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我最近编写了第一个加密货币交易机器人。从每十分钟收集一次比特币的历史价格开始——我把这些数据装入Python Pandas的数据库里，运行一些程序模拟，进行低买高卖。
这看起来很不错，代码也很简单，用不了几个小时就可以搞定一些robin_stock函数，然后用其大干一场。但我错了，这是我在这个失误中学到的东西，可能会帮助你节省一点时间。
模拟交易比现实交易更加简单
当进行模拟交易，操作人可能需要做一些假设。程序决定在哪个时刻以该价格买进或卖出，并且每次都成功的话，就意味着取得了利润的最大值。
但现实并非这么简单。实际交易需要一点进行时间，价格也在不断变化。当程序进行实时交易时，价格发生显著变化之前只能完成一部分的订单，甚至可能无法完成任何订单。
我把这称为“摇摆和错过”。制作出的智能交易机器人需要平滑的处理此类情况。对此，我选择保存交易的订单号，经常对结果进行查询。如果一个小时后这笔交易还没有进行，机器人就会取消订单然后再进行一次尝试。
在模拟中所有的订单都可以按预期完成——但在现实生活中，需要检查订单的完成与丢失情况。
限制买卖是好帮手
当进行实时交易时，需要以限价单或者市场单的形式发布这个买卖。有了市场指令之后，交易将以任何现行汇率完成，这并不好。因为价格可能在几秒钟内波动。这就是使用机器人作为首选的原因。所以我通过限制交易的方式下单，如果价格剧烈波动的话，它就不会以超出预期的价格买入或卖出。
注意精确度
现在回想起来，这是显而易见的，但是当代码第一次运用时，它就给我带来了一些麻烦，在模拟中发布一个购买(cash_on_hand/coin_price)是可行的。当然，模拟可能会储存购买的12.2342348998729384797 ETH，但在模拟中没人会在乎。
但是如果在现实生活中尝试这么做是很可能失败的。交易平台对购买量和价格的精确度有限制，并且会根据币种的不同有所变化。当你想到这一点的时候就会明白——DOGE目前的售价只有几分之一美分，而BTC的售价目前超过1.9万美元，不可能像买BTC一样合理的购买极小部分的DOGE。
机器人为每个币种的价格和购买量建立了最精确的查找表，并使用它们计算购买订单数量。如果发生了执行错误，服务器会发送错误反馈。
不能假设服务器总如期望的那样响应
这只是一个编程实践，但是如果不第一时间就写出来的话，这个程序很快就会被理解。每次发出与服务器对话的调用——获取价格、发出订单、检查状态——检查异常，每一次执行中都是如此。
你的模拟如果没有维护窗口，则不会出现服务器故障与对未编写错误库的调用，现实生活中实际交易的要素如此多，并且……
假设互联网连接失败，电源关闭的内容
必须处理断电、上网和程序崩溃的问题。如果正在计算移动平均线或RSI这类值，或是观察烛台模式，需要非常确定数据的连续性与不中断。如果中断可能导致程序出现错误的调用。需要对状态进行保存，检查数据的日期戳。如果在计算指示符时发现数据中断，则需要暂停执行直到得到需要计算的全部数据。
匹配币种与正确的售价
出现以下错误是完全可能的，机器人试图以另一个币种的价格出售某个币种。这会导致一些非常愚蠢的事情发生。由于一个糟糕的设计决定，某个早期版本的机器人试图以当时BCH的成本出售一些BTC，这低了一个数量级。
这个数据没有让我非常难过的原因是，这个价格相差是如此之远，以至于服务器将其标记为错误，如果只是差了，例如，一个因数4的话，这个错误交易会让我付出很多代价。
让机器人给你发短信非常有用
大多数手机公司都有发送电子邮件的方式，这些邮件会以短信的形式发送到手机，这让我们可以在做其他事情时实时了解机器人在做什么。例如想知道的机器人取得的成功，或是一定需要知道的机器人做的傻事。
我将短信配置设置为告诉我何时买进买出，并且发送每个交易订单的结果。这样我就知道机器人是否下达了成功的订单。
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确保用少于所有的钱进行交易
这个情况一般出现在想要进行小事务测试的更改时。从一开始就把这个功能构建到机器人中——没有人希望使用账户中所有的钱进行实时测试。
静态分析减少了开发时间
这也是很好的编程实践。在Python中，一些错误会直到执行代码分支时才发现。如果该错误在一个不常运行的函数中，如buy()或sell()函数中，这类错误可能几个小时都捕捉不到。
使用PyLint和PyFlakes这样的工具，可以快速捕获运行过程中的一些错误。我强烈推荐这类工具，可以大量节省时间。
请注意，上述所有内容都不应视为理财建议。投资中承担的任何风险都是自己的，编写一个花钱的程序比亲手交易加密货币的风险还要更大，这已经很能说明问题了。
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编译组：董昱璨、张静影
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