Gemini量化交易工具：API、Python与策略构建

Gemini 量化交易工具探索：打造你的专属策略

Gemini 作为一家备受信赖的加密货币交易所，除了提供便捷的现货交易服务外，其量化交易生态系统也在逐渐完善。对于希望利用算法交易提升收益或降低风险的投资者来说，Gemini 平台及其兼容的工具链提供了多种选择。

Gemini API：量化交易的基石

所有 Gemini 量化交易策略都基于 Gemini API 构建，它是连接算法交易世界与Gemini交易所的桥梁。这个API提供了一套全面的工具和功能，赋能量化交易者构建、测试和部署复杂的自动化交易系统。通过API，开发者可以精准地执行策略，应对市场变化，并优化投资回报。

Gemini API提供了一系列REST和WebSocket接口，允许开发者：

• 获取实时市场数据，包括最新成交价、买卖盘口信息（深度数据）、历史交易记录，以及各种交易对的统计数据。这些数据是量化模型进行分析和决策的基础。
• 安全、快速地进行下单操作，包括市价单、限价单、止损单等多种订单类型。API支持批量下单，提高交易效率。
• 全面管理账户，包括查询账户余额、查看交易历史、获取持仓信息，以及进行资金划转等操作。
• 访问历史交易信息，用于回测交易策略，评估模型性能，并进行更深入的市场研究。历史数据的获取有助于发现隐藏的市场规律，并优化交易策略。

REST API: 适用于需要定期访问数据和执行交易的场景。REST API 基于 HTTP 请求，易于理解和使用，适用于各种编程语言。通过它，你可以查询账户余额、历史交易记录、订单状态，以及执行市价单、限价单等操作。

WebSocket API: 适用于需要实时市场数据的场景。WebSocket 提供双向通信，可以实时接收市场价格变动、订单簿更新等信息。对于高频交易或需要快速响应市场变化的策略，WebSocket API 是理想选择。

构建你的量化交易策略：编程语言与框架

在成功掌握 Gemini API 的使用方法后，接下来至关重要的一步便是选择合适的编程语言和相关框架，以便高效、稳定地构建你的量化交易策略。选择正确的工具能够显著提升开发效率，简化策略实现，并最终优化交易表现。

Python: Python 因其简洁的语法、丰富的库支持以及强大的数据分析能力，成为量化交易领域最流行的编程语言之一。

• CCXT (CryptoCurrency eXchange Trading Library): CCXT 是一个强大的加密货币交易库，它支持连接到数百家交易所，包括 Gemini。CCXT 简化了 API 的调用过程，提供了统一的接口，使得开发者可以更专注于策略的逻辑实现，而无需关心底层 API 的细节。
• TA-Lib (Technical Analysis Library): TA-Lib 提供了大量的技术指标函数，例如移动平均线、相对强弱指数 (RSI)、MACD 等。开发者可以使用 TA-Lib 来生成交易信号，并构建基于技术分析的量化策略。
• Pandas: Pandas 是一个强大的数据分析库，可以用于处理和分析 Gemini 提供的历史数据。你可以使用 Pandas 来回测你的策略，并评估其在历史市场上的表现。
• NumPy: NumPy 是 Python 的科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和数学函数。在量化交易中，NumPy 可以用于处理和计算大量的市场数据。

其他编程语言: 除了 Python 之外，Java、C++、Node.js 等编程语言也可以用于构建 Gemini 的量化交易策略。选择哪种语言取决于你的个人偏好和项目需求。

风险管理与回测：量化交易的重要环节

量化交易凭借其数据驱动和纪律性执行的特点，在金融市场中占据重要地位。然而，它并非稳赚不赔的策略，成功的量化交易需要严格的风险管理和周密的回测作为支撑。缺乏风险控制和历史数据验证的量化模型，如同无舵之舟，极易在市场波动中遭受巨大损失。

风险管理:

• 资金分配: 在加密货币交易中，审慎的资金分配至关重要。交易者应根据自身的风险承受能力和投资目标，设定合理的单笔交易资金比例。常见的做法是将单笔交易的风险控制在总资金的1%-2%以内，避免因单次交易失误而造成过大的损失。 还要考虑投资组合的多样性，将资金分配到不同的加密货币资产中，以分散风险。
• 止损单: 止损单是风险管理的核心工具之一。通过预先设置止损价格，可以在市场价格向不利方向波动时自动平仓，从而限制单笔交易的最大亏损额。止损单的设置需要结合技术分析和市场波动性进行综合考虑。静态止损（例如固定比例）和动态止损（例如跟踪止损）是常见的止损策略。动态止损可以根据市场价格的变化自动调整止损价格，从而锁定利润并进一步降低风险。
• 仓位控制: 仓位控制是指控制整体交易头寸的大小，以避免过度暴露于市场风险。高杠杆交易虽然可以放大收益，但同时也放大了风险。交易者应谨慎使用杠杆，并根据自身的风险承受能力和市场情况调整仓位大小。降低仓位可以有效减轻市场波动对账户的影响，提高资金的安全性。同时，也要避免过度交易，频繁交易不仅会增加交易成本，还会增加犯错的概率。
• 风险指标: 监控账户的风险指标是持续评估和优化风险管理策略的重要手段。夏普比率是衡量投资组合风险调整后收益的重要指标，数值越高表示收益相对于风险越高。最大回撤是指投资组合在一段时间内从最高点到最低点的最大跌幅，反映了投资组合的潜在亏损风险。通过定期监控这些风险指标，交易者可以及时发现潜在的风险问题，并根据市场变化和自身情况调整交易策略和风险管理措施。 例如，可以采用风险价值（VaR）模型来评估在一定置信水平下，投资组合可能遭受的最大损失。

回测:

• 历史数据: 利用 Gemini 交易所提供的历史数据API接口，或者选择可信赖的第三方数据提供商，获取涵盖不同时间周期和交易对的全面数据，回测你的交易策略在各类市场环境下的潜在表现。 细致分析熊市、牛市以及震荡行情下的回测结果，评估策略的适应性和盈利能力。
• 模拟交易: 在仿真的交易环境中执行模拟交易，复刻真实的市场交易过程。 使用模拟账户配置虚拟资金，以评估策略的实际效果，风险控制能力，以及对市场波动和交易延迟的应对能力。 持续监控模拟交易的表现，并与历史回测结果进行比对，验证策略的有效性和稳定性。
• 参数优化: 通过系统性地调整交易策略的关键参数，例如移动平均线的时间窗口长度、相对强弱指标 (RSI) 的超买超卖阈值、止损止盈的比例等，探索最佳的参数组合。 运用网格搜索、遗传算法或贝叶斯优化等方法，进行自动化参数寻优，提升策略的盈利潜力，同时降低潜在的交易风险。

Gemini 提供的其他工具与资源

除了 Gemini API 之外，Gemini 不断丰富其生态系统，提供各种工具和资源，旨在为量化交易者提供全方位的支持。这些工具和服务旨在简化交易流程，提高效率，并帮助用户更好地理解市场动态。

• Gemini 交易所平台: Gemini 提供一个安全可靠的加密货币交易所平台，用户可以在此进行现货交易。该平台支持多种主流加密货币，并提供深度流动性，确保订单能够快速执行。 Gemini 交易所平台具有用户友好的界面，方便用户轻松管理其数字资产并执行交易策略。
• Gemini Custody: 对于机构投资者和高净值个人，Gemini 提供机构级别的托管服务，确保数字资产的安全存储。Gemini Custody 提供冷存储解决方案，将大部分资产离线存储，最大程度地降低被盗风险。 该服务符合最高的安全标准和监管要求，为用户提供安心的保障。
• Gemini Clearing: Gemini Clearing 提供加密货币衍生品结算服务，为机构交易者提供风险管理解决方案。通过 Gemini Clearing，交易对手风险得以降低，交易效率得到提升。 该服务允许用户在受监管的环境中进行更复杂的交易，例如永续合约和期权交易。
• Gemini Dollar (GUSD): GUSD 是 Gemini 发行的与美元 1:1 锚定的稳定币，可在 Gemini 平台和其他交易所使用。GUSD 经过定期审计，确保其储备金的透明度和可靠性。 量化交易者可以使用 GUSD 作为交易媒介，方便进行法币与加密货币之间的转换，并降低波动性带来的风险。
• Gemini ActiveTrader™: Gemini ActiveTrader™ 是一个专为活跃交易者设计的交易界面，提供高级图表工具、多种订单类型和更低的交易费用。 通过 ActiveTrader™，用户可以更有效地分析市场数据，执行复杂的交易策略，并优化其交易成本。
• Gemini Block Trading: Gemini 提供场外交易（OTC）服务，允许机构投资者和大宗交易者进行大额交易，而不会对公开市场造成重大影响。 Gemini Block Trading 提供私密且高效的交易环境，并有专业的交易员提供支持，确保交易顺利完成。
• Gemini Learn: Gemini Learn 是一个教育平台，提供各种关于加密货币和区块链技术的学习资源。从入门指南到高级交易策略，Gemini Learn 旨在帮助用户提升其知识水平，并做出更明智的投资决策。 该平台包含文章、视频和教程等多种形式的内容，满足不同学习者的需求。

Gemini Sandbox: Sandbox 是一个模拟交易环境，允许开发者在不冒真实资金风险的情况下测试他们的策略。这对于新手开发者来说是一个非常有用的工具。

Gemini Staking: 一些策略可能需要持有特定的加密货币。Gemini Staking 允许用户在持有加密货币的同时赚取收益，这可以增加策略的整体盈利能力。

Gemini Custody: 对于需要安全存储大量加密货币的机构投资者，Gemini Custody 提供了专业的托管服务。

示例策略：移动平均线交叉策略

以下是一个简化的移动平均线交叉策略示例，旨在演示如何结合 Gemini API 和 Python 编程语言，构建基础的加密货币量化交易策略。请注意，此示例仅用于教学目的，不构成任何投资建议。实际交易中，需要考虑更全面的风险管理措施和更复杂的策略逻辑。

移动平均线交叉策略是一种趋势跟踪策略，它通过比较不同时间周期的移动平均线来判断价格趋势的变化。当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，被视为买入信号，表明价格可能进入上升趋势；反之，当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，则被视为卖出信号，表明价格可能进入下降趋势。本示例将使用 ccxt 库连接到 Gemini 交易所，并获取历史价格数据进行计算。

ccxt (Crypto Currency eXchange Trading Library) 是一个用于连接各种加密货币交易所的 Python 库，它提供了统一的 API 接口，方便开发者访问不同交易所的数据和进行交易操作。在使用 ccxt 之前，你需要先安装它。可以使用以下命令安装：

pip install ccxt

以下是示例代码的开头部分，引入必要的库：

import ccxt
import time

ccxt 库用于连接 Gemini 交易所并获取市场数据， time 库用于控制程序执行的节奏，避免频繁访问 API 接口。

初始化 Gemini 交易所对象

要开始使用 CCXT 库与 Gemini 交易所进行交互，您需要初始化一个 Gemini 交易所对象。这涉及到提供您的 API 密钥和私钥，以便 CCXT 能够代表您进行交易和查询操作。

以下代码演示了如何初始化 Gemini 交易所对象：

exchange = ccxt.gemini({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'secret': 'YOUR_SECRET_KEY',
})

详细说明:

• ccxt.gemini() : 调用 CCXT 库中的 gemini 类，创建一个 Gemini 交易所的实例。
• apiKey : 将 YOUR_API_KEY 替换为您在 Gemini 交易所创建的 API 密钥。API 密钥用于验证您的身份，并允许您访问 Gemini 交易所的 API。
• secret : 将 YOUR_SECRET_KEY 替换为您在 Gemini 交易所创建的私钥。私钥用于对您的 API 请求进行签名，确保请求的安全性。 请务必妥善保管您的私钥，不要泄露给任何人。
• exchange : 将初始化的 Gemini 交易所对象赋值给变量 exchange 。您可以通过这个变量来调用 Gemini 交易所的各种 API 方法，例如查询市场数据、下单、撤单等。

重要提示:

• 在将代码部署到生产环境之前，请确保替换 YOUR_API_KEY 和 YOUR_SECRET_KEY 为您真实的 API 密钥和私钥。
• 强烈建议您使用环境变量或其他安全的方式来存储您的 API 密钥和私钥，而不是直接将它们硬编码到代码中。
• Gemini 交易所提供不同权限级别的 API 密钥。在创建 API 密钥时，请务必选择合适的权限级别，以确保您的账户安全。 例如只读权限的key，不应该有提币权限。

初始化交易所对象后，您就可以使用 CCXT 库提供的各种方法与 Gemini 交易所进行交互，例如获取交易对信息、查询账户余额、下单交易等等。 具体可以参考CCXT的官方文档获取更多信息。

定义交易品种和资金比例

在加密货币交易中，明确指定交易品种和资金分配至关重要。 这有助于优化交易策略并有效管理风险。

symbol = 'BTC/USD'

此代码行定义了交易品种为比特币 (BTC) 兑美元 (USD) 的交易对。 symbol 变量将用于后续的交易操作，表明我们将在 BTC/USD 市场上进行交易。不同的交易所可能对交易对的命名方式略有不同，例如，可能使用 'BTCUSDT' 或 'XBT/USD'。选择正确的交易对名称是成功进行交易的前提。

amount = 0.01

此代码行定义了交易数量为 0.01 个比特币。 amount 变量指定了每次交易中使用的比特币数量。根据交易平台和账户设置，最小交易数量可能有限制。了解并遵守这些限制对于避免交易失败至关重要。资金比例的选择应基于风险承受能力和整体投资策略。较小的交易量允许更精细的风险控制，而较大的交易量可能带来更高的潜在利润，但同时也伴随着更高的风险。例如，0.01 BTC 的交易量意味着每次交易将购买或出售价值 0.01 BTC 的比特币。根据当前 BTC/USD 的价格，这相当于一定数量的美元。

定义移动平均线周期

在技术分析中，移动平均线是一种常用的指标，用于平滑价格数据并识别趋势。为了更好地捕捉不同时间尺度的市场动态，我们通常会定义短周期和长周期的移动平均线。 short_window = 5 上述代码定义了一个短周期移动平均线，其周期设置为5。这意味着该移动平均线将计算过去5个交易日（或K线周期，取决于所分析的数据）的平均价格。短周期移动平均线对价格变化更为敏感，能够更快地反映市场短期波动。它常用于捕捉短期交易机会或作为买卖信号的触发。 long_window = 20 同样，上述代码定义了一个长周期移动平均线，其周期设置为20。长周期移动平均线则计算过去20个交易日（或K线周期）的平均价格。与短周期移动平均线相比，长周期移动平均线对价格波动的反应较为迟缓，能够更好地过滤掉短期噪音，从而更清晰地显示长期趋势。它通常用于识别市场的主要趋势方向，或者作为支撑位和阻力位的参考。 选择合适的移动平均线周期至关重要，因为它直接影响到交易策略的有效性。周期过短可能导致频繁的虚假信号，而周期过长则可能错失交易机会。根据不同的市场环境、交易品种和交易目标，交易者需要进行适当的调整和优化，以找到最佳的周期参数组合。常用的周期包括5日、10日、20日、50日、100日和200日，但实际应用中可以根据具体情况进行调整。还可以结合其他技术指标一起使用，以提高交易决策的准确性。

获取历史数据

在加密货币交易中，历史数据至关重要，它为技术分析、回测交易策略以及预测未来价格趋势提供了基础。为了获取指定交易对的历史数据，通常使用 fetch_ohlcv() 函数。 ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe='1h', limit=long_window) 这行代码展示了如何利用交易平台的API接口，获取指定交易对的历史K线数据。

exchange 代表着你所连接的加密货币交易所的实例。通过这个实例，可以调用交易所提供的各种API函数，例如 fetch_ohlcv() 。这个函数专门用于获取历史的OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量）数据。

symbol 参数指定了你想要获取数据的交易对。例如， 'BTC/USDT' 代表比特币兑泰达币的交易对。交易所会根据这个参数返回该交易对的历史价格信息。

timeframe 参数定义了K线的周期。常见的周期包括 '1m' （1分钟）， '5m' （5分钟）， '15m' （15分钟）， '1h' （1小时）， '4h' （4小时）， '1d' （1天）等。在上述代码中， timeframe='1h' 表示获取的是1小时周期的K线数据。

limit 参数用于限制返回K线数据的数量。这个参数通常与你想要分析的时间跨度相关。例如，如果你想要分析过去30天的1小时K线数据，那么 limit 可以设置为 30 * 24 = 720 。 long_window 变量代表一个预先设定的数值，用于指定需要获取的历史数据量。该变量可以根据具体的分析需求进行调整。过小的 limit 可能无法覆盖足够长的历史时期，而过大的 limit 可能会导致请求时间过长或超出交易所的API限制。

fetch_ohlcv() 函数通常返回一个包含OHLCV数据的列表。列表中的每个元素都是一个包含时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量的数组。通过解析这个列表，可以获得指定交易对在指定时间段内的详细价格信息，为后续的分析和交易决策提供支持。

计算移动平均线 (Moving Average, MA)

移动平均线是一种常用的技术分析指标，用于平滑价格数据，从而更清晰地展示价格趋势。它通过计算特定时间段内价格的平均值来实现。常见的移动平均线包括简单移动平均线 (SMA)。

简单移动平均线 (SMA) 的计算：

以下代码演示了如何计算短期和长期 SMA，使用的是 OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) 数据：

short_sma = sum([x[4] for x in ohlcv[-short_window:]]) / short_window

long_sma = sum([x[4] for x in ohlcv[-long_window:]]) / long_window

代码解释：

• ohlcv : 代表 OHLCV 数据列表，其中每个元素是一个包含开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量的列表或元组。 x[4] 对应的是收盘价 (Close)。
• short_window : 短期移动平均线的窗口期，例如 20 天。
• long_window : 长期移动平均线的窗口期，例如 50 天。 long_window 的值通常大于 short_window 。
• ohlcv[-short_window:] : 获取 OHLCV 数据列表中最后 short_window 个元素，用于计算短期 SMA。
• ohlcv[-long_window:] : 获取 OHLCV 数据列表中最后 long_window 个元素，用于计算长期 SMA。
• sum([x[4] for x in ...]) : 计算指定时间段内收盘价的总和。这是一个列表推导式，遍历窗口期内所有 OHLCV 数据，提取收盘价并求和。
• / short_window 和 / long_window : 将收盘价总和除以窗口期，得到 SMA 值。

SMA 的应用：

通过比较短期 SMA 和长期 SMA 的走势，交易者可以识别潜在的买入或卖出信号。例如，当短期 SMA 上穿长期 SMA 时，可能被视为买入信号（黄金交叉）；当短期 SMA 下穿长期 SMA 时，可能被视为卖出信号（死亡交叉）。

注意事项：

移动平均线是滞后指标，其数值反映的是过去一段时间内的价格走势。选择合适的 short_window 和 long_window 对于分析结果至关重要，需要根据具体的交易品种和市场环境进行调整。

判断是否发出交易信号

position = 0 # 0: 没有仓位, 1: 多头仓位 (持有), -1: 空头仓位 (做空)

在一个无限循环 while True 中，程序会持续监控市场并根据移动平均线交叉策略发出交易信号。循环内的逻辑如下：

while True:
    # 获取最新价格
    ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
    last_price  = ticker['last']

使用交易所的 API ( exchange.fetch_ticker(symbol) ) 获取指定交易对 ( symbol ) 的最新价格信息。 ticker['last'] 提取最新的成交价格，并赋值给变量 last_price 。 该价格是做出交易决策的关键因素之一。

#  重新计算移动平均线
ohlcv  = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe='1h',  limit=long_window)
short_sma =  sum([x[4] for x in ohlcv[-short_window:]])  / short_window
long_sma =  sum([x[4] for  x in  ohlcv[-long_window:]]) / long_window

接下来，程序会重新计算短期和长期移动平均线 (SMA)。 exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe='1h', limit=long_window) 函数从交易所获取历史 OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量）数据。 timeframe='1h' 指定使用 1 小时的时间周期。 limit=long_window 限制返回的数据点数量，用于计算长期移动平均线。 OHLCV 数据存储在列表 ohlcv 中，其中每个元素都是一个包含时间戳和价格数据的列表。 代码使用列表推导式 [x[4] for x in ohlcv[-short_window:]] 从最近的 short_window 个 OHLCV 数据点中提取收盘价 (索引为 4 的元素)，然后计算这些收盘价的平均值，得到短期移动平均线 short_sma 。 同样的方法用于计算长期移动平均线 long_sma ， 使用的是最近的 long_window 个 OHLCV 数据点。

# 移动平均线交叉信号
if short_sma > long_sma and  position != 1:
    #  买入
    order =  exchange.create_market_buy_order(symbol, amount)
    print("Buy  Order:", order)
    position = 1
elif short_sma  < long_sma and position != -1:
    # 卖出
    order = exchange.create_market_sell_order(symbol, amount)
    print("Sell Order:", order)
    position = -1

程序根据短期和长期移动平均线的交叉情况生成交易信号。如果 short_sma 大于 long_sma ，并且当前没有持有多头仓位 ( position != 1 )，则发出买入信号。 exchange.create_market_buy_order(symbol, amount) 函数创建一个市价买单，以当前市场价格买入指定数量 ( amount ) 的交易对 ( symbol )。 买单的详细信息会打印到控制台。 position = 1 更新仓位状态，表示当前持有多头仓位。 相反，如果 short_sma 小于 long_sma ，并且当前没有持有空头仓位 ( position != -1 )，则发出卖出信号。 exchange.create_market_sell_order(symbol, amount) 函数创建一个市价卖单， 卖出当前持有的交易对。 position = -1 更新仓位状态，表示当前持有空头仓位。

print(f"Price: {last_price},  Short SMA: {short_sma}, Long SMA: {long_sma}, Position: {position}")
time.sleep(60)

程序打印当前价格、短期移动平均线、长期移动平均线和仓位状态到控制台，以便监控交易策略的执行情况。 time.sleep(60) 使程序暂停 60 秒（1 分钟），然后再进行下一次迭代。 这控制了策略执行的频率，避免过于频繁的交易。

免责声明： 此示例代码仅供参考，不构成任何投资建议。在实际交易中，请务必进行充分的风险评估和测试。请替换 "YOURAPIKEY" 和 "YOURSECRETKEY" 为你自己的 Gemini API 密钥。

进阶技巧：探索更复杂的策略

在掌握了量化交易的基本概念和工具之后，为了获得更高的收益或更低的风险，可以进一步探索更复杂的量化交易策略。 这些策略通常涉及更精细的数据分析、更复杂的数学模型，以及更高级的风险管理技巧。

机器学习: 使用机器学习算法，例如神经网络、支持向量机等，预测市场价格走势，并生成交易信号。

自然语言处理 (NLP): 分析新闻、社交媒体等文本数据，提取市场情绪，并将其融入交易策略。

事件驱动交易: 监控市场事件，例如监管政策变化、公司财报发布等，并根据事件发生情况执行交易。

通过不断学习和实践，你可以打造出更有效、更个性化的量化交易策略，在 Gemini 平台上获得更好的投资回报。