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在 Raspberry Pi 上运行加密货币交易机器人是一种高效且经济的方式，可实现全天候自动化您的交易策略。结合强大的 CCXT 库，它连接了数十个加密货币交易所，您的 Raspberry Pi 可以作为一个轻量级、始终在线的交易节点。 本指南将引导您使用 Python + CCXT 在 Raspberry Pi 上设置加密货币交易机器人。 为什么使用 Raspberry Pi？ 🌱 低功耗 — 适合 24/7 持续运行 💰 硬件价格实惠 — 即使是旧型号的 Pi 也能使用 💻 运行完整 Linux 系统 — 支持 Python、cron 任务、日志记录 🔒 物理安全 — 在家中运行机器人，完全掌控 第1步：设置 Raspberry Pi 安装 Raspberry Pi OS（Lite 或 Desktop 版本） 通过 SSH 连接或使用显示器和键盘 更新软件包： sudo apt update && sudo apt upgrade -y 如果未安装，安装 Python 和 pip： sudo apt install python3 python3-pip -y 第2步：安装 CCXT CCXT 是一个支持 100 多个加密货币交易所交易和市场数据访问的 Python 库。 ...

Backtrader 是 Python 中最受欢迎的开源回测和实盘交易框架之一。它语法简洁，文档详尽，社区活跃，适合初学者和高级交易者使用。本文将带你一步步使用 Backtrader 设置第一个算法交易策略。 如果你是 Backtrader 新手，请先查看我们的详细Backtrader 概览。 第一步：安装 Backtrader 你可以使用 pip 安装 Backtrader： pip install backtrader # 可选：你也可以安装 matplotlib 用于绘图，pandas 用于数据处理： pip install matplotlib pandas 第二步：准备历史数据 Backtrader 支持 CSV 文件、Pandas DataFrame，甚至支持来自券商的实时数据。这里先加载一个 CSV 文件： import backtrader as bt import datetime data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData( dataname='your-data.csv', fromdate=datetime.datetime(2020, 1, 1), todate=datetime.datetime(2023, 12, 31), reverse=False ) 确保你的 CSV 包含如下列：Date, Open, High, Low, Close, Volume, Adj Close。 第三步：创建策略 继承自 bt.Strategy 创建策略类。这里实现一个简单的移动平均线交叉策略： class SmaCross(bt.Strategy): params = dict(period=20) def __init__(self): sma = bt.ind.SMA(period=self.p.period) self.crossover = bt.ind.CrossOver(self.data.close, sma) def next(self): if not self.position: if self.crossover > 0: self.buy() elif self.crossover < 0: self.close() 第四步：设置回测引擎 现在创建 Cerebro 引擎 —— Backtrader 的核心： ...

回测和实盘交易是算法交易的两面。无论你使用的是 Backtrader、Freqtrade，还是 QuantConnect Lean，了解这两个阶段的区别——以及其中的注意事项——都是至关重要的。 什么是回测？ 回测 是在历史市场数据上模拟交易策略，以评估其表现的过程。 目标： 无需投入真实资金即可测试交易想法 优点： 快速迭代，可洞察潜在亏损与盈利能力 工具： 大多数开源平台都内置强大的回测引擎 ✅ 可以把它看作策略实验室 —— 没有真实资金，没有真实后果。 什么是实盘交易？ 实盘交易 是在真实或模拟的交易环境中运行策略，使用实时市场数据，并可选择是否执行真实交易。 目标： 在真实市场条件下实时执行策略 选项： 模拟交易（paper trading）或真实资金交易 工具： 大多数平台都可对接经纪商或交易所的 API 🟡 这是现实世界 —— 延迟、滑点和执行质量非常关键。 开源交易者需注意的关键点 1. 数据质量 回测： 通常能获得干净、完整的数据集 实盘交易： 实时数据可能存在噪声、延迟或不完整的情况 💡 确保历史数据能尽可能反映真实市场条件（如滑点、漏掉的 tick）。 2. 执行环境 回测： 交易“虚拟”且立即完成，价格完美 实盘交易： 存在网络延迟、部分成交、交易所行为差异等问题 💡 在回测中加入现实假设，例如延迟、手续费、买卖差价等。 3. 策略行为 一些策略在理论中表现良好，但在实际运行中失败，原因可能包括： 对历史数据过拟合 对订单执行速度敏感 忽略实际交易约束（如手续费、保证金、仓位限制） 💡 务必在极端或恶劣市场条件下对逻辑进行压力测试。 4. 滑点与延迟 滑点： 实际成交价格与预期价格之间的差异 延迟： 从信号生成到实际下单之间的时间延迟 💡 回测系统可能会模拟这些因素，但实盘交易中将直面这些挑战。 5. 风险管理 回测阶段可用于建模风险 实盘交易将揭示真实风险 💡 始终使用止损、仓位控制和熔断机制 —— 并在测试中也要验证它们的效果。 ...

在自动化和算法策略日益主导的世界中，开源交易平台正成为散户交易者、量化分析师和金融科技开发者的首选工具。那么，开源交易平台到底是什么？你为什么要关心它？ 什么是开源交易平台？ 开源交易平台是一种用于构建、测试和部署交易策略的软件框架，其源代码公开，任何人都可以检查、修改和贡献。 这些平台通常支持： 回测 – 在历史数据上模拟交易策略 实时交易 – 连接经纪商或交易所进行实时执行 策略开发 – 使用编程语言（通常是Python或C#） 风险管理 – 设置止损、跟踪止损或仓位规模规则 分析工具 – 可视化表现、盈亏、回撤、夏普比率等 流行平台示例包括 Backtrader、QuantConnect Lean 和 Freqtrade。 为什么使用开源平台？ 1. 透明与掌控 与黑盒交易应用不同，开源平台让你完全访问代码。你能确切知道订单如何执行，指标如何计算，数据如何被使用。 🔍 想看看止损逻辑是如何实现的吗？直接读代码。 2. 定制与扩展 需要自定义指标？想集成小众经纪商？开源平台允许你修改或扩展平台以满足你的具体需求。 添加新策略 插入替代数据源 创建自定义仪表板或提醒 3. 社区支持 开源交易生态拥有丰富的贡献者资源。这意味着： 定期更新和修复 公开论坛和Discord社区 策略分享与教程 你并不孤单——你是全球开发者和交易者网络的一部分。 4. 成本效益 大多数开源交易平台是免费的。无需为第三方工具支付月费或佣金，你可以本地或云端托管并运行策略。 💡 结合免费的市场数据源，你就拥有了低成本高性能的配置。 5. 教育与技能提升 通过使用和修改开源平台，你还能： 学习编程和自动化 理解市场机制 培养系统化思维 适合学生、金融开发初学者或想提升技能的交易者。 适合谁使用？ 开源交易平台非常适合： 构建辅助策略的散户交易者 原型设计模型的量化开发者 推出交易工具的金融科技初创公司 测试假设的研究人员和学者 自动化做市的加密货币交易者 最后想法 开源交易平台将自动化和算法金融的力量掌握在你手中。它们灵活透明，并由充满热情的社区支持。不论是交易比特币还是伯克希尔·哈撒韦，这些工具都能为你的策略注入强大动力。 准备好开始了吗？查看我们的开源交易平台合集 — 精选最佳框架，附详细评测、比较和设置指南，助你选择最合适的交易工具。 探索、评估、执行。

自动化交易从未像现在这样便捷——这都要归功于充满活力的开源社区，它们为每个市场构建了各种工具。本文将比较针对加密货币和股票交易量身打造的顶级平台，帮助你为策略和资产类别选择合适的引擎。 加密货币交易平台 1. Freqtrade 基于 Python 的加密货币交易机器人框架，Freqtrade 在策略开发和主流交易所执行方面表现出色。 主要功能 通过 Hyperopt 驱动的参数搜索进行回测 实时模拟交易切换 风险控制：可配置止损/移动止损 实时指标的网页仪表盘 为什么选择加密货币？ Freqtrade 以交易所 API 和链上数据源为核心设计，模块化架构使得添加新代币或 DeFi 协议变得简单。 深入了解 Freqtrade → 2. Hummingbot 专注于做市和套利，Hummingbot 支持中心化和去中心化金融市场。 主要功能 预设做市和套利模板 跨交易所原子交换 集成 Grafana 指标 支持自定义连接器的插件系统 为什么选择加密货币？ 其专注于流动性策略和链上结算，使 Hummingbot 成为捕捉波动代币市场价差的理想选择。 深入了解 Hummingbot → 3. Superalgos 一个端到端的可视化平台，Superalgos 提供拖拽式数据挖掘和策略设计。 主要功能 基于节点的数据摄取与分析工作流 逐笔回测引擎 带有报警的实时仪表盘 多交易所连接器 为什么选择加密货币？ 其可视化方法和 AI 驱动的模式检测节点加速了高频加密货币逐笔数据的研究。 深入了解 Superalgos → 股票交易平台 1. QuantConnect Lean 以 C# 为核心，配有 Python 封装，Lean 支持机构和散户的股票、期货及期权策略。 主要功能 多资产逐笔分辨率回测 覆盖全球股票及衍生品的数据库 Docker 化的实时部署 基于笔记本的研究环境 为什么选择股票？ Lean 丰富的历史数据和事件驱动风险模块，适合复杂的股票及期权策略。 深入了解 QuantConnect Lean → ...