学习目标
掌握加密资产量化交易从数据获取到策略优化的全流程实操方法，能基于 API 工具完成基础量化策略的搭建与验证。
核心痛点
做量化交易时，多数学习者易卡在「数据不稳定」环节：数据源不可靠、数据延迟高、维度单一，导致策略无法落地。而优质 API 工具（如 AllTick API）可直接对接交易平台，获取精准实时数据，解决核心痛点。
实操步骤（附代码 + 注释）
步骤 1：数据获取 —— 通过 API 拉取实时数据
核心目的：获取目标加密资产交易对的实时价格、交易量等核心数据，为策略搭建打基础。
import requests
def get_crypto_data(symbol='BTCUSDT'): url = 'https://api.alltick.co/crypto/real-time' params = {'symbol': symbol} response = requests.get(url, params=params) data = response.json()
return data
# 获取比特币实时数据
btc_data = get_crypto_data('BTCUSDT')
print(btc_data)笔记要点：
需确保 requests 库已安装（
pip install requests）；若返回数据异常，优先检查交易对格式或接口权限。
步骤 2：策略构建 —— 基于移动平均策略生成买卖信号
核心逻辑：短期均线突破长期均线→买入信号；反之→卖出信号（50 日短期 / 200 日长期为行业常用参数）。
import pandas as pd import numpy as np # 假设已经获取了历史数据 historical_data = pd.DataFrame(btc_data) # 计算短期和长期移动平均 short_window = 50 long_window = 200 historical_data['short_mavg'] = historical_data['close'].rolling(window=short_window).mean() historical_data['long_mavg'] = historical_data['close'].rolling(window=long_window).mean() # 当短期均线突破长期均线时,产生买入信号 historical_data['signal'] = np.where(historical_data['short_mavg'] > historical_data['long_mavg'], 1, 0)
笔记要点：
需安装 pandas/numpy（
pip install pandas numpy）；若数据量不足 200 条，长期均线会出现 NaN，需补充历史数据。
步骤 3：回测验证 —— 模拟交易验证策略有效性
核心目的：通过历史数据模拟交易，判断策略盈利潜力，避免实盘盲目操作。
def backtest_strategy(data): initial_balance = 10000
balance = initial_balance
position = 0 for i in range(1, len(data)): if data['signal'][i] == 1 and position == 0: position = balance / data['close'][i]
balance = 0
if position > 0: elif data['signal'][i] == 0 and position > 0: balance = position * data['close'].iloc[-1] balance = position * data['close'][i] position = 0
return balance - initial_balance
profit = backtest_strategy(historical_data)
print(f'回测利润: {profit}')笔记要点：
回测仅参考历史表现，不代表未来收益；
可调整初始资金、均线窗口参数优化策略。
步骤 4：实时交易执行 ——API 自动提交订单
核心目的：将策略信号转化为实际交易订单，减少人工操作误差。
def place_order(symbol, side, quantity):
url = 'https://api.alltick.co/crypto/order' data = { 'symbol': symbol,
'side': side, # 'BUY' 或 'SELL'
'quantity': quantity,
'price': get_crypto_data(symbol)['price']
}
response = requests.post(url, json=data)
return response.json()
# 假设我们要买入0.1个比特币
order = place_order('BTCUSDT', 'BUY', 0.1)
print(order)笔记要点：
实盘交易前需确认接口权限和资金充足；
建议先在模拟盘测试，再接入实盘。
步骤 5：策略优化与风控 —— 动态调整保障稳定性
核心原则：量化交易非一劳永逸，需持续优化 + 严格风控：
参数优化：定期重新回测，调整均线窗口、交易阈值等参数；
实时监控：跟踪策略运行表现，异常时及时止损；
风险控制：限定单次交易资金占比（如不超过总资金的 10%），规避极端行情风险。
学习总结
量化交易落地核心闭环：数据获取→策略构建→回测验证→实时执行→策略优化；
AllTick API 是核心工具，可解决数据获取、订单提交等关键问题；
技术落地需兼顾实操性与合规性，严格遵守监管政策。
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