币安/Gemini加密货币回测：Python策略实战指南？稳赚不赔的秘密！

加密货币策略回测：币安与 Gemini 的实践指南

在数字货币交易领域，策略回测是至关重要的一步。它允许交易者在真实资金投入市场之前，利用历史数据模拟其交易策略的有效性，从而降低风险并优化交易决策。本文将深入探讨如何利用历史数据回测加密货币策略，重点关注币安和 Gemini 交易所，以及 Python 量化交易的应用。

一、币安回测教程：API 的力量

币安作为全球领先的加密货币交易所，其提供的 API 为量化交易者提供了强大的工具。通过 Binance API，我们可以获取丰富的历史数据，包括不同时间粒度的交易价格、交易量等信息。币安回测教程旨在帮助交易者快速上手，利用这些数据进行回测。

1. 获取历史数据:

首先，你需要注册一个币安账户并获取 API 密钥。然后，使用 Python 中的 requests 或 ccxt 库来调用 Binance API，请求特定交易对的历史数据。例如，你可以获取 BTC/USDT 交易对过去一年的每小时数据。

import ccxt import pandas as pd

exchange = ccxt.binance() symbol = 'BTC/USDT' timeframe = '1h' since = exchange.parse8601('2023-01-01T00:00:00Z') limit = 1000 # Maximum allowed by Binance for a single request

historicaldata = [] while True: ohlcv = exchange.fetchohlcv(symbol, timeframe, since, limit=limit) if not ohlcv: break historical_data.extend(ohlcv) since = ohlcv[-1][0] + 60000 # Add 60 seconds (1 minute)

df = pd.DataFrame(historicaldata, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']) df['timestamp'] = pd.todatetime(df['timestamp'], unit='ms') df.set_index('timestamp', inplace=True)

print(df.head())

这段代码演示了如何使用 ccxt 库从币安获取 BTC/USDT 的历史 OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) 数据，并将其存储在一个 Pandas DataFrame 中。

2. 构建交易策略:

接下来，你需要基于历史数据构建你的交易策略。一个简单的例子是移动平均线交叉策略，当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时买入，向下穿过时卖出。

Calculate moving averages

df['SMAshort'] = df['close'].rolling(window=12).mean() # 12-hour SMA df['SMAlong'] = df['close'].rolling(window=24).mean() # 24-hour SMA

Generate trading signals

df['signal'] = 0.0 df['signal'][12:] = np.where(df['SMAshort'][12:] > df['SMAlong'][12:], 1.0, 0.0) df['positions'] = df['signal'].diff()

print(df.head(20))

3. 回测和评估:

最后，你需要对策略进行回测，评估其盈利能力和风险。你可以计算各种指标，如总收益、最大回撤、夏普比率等。

Backtesting and Performance Evaluation

initialcapital = 10000 positions = df['positions'].dropna() tradingcostspertrade = 0.001 # 0.1% transaction fee

portfolio = pd.DataFrame(index=positions.index) portfolio['holding'] = positions.apply(lambda x: initial_capital if x != 0 else 0)

portfolio['shares'] = 0 portfolio['cash'] = initialcapital for i in range(len(positions)): date = positions.index[i] ordersize = portfolio['cash'][date] price = df['close'][date] sharespurchased = ordersize / price # Incorporate Trading fees tradingfees = sharespurchased * price * tradingcostspertrade sharespurchased = (ordersize - tradingfees) / price portfolio['shares'][date] = sharespurchased if positions[date] == 1 else portfolio['shares'][positions.index[i-1]] if i>0 else 0 portfolio['cash'][date] = portfolio['cash'][positions.index[i-1]] - price * sharespurchased - tradingfees if i>0 else initialcapital - price * sharespurchased - tradingfees portfolio['assetvalue'] = portfolio['shares'] * df['close'] + portfolio['cash'] returnseries = portfolio['assetvalue'].pctchange()