Upbit自动止盈止损Python脚本分享：降低交易风险

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Upbit 自动止盈止损脚本分享

近年来，加密货币市场的波动性吸引了大量交易者，同时也带来了巨大的风险。为了更好地管理风险，提高交易效率，越来越多的交易者开始使用自动化交易工具。本文将分享一个基于Python的Upbit自动止盈止损脚本，希望能帮助大家在加密货币交易中更加游刃有余。

一、脚本原理

该脚本的核心在于利用Upbit官方提供的API接口，对用户账户的数字资产进行实时监控和管理，并根据预先设定的风险管理策略（即止盈和止损点位）自动执行交易指令。此自动化过程旨在减少人工干预，提升交易效率，并严格遵守预设的风险参数。脚本运行的核心流程是一个持续循环的过程，不断地评估市场状况并做出相应的决策。

  1. 获取账户信息： 脚本首先需要访问Upbit API，通过用户的API密钥安全地获取账户的详细信息。这些信息包括但不限于：当前账户中持有的所有加密货币种类、每种加密货币的具体数量、以及持有这些加密货币的平均买入价格（也称为持仓成本价）。这些信息是后续止盈止损计算的基础。
  2. 获取市场价格： 脚本会向Upbit API请求目标加密货币的实时市场价格。这个价格通常是最近成交价，也是判断是否触发止盈或止损条件的关键依据。为了提高准确性，脚本可能会同时获取买一价和卖一价，并根据特定规则（例如取中间值）计算出一个更精确的市场参考价格。
  3. 计算止盈止损价格： 止盈和止损价格是基于用户设定的止盈比例和止损比例，结合当前持仓成本价计算得出的。例如，如果用户设置止盈比例为10%，止损比例为5%，且持仓成本价为100 USDT，则止盈价格为110 USDT，止损价格为95 USDT。止盈和止损比例的选择应充分考虑个人的风险承受能力、投资目标以及对市场波动性的预期。更高级的策略可能会根据历史波动率动态调整止盈止损比例。
  4. 判断是否触发止盈止损： 脚本会将获取到的实时市场价格与之前计算出的止盈价格和止损价格进行实时比较。如果市场价格等于或超过止盈价格，则认为触发了止盈条件，意味着达到了预期的盈利目标。反之，如果市场价格等于或低于止损价格，则认为触发了止损条件，意味着需要及时止损以限制潜在的亏损。考虑到交易滑点，实际判断时可能会增加一个容忍范围，例如在止盈价格基础上稍微降低一些，或者在止损价格基础上稍微提高一些。
  5. 执行交易指令： 当止盈或止损条件被触发时，脚本会立即调用Upbit API，并自动提交卖出目标加密货币的交易订单。订单类型通常为市价单或限价单。市价单可以确保快速成交，但可能承受一定的滑点损失；限价单可以控制成交价格，但可能无法立即成交。脚本会根据预设的订单类型和数量，将交易指令发送到Upbit交易所，完成止盈止损操作。下单前，脚本通常会再次确认账户余额，以确保有足够的币种可以卖出。
  6. 休眠： 为了避免对Upbit API造成过大的压力，并防止因频繁请求而触发API限制，脚本在完成一次完整的循环后会暂停一段时间，即进入休眠状态。休眠时间的长短可以根据实际需求进行调整，但通常不宜过短，一般建议设置为几秒钟到几分钟不等。休眠期间，脚本不进行任何操作，等待休眠时间结束后再重新开始新一轮的循环。更为精细的脚本会采用指数退避策略，即当API请求失败时，休眠时间会逐渐增加，以避免对API造成持续的压力。

二、脚本代码示例

以下是一个简化的Python脚本示例，用于与Upbit交易所交互，仅供参考。实际部署和使用时，务必根据个人的交易策略、风险承受能力以及Upbit API的具体要求进行全面的修改、完善和安全审计。

import pyupbit

该语句导入 pyupbit 库，这是一个专门为Upbit交易所设计的Python API封装库。使用该库，开发者可以方便地通过Python代码调用Upbit的各种API接口，包括但不限于行情数据获取、订单提交、账户信息查询等。

import time

此语句导入Python的 time 模块。 time 模块提供了与时间相关的函数，例如，可以使用 time.sleep() 函数在程序执行过程中暂停一段时间，这在交易脚本中常用于控制API请求的频率，避免触发Upbit的API调用频率限制，或者根据预定的时间间隔执行交易操作。

Upbit API 密钥

访问 Upbit API 需要有效的 API 密钥，它由 access key 和 secret key 组成。请务必妥善保管您的密钥，避免泄露。 API 密钥是您访问 Upbit 交易所数据和执行交易的凭证，类似于用户名和密码。

access_key = "YOUR_ACCESS_KEY"

Access Key 用于标识您的账户。在发送 API 请求时，Access Key 会被用来验证请求的身份。 您可以在 Upbit 官网的“我的页面”或“API 管理”部分创建和管理您的 Access Key。

secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"

Secret Key 用于对 API 请求进行签名，确保请求的完整性和真实性。Secret Key 必须保密，切勿分享给他人。 请注意，Secret Key 一旦泄露，您的账户可能面临风险。强烈建议定期更换 Secret Key。

重要提示：

  • 请勿将 API 密钥硬编码到公开的代码库中，例如 GitHub。
  • 使用环境变量或配置文件安全地存储 API 密钥。
  • 定期检查您的 API 密钥权限，仅授予必要的权限。
  • 监控您的 API 使用情况，及时发现异常活动。
  • 开启双重身份验证 (2FA) 以增强账户安全性。
  • 如果您怀疑 API 密钥已泄露，请立即重置。

初始化 Upbit 对象

使用 pyupbit 库初始化 Upbit 对象，需要提供您的 Upbit API 密钥，包括访问密钥 (access key) 和安全密钥 (secret key)。这两个密钥对于访问您的 Upbit 账户和执行交易至关重要。请务必妥善保管您的密钥，避免泄露，因为泄露可能导致您的资产风险。 您可以通过Upbit 官方网站或应用程序创建并管理您的 API 密钥。

初始化 Upbit 对象的代码示例如下： 

upbit = pyupbit.Upbit(access_key, secret_key)

其中， access_key 是您的访问密钥， secret_key 是您的安全密钥。请将 access_key 和 secret_key 替换为您的实际密钥。

初始化完成后，您就可以使用 upbit 对象调用 pyupbit 库提供的各种方法，例如查询账户余额、获取市场数据、下单等。

安全提示：

  • 不要将您的 API 密钥泄露给任何人。
  • 定期更换您的 API 密钥。
  • 限制 API 密钥的权限，只授予必要的权限。
  • 在不使用 API 密钥时，及时禁用它们。

目标币种

在加密货币交易中，选择合适的目标币种至关重要。这里， ticker = "KRW-BTC" 表示交易对为韩元 (KRW) 计价的比特币 (BTC)。

ticker 是一个常用的术语，用于指代特定加密货币交易对的交易代码。 在本例中， KRW-BTC 明确指定了以韩元作为基础货币购买或出售比特币。这意味着交易者可以使用韩元来购买比特币，或者将比特币兑换成韩元。理解交易对的概念是进行有效加密货币交易的基础。

更深入地理解，这个交易对表明交易平台支持韩元与比特币之间的直接交易。这消除了交易者在进行交易之前，需要将韩元兑换成另一种中间货币（例如美元）的需要，从而简化了交易流程，并降低了潜在的交易费用。需要注意的是，不同交易所支持的交易对可能有所不同，选择合适的交易所对于执行特定交易策略至关重要。

分析 KRW-BTC 交易对的历史数据，例如交易量、价格波动性和市场深度，可以帮助交易者制定更明智的交易决策。高交易量通常意味着更高的流动性，降低滑点风险。 价格波动性则反映了市场的风险水平，不同的交易者可能会根据自身的风险承受能力选择不同的交易策略。市场深度则反映了买卖盘的挂单情况，有助于判断市场的供需关系。

止盈比例 (例如：5%的止盈比例)

在加密货币交易中，止盈比例是一个预先设定的价格目标，当资产价格达到该目标时，交易会自动平仓，以锁定利润。它代表了投资者愿意接受的利润上限。例如，如果止盈比例设置为5%，则意味着投资者希望在资产价格上涨5%时出售并获利。

止盈比例的选择取决于多种因素，包括投资者的风险承受能力、市场波动性以及交易策略。风险厌恶型投资者可能会选择较低的止盈比例，以确保较小的利润，而风险承受能力较高的投资者可能会选择较高的止盈比例，以追求更大的潜在利润。

止盈比例可以用小数或百分比表示。在代码中，通常使用小数形式。因此，5%的止盈比例可以表示为0.05。

代码示例：

profit_ratio = 0.05

这个变量 profit_ratio 用于在交易算法中计算止盈价格。止盈价格的计算通常是将买入价格乘以 (1 + 止盈比例)。

例如：

止盈价格 = 买入价格 * (1 + profit_ratio)

止盈价格 = 买入价格 * (1 + 0.05)

需要注意的是，实际应用中，还需要考虑交易手续费、滑点等因素对止盈价格的影响，并根据具体情况进行调整。

止损比例 (示例：3%的止损比例)

在加密货币交易中，止损比例是指当交易价格不利于您的预期时，为了限制潜在损失而设置的订单触发点。 它通常表示为您初始投资金额的百分比。 例如，3%的止损比例意味着，如果交易价格下跌超过您投入资金的3%，止损订单将被触发，从而自动平仓以避免更大的损失。

loss_ratio = 0.03

上述代码片段表示止损比例为0.03，等同于3%。这个数值在交易策略中至关重要，因为它直接影响您的风险承受能力和潜在回报。选择合适的止损比例需要综合考虑多种因素，包括您的交易风格（例如：日内交易、波段交易或长期投资）、市场波动性以及您对特定交易的信心程度。

更精细的策略可能会根据市场波动性动态调整止损比例。例如，在高波动时期，为了避免被市场噪音过早触发止损，可能会选择更大的止损比例。相反，在低波动时期，可以使用更小的止损比例来更有效地控制风险。

使用编程方式设定止损比例，允许交易者构建自动化交易系统，并根据预定义的规则自动执行止损订单。这有助于提高交易效率，并减少因情绪化决策造成的潜在损失。务必在实际交易中使用止损订单之前，进行充分的回测和模拟交易，以确保其符合您的风险管理策略和交易目标。

循环间隔 (秒)

sleep_time = 5

def get_average_buy_price(ticker):

"""
获取指定交易对的平均买入价格。
"""

try:
balances = upbit.get_balances()
for balance in balances:
if balance['currency'] == ticker.split('-')[1]:
return float(balance['avg_buy_price'])
return None
except Exception as e:
print(f"Error getting average buy price for {ticker}: {e}")
return None

这段代码尝试从Upbit账户获取指定交易对的平均买入价格。它通过 upbit.get_balances() 函数获取账户余额信息。然后，遍历余额列表，查找与指定交易对的币种代码（例如，如果交易对是"KRW-BTC"，则币种代码是"BTC"）匹配的余额。如果找到匹配的余额，则返回其 avg_buy_price 属性的值，该属性表示平均买入价格。如果在余额列表中找不到匹配的币种，或者在获取余额信息时发生任何异常，函数将返回 None 。

def get_current_price(ticker):

"""
获取指定交易对的当前价格。
"""

try:
return pyupbit.get_current_price(ticker)
except Exception as e:
print(f"Error getting current price for {ticker}: {e}")
return None

此函数使用 pyupbit.get_current_price(ticker) 方法获取指定交易对的当前市场价格。如果成功获取，则返回价格；如果发生异常（例如网络错误或API错误），则捕获异常并打印错误消息，然后返回 None 。

def calculate_profit_loss_prices(avg_buy_price, profit_ratio, loss_ratio):

"""
计算止盈和止损价格。
"""

profit_price = avg_buy_price * (1 + profit_ratio)
loss_price = avg_buy_price * (1 - loss_ratio)
return profit_price, loss_price

该函数基于平均买入价格、止盈比例和止损比例计算止盈和止损价格。止盈价格的计算方式是：平均买入价格乘以 (1 + 止盈比例)。止损价格的计算方式是：平均买入价格乘以 (1 - 止损比例)。函数返回计算得到的止盈和止损价格。

def execute_trade(ticker, side, volume):

"""
执行交易指令。
"""

try:
order = upbit.order(ticker, side, volume)
print(f"Order placed: {order}")
except Exception as e:
print(f"Error placing order for {ticker}: {e}")

这个函数负责执行实际的交易操作。它接受交易对 ( ticker )、交易方向 ( side ，可以是 "bid" 买入或者 "ask" 卖出) 和交易数量 ( volume ) 作为参数。函数使用 upbit.order() 函数提交交易订单到Upbit交易所。如果订单成功提交，则打印订单的详细信息。如果在提交订单过程中发生任何错误，函数将捕获异常并打印错误消息。

while True:

# 获取平均买入价格
avg_buy_price = get_average_buy_price(ticker)

# 如果没有持有该币种，则跳过
if avg_buy_price is None:
print(f"No holdings for {ticker}")
time.sleep(sleep_time)
continue

此部分首先调用 get_average_buy_price(ticker) 函数来获取指定交易对的平均买入价格。如果 get_average_buy_price() 返回 None ，表示账户当前没有持有该交易对的任何仓位。此时，打印一条消息，指示没有持有该交易对，然后暂停执行 sleep_time 秒，并继续下一次循环。

# 获取当前价格
current_price = get_current_price(ticker)

# 如果获取价格失败，则跳过
if current_price is None:
time.sleep(sleep_time)
continue

调用 get_current_price(ticker) 函数获取当前市场价格。如果获取价格失败（返回 None ），则暂停执行 sleep_time 秒，然后进入下一次循环。

# 计算止盈止损价格
profit_price, loss_price = calculate_profit_loss_prices(avg_buy_price, profit_ratio, loss_ratio)

使用之前获取的平均买入价格 ( avg_buy_price ) 以及预定义的止盈比例 ( profit_ratio ) 和止损比例 ( loss_ratio ) ，调用 calculate_profit_loss_prices() 函数来计算止盈价格 ( profit_price ) 和止损价格 ( loss_price )。

# 判断是否触发止盈
if current_price >= profit_price:
print(f"Profit target reached! Selling {ticker}")
# 获取持仓数量
balances = upbit.get_balances()
volume = 0
for balance in balances:
if balance['currency'] == ticker.split('-')[1]:
volume = float(balance['balance'])
break
execute_trade(ticker, "ask", volume)

如果当前价格大于或等于止盈价格，则触发止盈逻辑。首先打印一条消息，指示已达到止盈目标，并将卖出该交易对。然后，获取账户余额，并从中提取出该交易对的持仓数量。调用 execute_trade() 函数以 "ask" (卖出) 方向执行交易，卖出所有持仓数量。

# 判断是否触发止损
elif current_price <= loss_price:
print(f"Stop loss triggered! Selling {ticker}")
# 获取持仓数量
balances = upbit.get_balances()
volume = 0
for balance in balances:
if balance['currency'] == ticker.split('-')[1]:
volume = float(balance['balance'])
break
execute_trade(ticker, "ask", volume)

如果当前价格小于或等于止损价格，则触发止损逻辑。与止盈逻辑类似，首先打印一条消息，指示已触发止损，并将卖出该交易对。然后，获取账户余额，并从中提取出该交易对的持仓数量。调用 execute_trade() 函数以 "ask" (卖出) 方向执行交易，卖出所有持仓数量。

else:
print(f"Current price: {current_price}, Profit price: {profit_price}, Loss price: {loss_price}")

如果当前价格既没有达到止盈价格，也没有达到止损价格，则打印当前价格、止盈价格和止损价格，以便监控价格变动。

# 休眠
time.sleep(sleep_time)

在每次循环迭代结束时，程序暂停执行 sleep_time 秒，然后进入下一次循环。这可以控制脚本的执行频率，避免过于频繁地查询价格和提交订单。

三、注意事项

  1. API 密钥安全： Upbit API 密钥是访问您 Upbit 账户的凭证，因此务必将其视为最高机密。任何泄露都可能导致资金损失或账户被盗用。强烈建议采用以下安全措施：
    • 安全存储： 避免将 API 密钥硬编码在代码中，更不要提交到公共代码仓库（如 GitHub）。
    • 环境变量： 利用操作系统的环境变量或专门的密钥管理工具（例如 HashiCorp Vault）安全地存储和访问密钥。
    • 权限控制： Upbit 允许创建具有不同权限的 API 密钥。仅授予脚本所需的最低权限，以降低潜在的风险。例如，如果脚本只需要读取账户余额，则不要授予交易权限。
    • 定期轮换： 定期更换 API 密钥，以进一步提高安全性。
    • 监控访问： 密切监控 API 密钥的使用情况，及时发现异常访问行为。
  2. 风险控制： 自动化交易虽然能提高效率，但并不能完全消除加密货币市场的固有风险。价格波动、交易深度不足以及突发事件都可能导致亏损。在使用脚本进行交易前，务必进行充分的风险评估，并采取以下措施：
    • 风险评估： 详细了解加密货币市场的波动性、流动性以及潜在风险。
    • 止盈止损： 根据自己的风险承受能力和投资目标，设置合理的止盈止损比例。止盈可以锁定利润，止损则可以限制潜在的亏损。
    • 仓位管理： 合理控制每次交易的仓位大小，避免一次性投入过多资金。
    • 回测验证： 在真实交易之前，使用历史数据对交易策略进行回测，评估其盈利能力和风险水平。
    • 模拟交易： Upbit 提供模拟交易功能。在真实交易前，先在模拟环境中运行脚本，以确保其运行正常。
  3. 资金安全： 在使用自动化交易脚本之前，必须进行充分的测试和验证，以确保其功能正常且不存在漏洞。以下是一些建议：
    • 充分测试： 编写详尽的测试用例，覆盖各种可能的情况。
    • 小额测试： 先使用小额资金进行测试，观察脚本的运行情况。
    • 监控交易： 密切监控脚本的交易执行情况，及时发现并解决问题。
    • Bug 修复： 及时修复发现的 bug 和漏洞。
    • 代码审计： 请经验丰富的开发者对脚本代码进行审计，以发现潜在的安全隐患。
  4. API 限流： Upbit API 为了保护服务器稳定性和公平性，对每个用户都有访问频率限制（即限流）。频繁的 API 调用可能导致账户被暂时或永久限制。
    • 合理间隔： 合理设置循环间隔时间，避免过于频繁地访问 API。可以通过查询 Upbit API 文档了解具体的限流规则。
    • 错误处理： 在代码中加入错误处理机制，当遇到 API 限流错误时，能够自动暂停或重试，避免程序崩溃。
    • 批量请求： 尽量使用批量请求（如果 API 支持），减少 API 调用次数。
    • 缓存数据： 对于不需要实时更新的数据，可以进行本地缓存，减少 API 调用。
  5. 脚本维护： 加密货币市场瞬息万变，Upbit API 也可能会进行更新和调整。为了确保脚本的持续可用性和最佳性能，需要定期进行维护和更新。
    • 关注更新： 定期关注 Upbit 官方公告和 API 文档，了解最新的 API 更新和变化。
    • 及时更新： 根据 API 更新，及时修改和调整脚本代码。
    • 测试验证： 在更新脚本后，务必进行充分的测试和验证，确保其功能正常。
    • 代码版本控制： 使用代码版本控制工具（如 Git）管理脚本代码，方便回滚和协作。
  6. 代码审查： 使用开源或第三方脚本时，需要格外谨慎，仔细审查代码，以避免潜在的风险。
    • 安全审查： 仔细阅读和理解脚本代码，确保没有恶意代码或漏洞。
    • 权限控制： 审查脚本所需的权限，确保其没有超出必要的范围。
    • 社区反馈： 查看社区对脚本的评价和反馈，了解其可靠性和安全性。
    • 来源可靠性： 选择来自信誉良好的开发者或组织的脚本。
    • 静态分析： 使用静态代码分析工具检测代码中的潜在漏洞。
  7. 交易所规则： 熟悉并遵守 Upbit 的交易规则是进行交易的前提。违反规则可能导致交易失败、账户被冻结甚至被永久封禁。
    • 了解规则： 仔细阅读 Upbit 的交易规则和协议，了解各种交易限制和禁止行为。
    • 合规交易： 确保所有交易行为都符合 Upbit 的规则。
    • 关注公告： 定期关注 Upbit 的官方公告，了解最新的规则变化。
    • 避免违规： 避免进行任何违规操作，例如操纵市场、洗钱等。
    • 咨询客服： 如有任何疑问，及时咨询 Upbit 客服。

四、脚本优化方向

尽管当前的脚本已经提供了一定的自动化交易能力，但为了在复杂多变的市场环境中获得更佳的性能和用户体验，仍存在诸多优化空间。以下列出了一些关键的改进方向：

  1. 更智能的止盈止损策略： 止盈止损点的设置不应是静态的，而应根据市场趋势的变化进行动态调整。可以集成技术指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、布林带等，来判断市场的超买超卖情况以及趋势的强弱。例如，在上升趋势中，止损位可以跟随价格上涨而动态上移，以锁定利润并降低风险。还可以引入机器学习算法，通过分析历史数据来预测价格波动，从而优化止盈止损的设置。考虑市场波动率也是重要的，波动率高的市场止损范围应该更大。
  2. 多币种支持： 目前的脚本可能仅支持单个币种的交易。为了提高资金利用率和分散风险，可以扩展脚本，使其能够同时监控和交易多个币种。每个币种的交易策略可以独立配置，并根据其特性进行优化。需要考虑交易所的API限制，例如请求频率限制，并合理安排请求队列。同时监控多个币种也需要更强大的计算资源。
  3. 图形界面： 纯粹的命令行界面对于普通用户来说可能不够友好。开发一个图形用户界面（GUI）能够极大地提升用户体验。GUI 可以提供可视化的参数配置、交易状态监控、历史交易记录查看等功能。可以使用Python的Tkinter, PyQt, 或者Web框架如Flask, Django来实现GUI。考虑跨平台兼容性，选择适合的GUI框架。
  4. 邮件或短信通知： 当触发止盈止损条件时，立即通过邮件或短信发送通知，确保用户能够及时了解交易情况，尤其是在用户无法实时监控交易平台的情况下。可以使用第三方的邮件和短信服务提供商，如Twilio、阿里云短信服务等。需要考虑通知的频率，避免过度打扰用户。增加配置选项，允许用户自定义通知偏好。
  5. 回测功能： 在实际投入资金进行交易之前，对交易策略进行回测至关重要。回测是指使用历史数据模拟交易，以评估策略的有效性和潜在风险。可以收集历史K线数据，并使用脚本模拟交易过程，计算盈亏情况。回测结果可以帮助用户优化止盈止损策略，并评估其风险收益比。需要注意历史数据并不能完全代表未来，回测结果仅供参考。考虑不同的市场环境进行回测，如牛市、熊市、震荡市等。

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