抹茶(MEXC)与Upbit API配置：自动化交易指南

• 读取: 允许查询账户余额、订单历史、市场数据等。
• 交易: 允许下单、撤单等操作。请务必谨慎授予此权限，避免因程序漏洞导致资金损失。
• 提现: 极度不建议授予此权限，除非你有非常明确和安全的需求。

import requests import jwt import uuid import hashlib

替换为你的 Access Key 和 Secret Key

为了安全访问Upbit API，你需要设置你的Access Key和Secret Key。请将以下代码中的占位符替换为你从Upbit账户获得的真实密钥。

access_key = "YOUR_UPBIT_ACCESS_KEY"
secret_key = "YOUR_UPBIT_SECRET_KEY"

以下代码展示了如何使用Access Key和Secret Key获取账户余额信息。该函数利用JSON Web Token (JWT)进行身份验证，并通过Upbit API的 /v1/accounts 端点获取数据。

def get_balances():
payload = {
'access_key': access_key,
'nonce': str(uuid.uuid4()),
}

jwt_token = jwt.encode(payload, secret_key, algorithm="HS256")
authorization_token = f"Bearer {jwt_token}"

headers = {"Authorization": authorization_token}

res = requests.get("https://api.upbit.com/v1/accounts", headers=headers)

return res.()

JWT (JSON Web Token) 是一种行业标准，用于在网络应用中安全地传输信息。 在此代码中， jwt.encode 函数使用HS256算法对包含Access Key和唯一nonce值的payload进行签名，生成JWT。 然后，此JWT被添加到Authorization header中，以便向Upbit API验证您的身份。 nonce 是一个唯一值，用于防止重放攻击， 建议每次请求都生成一个新的 nonce 。

以下代码段展示了如何调用 get_balances() 函数并处理可能发生的异常。 程序会尝试获取账户余额，并打印结果。如果发生任何错误，它将捕获异常并打印错误信息。 异常处理是健壮代码的关键组成部分， 尤其是在与外部API交互时。

try:
balances = get_balances()
print(balances)
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")

注意： 请务必妥善保管你的Access Key和Secret Key。 不要将它们存储在公共代码仓库中或以其他方式暴露它们。 任何拥有你的密钥的人都可以访问你的Upbit账户。

2.3 常见问题及注意事项

• API 频率限制: Upbit 为了保障服务器稳定性和公平性，对 API 请求的频率进行了严格的限制。开发者在使用 Upbit API 时，必须详细阅读并遵守其 API 文档中关于频率限制的规定。超出频率限制可能会导致 IP 地址被临时或永久封禁。请合理规划 API 调用策略，使用缓存机制，避免不必要的重复请求，并考虑使用 WebSocket 订阅市场数据以减少 API 请求次数。
• 身份验证: Upbit API 采用基于 JWT (JSON Web Token) 的身份验证机制。开发者需要在 Upbit 平台上创建 API 密钥，并使用该密钥生成 JWT token。该 token 需要在每次 API 请求的头部进行传递，以验证请求的合法性。请务必妥善保管 API 密钥，避免泄露，防止他人恶意使用。JWT token 的生成和传递过程需要严格按照 Upbit 官方文档的指引进行操作，否则可能导致身份验证失败。
• 市场代码: Upbit 使用独特的市场代码体系来标识不同的交易对。例如， KRW-BTC 代表以韩元 (KRW) 计价的比特币 (BTC) 交易对。在进行交易或查询市场数据时，必须使用正确的市场代码。请务必查阅 Upbit 官方文档，了解所有市场代码的含义和用法。错误的 market 代码会导致 API 调用失败或返回错误数据。
• 合规性: Upbit 作为一家受到监管的加密货币交易所，对用户的 KYC (Know Your Customer) 身份验证有着严格的要求。用户在使用 Upbit API 进行交易之前，必须确保自己的账户已经通过完整的 KYC 认证，符合 Upbit 的合规性要求。未通过 KYC 认证的账户可能会被限制交易或无法使用 API 功能。请及时更新您的 KYC 信息，确保账户的合规性。

三、应用场景：网格交易策略

网格交易是一种常见的自动化交易策略，尤其适用于震荡行情。其核心思想是在预先设定的价格区间内，以固定的价格间隔（即“网格”）设置多个买入和卖出订单。当价格下跌触及买单时，系统自动买入；当价格上涨触及卖单时，系统自动卖出，从而在价格的波动中不断获利。网格交易的关键在于合理设置价格区间和网格密度。价格区间需要覆盖标的资产的常见波动范围，而网格密度则影响交易频率和单次收益。密集的网格会带来更高的交易频率，但也可能增加交易成本；稀疏的网格则会降低交易频率，但可能错过部分获利机会。网格交易也可以与其他技术指标结合使用，例如，结合移动平均线判断趋势，从而调整网格的位置和方向。风险管理是网格交易中至关重要的一环，需要设置止损点，以防止价格突破预设区间造成重大损失。参数的设置，包括起始价格、网格间距、每格的交易量和止损位，都会直接影响策略的表现。

实现思路:

1. 设置参数: 详细配置网格交易策略的关键参数，包括但不限于：
   • 交易对选择: 明确指定进行网格交易的加密货币交易对，例如 BTC/USDT、ETH/USDT。
   • 价格范围设定: 审慎设定网格交易的最高价格和最低价格边界。此范围定义了策略运行的价格区间，超出此范围可能触发策略暂停或止损机制。
   • 网格密度调整: 精确定义网格的密度，也就是相邻买单和卖单之间的价格间隔。更小的间隔意味着更高的交易频率，但也可能增加交易手续费成本；更大的间隔则降低了交易频率，可能错过部分盈利机会。
   • 单笔交易量配置: 确定每次买入或卖出的加密货币数量。此参数直接影响每次交易的收益和风险。
   • 资金分配比例: 明确分配用于网格交易的总资金比例，避免过度投入单一策略。
2. 初始化订单: 在当前市场价格附近，按照预设的网格密度，自动创建并挂出初始的买单和卖单。这些订单构成了网格的基础，等待市场价格波动触发。
3. 订单监控: 持续监控已挂出的买单和卖单的成交状态。通过交易所提供的API或交易平台界面，实时跟踪订单执行情况。
4. 订单调整: 这是网格交易策略的核心环节：
   • 买单成交: 当一个买单被执行，立即在该买单上方，按照网格密度挂出一个新的卖单，以期在价格上涨时获利。
   • 卖单成交: 当一个卖单被执行，立即在该卖单下方，按照网格密度挂出一个新的买单，以便在价格下跌时再次买入。
   • 循环迭代: 上述买卖过程不断循环，策略在市场价格的波动中持续进行低买高卖，从而积累收益。
5. 风险控制: 实施严格的风险管理措施，以保护交易本金：
   • 止损价格设定: 预先设定止损价格。当市场价格跌破此价格时，系统自动平仓，以限制潜在的亏损。止损价格的设置应结合市场波动性和个人风险承受能力。
   • 止盈价格设定: 设定止盈价格。当市场价格达到此价格时，系统自动平仓，锁定利润。
   • 异常情况处理: 考虑极端市场情况，例如闪崩或暴涨，并制定相应的应对策略，例如熔断机制或紧急平仓。

代码示例 (Python, 伪代码):

假设已连接交易所 API

execute_grid_trading 函数旨在执行网格交易策略。它接收交易标的 symbol 、价格区间 price_range 、网格密度 grid_density 和每次交易的规模 trade_size 作为参数。函数内部首先通过 place_initial_orders 函数在指定价格区间内按照网格密度预先挂出一定数量的买单和卖单，为后续的自动交易奠定基础。

def execute_grid_trading(symbol, price_range, grid_density, trade_size):
    # 初始化订单：在指定价格范围内，按照网格密度挂出初始买单和卖单
    place_initial_orders(symbol, price_range, grid_density, trade_size)

    while True:
        # 监控订单成交情况：定期检查未成交订单的状态
        for order in get_open_orders(symbol):
            if order['status'] == 'filled':
                # 订单成交，调整订单：根据成交订单类型，在相反方向挂出新的订单
                if order['side'] == 'buy':
                    # 买单成交，在上方网格位置挂卖单
                    place_sell_order(symbol, order['price'] + grid_density, trade_size)
                elif order['side'] == 'sell':
                    # 卖单成交，在下方网格位置挂买单
                    place_buy_order(symbol, order['price'] - grid_density, trade_size)

        # 风险控制：设置止损价和止盈价，当价格超出范围时取消所有订单
        if current_price < stop_loss_price or current_price > take_profit_price:
            cancel_all_orders(symbol)
            break

        time.sleep(1)  # 轮询间隔：每隔一段时间检查订单状态和市场价格

上述代码提供了一个简化的网格交易伪代码示例。在实际应用中，需要考虑更全面的因素。例如，可以选择市价单或限价单等不同的订单类型；需要加入异常处理机制，以应对网络中断、API 错误等情况；还需要进行细致的资金管理，控制单笔交易的仓位大小，并设置总仓位上限。滑点、手续费等因素也会影响交易的最终收益，需要在策略中进行考虑。实际部署时，务必根据交易所的 API 文档进行适配，并进行充分的回测和模拟交易，确保策略的稳定性和盈利能力。