Upbit自动交易：如何安全获取API密钥并设置Python环境？

2025-03-05 14:41:29 79

Upbit API 如何配置自动交易策略

配置 Upbit API 以实现自动交易策略，需要谨慎的规划和执行。 这篇文章将指导你完成从密钥获取、环境设置到策略实现的关键步骤。

1. 获取 Upbit API 密钥

为了能够使用 Upbit 的 API 接口，你需要拥有一个有效的 Upbit 账户。 确保你的账户已经完成了 KYC（了解你的客户）验证流程，这是平台安全和合规性的重要组成部分。 KYC 验证通常需要提供身份证明文件和地址证明等信息。

账户准备就绪后，登录 Upbit 官方网站。 导航至用户账户相关的“我的页面”或直接寻找“API 管理”部分。 这个区域通常位于账户设置或安全设置下。 在API管理页面，你将找到申请或生成 API 密钥的选项。

在申请 API 密钥时，Upbit 通常会要求你设置 API 密钥的权限。 你需要仔细考虑你的应用程序或交易策略需要哪些权限，例如，交易权限、查询账户信息权限、获取市场数据权限等。 选择最小化权限原则，只授予必要的权限，以提高安全性。 生成 API 密钥后，请务必妥善保管你的密钥，避免泄露。 Upbit 会提供一个 API 密钥（Access Key）和一个 Secret 密钥（Secret Key）。 Access Key 用于标识你的身份，Secret Key 用于签名你的 API 请求，确保请求的安全性。 请勿将 Secret Key 泄露给任何人，也不要将其存储在不安全的地方。 如果 Secret Key 泄露，请立即撤销该 API 密钥，并重新生成新的密钥。

重要提示：

  • 阅读并理解 API 使用条款。 Upbit 对 API 的使用制定了详细的使用条款和政策，涵盖速率限制、数据使用规范等方面。在使用 Upbit API 之前，务必仔细阅读并充分理解这些条款，以确保你的应用程序符合所有要求。违反这些条款可能导致 API 访问权限被暂停或永久终止，甚至可能导致账户被封禁。
  • 启用必要的权限。 API 密钥需要根据你的交易策略启用相应的权限。至少需要拥有“交易”权限才能执行买入或卖出操作，这是实现自动交易的基础。如果你的策略依赖于历史价格数据、市场深度或其他实时行情信息，则还需要启用“行情”权限。为了查询账户余额、交易历史等信息，还需要启用“账户”权限。请根据你的实际需求，谨慎选择并启用所需的权限，避免授予不必要的权限，以降低潜在的安全风险。
  • 创建后妥善保管密钥。 Upbit 在创建 API 密钥时，会提供一个 Public Key (也称为 Access Key) 和一个 Secret Key。Access Key 用于标识你的应用程序，而 Secret Key 则用于对 API 请求进行签名验证。 Secret Key 仅会显示一次，务必在创建后立即将其安全存储。强烈建议使用密码管理器等工具来安全地存储 Secret Key，避免将其存储在易于访问的位置，例如代码库、配置文件或电子邮件中。泄漏 Secret Key 可能导致他人未经授权访问你的 Upbit 账户，并造成严重的财务损失。
  • 设置 IP 访问限制 (推荐)。 为了进一步增强 API 密钥的安全性，强烈建议你设置 IP 访问限制。通过指定允许访问 API 的 IP 地址范围，你可以有效防止即使 Secret Key 泄露，未经授权的请求也无法通过验证。 Upbit 允许你配置多个允许访问的 IP 地址或 CIDR 块。在设置 IP 访问限制时，请确保将你的服务器或本地开发环境的 IP 地址添加到允许列表中。 务必定期审查并更新 IP 访问限制，以确保其与你的实际使用情况保持一致。

2. 设置开发环境

配置自动交易策略，通常需要选择一种编程语言和对应的开发环境。Python是加密货币交易策略开发中一个广泛使用的选择，这得益于其清晰的语法、庞大的社区支持以及大量专门为数据分析、量化交易和API交互设计的库。

以下是使用 Python 的环境搭建步骤：

  • 安装 Python。 从 Python 官方网站 (python.org) 下载并安装 Python。 强烈建议使用 Python 3.8 或更高版本，因为这些版本通常包含最新的安全更新和性能优化。 同时，检查操作系统是否匹配所下载的 Python 版本（32位或64位）。 在安装过程中，确保勾选“Add Python to PATH”选项，以便于在命令行中直接使用 Python 和 pip 命令。
  • 安装 pip。 pip 是 Python 的包管理工具，用于安装和管理第三方库，例如 NumPy、Pandas、TA-Lib 和 ccxt (加密货币交易所交易API)。 通常，Python 安装包会自带 pip。 如果没有，或者需要更新 pip，可以通过命令行运行 python -m ensurepip --default-pip 和 python -m pip install --upgrade pip 进行安装和升级。 务必确认 pip 的版本是最新的，以确保可以顺利安装所需的依赖库。
  • 创建虚拟环境 (推荐)。 使用 venv 或 virtualenv 创建一个独立的虚拟环境，是最佳实践。虚拟环境可以将项目所需的依赖包与系统环境隔离，避免不同项目之间的依赖冲突，并提高代码的可移植性和可维护性。创建虚拟环境的步骤如下： 
    
    python -m venv myenv  # 使用 venv
    创建完成后，激活虚拟环境：
    • 在 Windows 上： 
      
              myenv\Scripts\activate
    • 在 macOS 和 Linux 上： 
      
             source myenv/bin/activate
    激活后，命令行提示符会显示虚拟环境的名称 (例如： (myenv) )，表示你已成功进入虚拟环境。 此时，使用 pip install 安装的所有包都会被安装到该虚拟环境中，而不会影响全局的 Python 环境。 安装常用的加密货币交易库，例如 pip install ccxt , pip install pandas , pip install numpy 。

或者

virtualenv myenv

使用 virtualenv 创建独立的 Python 虚拟环境，确保项目依赖的隔离性。 在开始之前，请确认已安装 virtualenv 工具。 如果尚未安装，请使用以下命令进行安装： pip install virtualenv 。

创建虚拟环境：执行 virtualenv myenv 命令将在当前目录下创建一个名为 "myenv" 的虚拟环境。 此命令会创建一个包含 Python 解释器副本以及 pip 的目录，用于管理项目特定的依赖。

激活虚拟环境：

  • Linux/macOS: source myenv/bin/activate 激活虚拟环境。激活后，终端提示符会发生变化，显示当前处于 "myenv" 虚拟环境中。
  • Windows: myenv\Scripts\activate 激活虚拟环境。 同样，激活后，终端提示符会指示当前环境。

安装必要的 Python 库。

激活虚拟环境后，使用 pip 安装与 Upbit API 交互所需的库，例如 pyupbit 和其依赖项。 pyupbit 库简化了与 Upbit 交易所 API 的交互，提供了便捷的函数来获取市场数据、交易等。

pip install pyupbit

pip install requests # 如果 pyupbit 依赖 requests ，则需要安装。 requests 是一个流行的 Python 库，用于发送 HTTP 请求，是许多 API 客户端的基础。

3. 深入了解 Upbit API

pyupbit 库实际上是对 Upbit 交易所 REST API 的 Python 封装，极大地简化了开发者与 Upbit 服务器进行数据交互和交易操作的复杂性。通过使用 pyupbit ，开发者无需直接处理 HTTP 请求和响应，可以更专注于策略逻辑的实现。因此，熟练掌握 pyupbit 库中提供的各种函数及其参数对于开发基于 Upbit 的交易机器人或自动化交易系统至关重要。

以下列举了一些常用的 pyupbit 函数，并对其功能和使用方式进行了更详细的说明：

  • upbit.get_ticker(tickers) : 此函数用于获取指定加密货币对的实时行情信息，例如当前价格、最高价、最低价、交易量等。 tickers 参数是一个包含一个或多个币种代码的 Python 列表，例如 ['KRW-BTC', 'KRW-ETH'] ，其中 KRW-BTC 代表韩元计价的比特币， KRW-ETH 代表韩元计价的以太坊。 返回的数据通常是一个包含多个字段的字典或 JSON 对象，需要根据实际需求解析。
  • upbit.get_orderbook(tickers) : 该函数用于获取指定加密货币对的实时挂单（买单和卖单）信息，即买盘和卖盘的深度数据。 tickers 参数的格式与 get_ticker 函数相同，同样是一个包含币种代码的列表。 返回的数据包含买单和卖单的价格和数量，可以用于分析市场深度和流动性。
  • upbit.buy_limit_order(ticker, price, volume) : 此函数用于以指定的价格（ price ）和数量（ volume ）挂买单买入指定币种（ ticker ）。 ticker 是币种代码，例如 KRW-BTC ， price 是买入价格，单位为韩元， volume 是买入数量，单位为对应币种的数量。 该函数会创建一个限价买单，只有当市场价格达到或低于指定价格时才会成交。
  • upbit.sell_limit_order(ticker, price, volume) : 该函数与 buy_limit_order 函数类似，用于以指定的价格（ price ）和数量（ volume ）挂卖单卖出指定币种（ ticker ）。 参数的含义与 buy_limit_order 相同。 该函数会创建一个限价卖单，只有当市场价格达到或高于指定价格时才会成交。
  • upbit.get_balance(ticker) : 此函数用于获取指定币种的账户余额。 如果 ticker 参数为空字符串或 None ，则默认获取韩元 (KRW) 余额。 如果指定了币种代码，例如 KRW-BTC ，则获取该币种的余额。 返回值通常是一个浮点数，表示可用余额。
  • upbit.get_order(uuid) : 该函数用于获取指定订单的详细信息。 uuid 是订单的唯一 ID，由 Upbit 交易所生成。 通过该函数可以查询订单的状态（例如：待成交、已成交、已取消等）、成交价格、成交数量等详细信息。
  • upbit.cancel_order(uuid) : 此函数用于取消尚未成交的指定订单。 uuid 参数是订单的唯一 ID，需要确保该订单属于当前用户，并且尚未完全成交。 取消订单后，冻结的资金或币种将会被解冻。

4. 实现自动交易策略

自动交易策略是加密货币交易中的重要组成部分，它通过预先设定的规则，使交易系统能够自动执行买卖操作，无需人工干预，从而提高交易效率并抓住市场机会。 自动交易策略通常基于技术指标、市场趋势、价格波动或其他量化因素，并通过程序化方式实现。一个简单的策略可以是：当某个币种的价格下跌超过预设的百分比时自动买入，当价格上涨超过预设的百分比时自动卖出，这种策略旨在捕捉市场的短期波动。

以下是一个基于 Python 编程语言和 pyupbit 库的简单自动交易策略示例。 pyupbit 是一个流行的 Python 库，专门用于与 Upbit 加密货币交易所进行交互，提供了便捷的 API 接口，可以获取市场数据、下单交易等。该示例展示了如何使用 Python 和 pyupbit 实现一个基本的自动交易逻辑，为进一步开发复杂的交易策略奠定基础。

import pyupbit
import time

替换为你的 API 密钥

在使用 Upbit API 之前，你需要先在 Upbit 交易所申请 API 密钥。请务必妥善保管你的 access key 和 secret key，避免泄露。泄露的密钥可能导致你的账户被盗用。

access_key = "YOUR_ACCESS_KEY"
secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"

使用申请到的 access key 和 secret key 初始化 Upbit 客户端。 pyupbit.Upbit() 函数用于创建 Upbit 类的实例，该实例将用于后续的 API 调用。

upbit = pyupbit.Upbit(access_key, secret_key)

定义交易参数，包括交易币种、买入阈值、卖出阈值和初始韩元余额。 ticker 定义交易的币种代码，例如 "KRW-BTC" 代表韩元计价的比特币。 buy_threshold 和 sell_threshold 定义了买入和卖出的价格变动百分比阈值，这里设置为 5%。 krw_balance 用于记录账户的韩元余额，初始值为 0。

ticker = "KRW-BTC" # 交易币种
buy_threshold = 0.05 # 下跌 5% 买入
sell_threshold = 0.05 # 上涨 5% 卖出
krw_balance = 0.0 # 初始化韩元余额

get_current_price(ticker) 函数用于获取指定币种的当前价格。该函数调用 pyupbit.get_current_price() 函数获取实时价格，如果获取失败，则会返回 None 。

def get_current_price(ticker):
"""获取当前价格"""
return pyupbit.get_current_price(ticker)

get_average_buy_price(ticker) 函数用于获取上次买入的平均价格。该函数首先通过 upbit.get_order(ticker) 获取指定币种的所有订单信息，然后筛选出已成交的买入订单，并计算平均买入价格。如果没有找到任何历史交易记录或者没有已成交的买入订单，则返回 None 。 在计算平均买入价格时，考虑了成交量加权，从而得到更准确的平均价格。

def get_average_buy_price(ticker):
"""
获取上次买入的平均价格
"""
try:
orders = upbit.get_order(ticker)
if not orders:
return None # 没有找到任何历史交易记录 

        # 获取所有已经成交的买入订单
        filled_buy_orders = [order for order in orders if order['side'] == 'bid' and order['state'] == 'done']
        if not filled_buy_orders:

            return None

        # 计算平均买入价格
        total_volume = sum([float(order['volume']) for order in filled_buy_orders])
        total_price = sum([float(order['price']) * float(order['volume']) for order in filled_buy_orders])
        return total_price / total_volume if total_volume > 0 else None
    except Exception as e:

        print(f"Error retrieving average buy price: {e}")

        return None

主循环，不断获取当前价格，并根据价格变动情况进行买入或卖出操作。如果当前价格获取失败，则等待 1 秒后重试。如果没有找到之前的买入订单，则等待 60 秒后重试。买入时，会检查账户是否有足够的韩元余额，卖出时，会检查账户是否有足够的 BTC 余额。买入和卖出都使用市价单，以确保快速成交。 为了防止频繁交易，每次操作后会等待 60 秒。

while True:
try:
current_price = get_current_price(ticker)
if current_price is None:
print("Error getting current price. Retrying...")
time.sleep(1)
continue 

        average_buy_price = get_average_buy_price(ticker)

        if average_buy_price is None:

            print("No previous buy order found. Waiting...")

            time.sleep(60)

            continue

        price_change = (current_price - average_buy_price) / average_buy_price

        if price_change <= -buy_threshold:

            # 买入

            krw_balance = upbit.get_balance("KRW")

            if krw_balance > 5000: # 确保有足够的韩元

                buy_volume = krw_balance * 0.99 / current_price # 买入 99% 的韩元等值的 BTC， 预留少量手续费

                buy_order = upbit.buy_market_order(ticker, krw_balance * 0.99)

                print(f"Buy order placed: {buy_order}")

            else:

                print("Not enough KRW to buy.")

        elif price_change >= sell_threshold:

            # 卖出

            btc_balance = upbit.get_balance(ticker)

            if btc_balance > 0.00008: # 确保有足够的 BTC， 大于最小交易单位

                sell_order = upbit.sell_market_order(ticker, btc_balance)

                print(f"Sell order placed: {sell_order}")

            else:

                print("Not enough BTC to sell.")

        else:

            print(f"No action needed. Current price change: {price_change:.2f}%")

        time.sleep(60) # 每 60 秒检查一次
    except Exception as e:

        print(f"An error occurred: {e}")

        time.sleep(10) # 发生错误时，稍作休息

代码解释：

  • API 密钥： 为了安全地访问和操作您的 Upbit 账户，必须将代码中的 YOUR_ACCESS_KEY 和 YOUR_SECRET_KEY 替换为您个人的Upbit API密钥。访问密钥用于身份验证，密钥则用于授权交易。请务必妥善保管您的API密钥，防止泄露，避免未经授权的访问和潜在的资金损失。您可以在Upbit官方网站的API管理页面创建和管理您的API密钥。
  • 交易币种： ticker 变量定义了算法交易策略所针对的特定加密货币交易对。在本例中， KRW-BTC 代表以韩元（KRW）计价的比特币（BTC）。您可以根据您的投资目标和市场分析，将此变量更改为其他Upbit支持的交易对，例如 KRW-ETH （韩元计价的以太坊）或 BTC-ETH （比特币计价的以太坊）。请注意，不同的交易对具有不同的波动性和交易量。
  • 买卖阈值： buy_threshold 和 sell_threshold 参数定义了触发买入和卖出操作的价格变动比例。这些阈值决定了策略的敏感度，较高的阈值意味着只有当价格发生较大波动时才会进行交易，从而降低了交易频率和潜在的交易费用，但也可能错失一些交易机会。相反，较低的阈值会导致更频繁的交易，增加了交易费用，但也可能捕捉到更小的价格波动。根据市场情况和风险承受能力调整这些阈值至关重要。
  • 韩元余额获取: 在执行任何交易操作之前，该策略会先获取您Upbit账户中当前的韩元（KRW）余额。这是为了确保有足够的资金进行购买操作。如果账户余额不足，买入操作将被跳过，从而避免无效的交易尝试。
  • 无限循环： while True 循环是量化交易策略的核心组成部分，它使策略能够不间断地监控市场行情并执行交易操作。此循环将持续运行，直到手动停止程序。
  • 获取当前价格： 使用 pyupbit.get_current_price() 函数从Upbit交易所获取指定交易对（例如 KRW-BTC ）的实时市场价格。此函数定期调用Upbit的API，以获取最新的价格数据，为后续的买卖决策提供依据。
  • 判断买卖条件： 根据当前市场价格和预先设定的买入和卖出阈值，策略会评估是否满足买入或卖出的条件。如果当前价格低于买入阈值，则会触发买入操作；如果当前价格高于卖出阈值，则会触发卖出操作。这些阈值是基于价格变动比例计算的，例如，如果买入阈值为-0.01（-1%），则当价格下跌1%时将触发买入。
  • 执行买卖操作： 策略使用 upbit.buy_market_order() 函数执行买入操作，并使用 upbit.sell_market_order() 函数执行卖出操作。这些函数通过Upbit API提交市价单。市价单会以当前市场最佳价格立即成交，确保交易的快速执行。虽然市价单保证了成交速度，但相比限价单，可能牺牲一些价格上的优势。策略使用市价单是为了提高交易的执行效率。
  • 错误处理： try...except 异常处理块用于捕获程序在运行过程中可能出现的各种异常情况，例如网络连接问题、API请求错误或账户余额不足等。通过捕获这些异常，策略可以防止程序崩溃，并采取相应的处理措施，例如记录错误日志或暂停交易。
  • 休眠： time.sleep() 函数使程序在每次循环迭代之间暂停一段时间，以避免过于频繁地调用Upbit API。过度频繁的API调用可能会导致API限制或降低程序的响应速度。休眠时间的长短可以根据实际需求进行调整，建议根据Upbit的API使用条款设置合理的休眠时间。

重要事项：

  • 风险提示： 自动交易策略固然便捷，但其存在固有风险。用户务必深入理解策略的运作机制、历史回测数据、以及可能出现的极端市场情况。切记从小额资金开始，进行充分的模拟交易或小范围实盘测试，观察策略在不同市场环境下的表现。
  • 资金管理： 在加密货币交易中，资金管理至关重要。切勿将所有资金投入单一币种或策略，务必进行资产分散配置。根据个人风险承受能力和投资目标，合理规划每项策略的资金比例，避免因单一投资失误而遭受重大损失。
  • 止损： 设置止损是控制风险的关键手段。预先设定可承受的最大亏损比例或金额，一旦达到止损点，系统将自动平仓，有效避免损失进一步扩大。止损位的设置应结合币种波动性、交易周期以及个人风险偏好进行综合考量。
  • 监控： 自动交易策略并非一劳永逸。市场环境瞬息万变，策略需要根据市场变化进行持续优化和调整。用户应定期监控策略的运行状况，包括成交量、盈亏情况、持仓比例等，并根据市场信号和策略表现，及时调整参数、优化算法，甚至暂停或更换策略。
  • 费用考虑： Upbit 交易会产生手续费，这会直接影响策略的盈利能力。在设计和评估策略时，必须充分考虑手续费的因素，并将其纳入成本计算。高频交易策略尤其需要关注手续费对利润的侵蚀，选择低手续费率的交易对或调整交易频率，以降低交易成本。同时，注意Upbit可能存在的其他费用，例如提币手续费等。

5. 策略优化和改进

上述示例仅为一个基础策略框架。务必基于自身交易目标、风险承受能力以及市场环境的变化，对其进行深度优化与精细化调整。

进一步提升策略效能，可以考虑以下维度：

  • 融入技术指标分析： 整合移动平均线（MA）、移动平均收敛散度（MACD）、相对强弱指数（RSI）等常用技术指标，构建更精准的入场与出场信号。例如，当MACD出现金叉且RSI高于超卖区时，可能预示着买入机会；反之，当MACD出现死叉且RSI低于超买区时，可能预示着卖出机会。
  • 实施动态阈值调整： 摒弃固定的买卖阈值，根据市场的波动幅度（例如使用ATR指标）动态调整阈值水平。在高波动率时期，适当放宽阈值，避免频繁交易；在低波动率时期，收紧阈值，捕捉细微的市场机会。
  • 部署止盈止损机制： 预先设定止盈价格和止损价格，在达到盈利目标时及时锁定利润，同时在价格下跌至风险容忍范围时果断止损，有效规避潜在的巨额亏损。止损策略可采用固定比例止损或追踪止损。
  • 拓展多币种交易组合： 不再局限于单一币种的交易，构建包含多种加密货币的投资组合，通过分散投资降低非系统性风险，提高整体收益的稳定性。不同币种之间的相关性需要仔细评估。
  • 开展历史回测验证： 利用历史市场数据对策略进行全面回测，模拟真实交易环境，评估策略在不同市场条件下的表现，识别潜在的缺陷与不足，为策略优化提供数据支撑。应关注回测的真实性和代表性。
  • 引入机器学习算法： 运用机器学习模型（如时间序列预测、神经网络等）对加密货币的价格走势进行预测，从而制定更具前瞻性的交易策略。需要大量高质量的历史数据进行模型训练与验证，并持续优化模型参数。
The End

发布于：2025-03-05，除非注明，否则均为数新知原创文章，转载请注明出处。