数据 feeds
  • 错误处理