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为什么在算法交易中使用 CI/CD？

CI/CD（持续集成 / 持续部署）不仅仅适用于网页应用，对于你的交易脚本，它同样是一个强大的自动化工具，能帮助你测试、部署和进行版本控制。原因如下：

  • 每次修改代码后自动验证是否正常运行
  • 在上线前自动测试逻辑
  • 无需手动操作就可将更新部署到云服务器或 VPS

1. 基础项目结构

将你的机器人代码组织如下：

/my-bot
├── .github/workflows/
│ └── ci.yml
├── bot/
│ ├── strategy.py
│ └── trader.py
├── tests/
│ └── test_strategy.py
├── requirements.txt
└── run.py

2. 为核心逻辑编写测试

使用 pytest 编写策略逻辑的单元测试：

def test_buy_signal():
    # 示例逻辑测试
    result = my_strategy.should_buy(price=100, sma=90)
    assert result is True

3. 创建 GitHub Actions 工作流

在 .github/workflows/ci.yml 中添加：

name: Run Strategy Tests

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.10'

      - name: Install dependencies
        run: |
          pip install -r requirements.txt
          pip install pytest

      - name: Run tests
        run: pytest

这样每次 push 或 PR 都会自动运行测试。

4. 添加代码检查和类型检查

为了构建生产级的机器人，也建议添加：

- name: Run Linter
  run: |
    pip install flake8
    flake8 bot/

5. 自动部署（可选）

如果你的机器人运行在 VPS 或云服务器上：

  • 使用 SSH 部署操作（结合 GitHub Secrets）
  • 在推送到 main 分支时自动部署
  • 使用 rsync、scp 或 Docker 部署

6. 环境密钥管理

使用 GitHub Secrets 安全存储以下内容：

  • 交易所 API 密钥
  • SSH 凭据
  • 环境变量

在工作流中安全引用它们。

最后的思考

在算法交易中，CI/CD 不只是“加分项”，它是保障系统安全、可重复、可扩展开发流程的核心。你不希望把一个有 bug 的策略部署到真实账户上，对吧？

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