Gemini自动化交易：解放双手，玩转加密货币市场

日期：2025-02-27 栏目：交易浏览：97

Gemini 自动化交易：解放你的双手，玩转加密货币市场

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在波澜壮阔的加密货币市场中，时间就是金钱。瞬息万变的价格波动往往让投资者难以捉摸，错失良机。如何才能摆脱盯盘的疲惫，抓住每一个潜在盈利机会？答案就在于 自动化交易。Gemini 交易所作为一家备受信赖的数字资产平台，为用户提供了设置自动化交易的功能，帮助你解放双手，更高效地参与市场。

自动化交易的优势与价值

自动化交易系统，也被称为算法交易或程序化交易，是指借助计算机程序，根据预先设定的交易规则和策略，自动执行买卖订单的过程。这种交易模式的优势远不止解放人力，它在多个维度上提升了交易的效率、稳定性和盈利潜力：

时间和精力的释放：摆脱盯盘的束缚 自动化交易不再要求交易者时刻关注市场动态。交易程序可以全天候运行，持续监控市场，并根据预设条件自动执行交易指令，从而显著节省交易者的时间和精力，让他们可以将更多时间投入到策略研究和优化上。
克服情绪的影响，实现理性决策： 人类的情绪，如恐惧、贪婪等，往往会导致非理性的交易决策。自动化交易系统完全基于预先定义的规则运作，能够消除情绪波动对交易的影响，确保交易决策的客观性和一致性，从而提高交易的胜率和盈利能力。
高速的市场响应，捕捉瞬间机会： 金融市场的波动瞬息万变，稍纵即逝的交易机会需要极快的反应速度。自动化交易系统能够以毫秒级的速度分析市场数据并执行交易，远超人类的速度极限，从而能够捕捉到难以人工识别的交易机会，并提高盈利的可能性。
策略的严格执行，提升交易效率： 自动化交易系统严格遵循预先设定的交易策略，避免人为因素造成的偏差。这种严格的执行能够确保交易策略的一致性，并显著提高交易效率，减少不必要的损失，并提升整体的交易表现。
回测驱动的策略优化，持续提升性能： 自动化交易系统允许使用历史数据进行回测，对交易策略进行验证和优化。通过回测，交易者可以评估不同策略在不同市场条件下的表现，发现潜在的风险和改进空间，从而不断改进交易策略，提升交易系统的长期性能和盈利能力。这种迭代式的优化过程对于构建稳定且高效的交易系统至关重要。

在 Gemini 设置自动化交易：策略构建与执行

Gemini 交易所本身目前不提供内置的回测环境或策略编写工具，这与某些专门的量化交易平台有所不同。因此，要实现 Gemini 平台的自动化交易，通常需要借助其提供的应用程序编程接口（API）。这意味着你需要具备一定的编程能力，尤其是在 Python 等常用编程语言方面的熟练度。深入理解 Gemini 提供的 API 文档至关重要，这是你开发自动化交易系统的基础。下面我们将详细介绍在 Gemini 上设置自动化交易的基本步骤，以及在设计和实施自动化交易策略时需要仔细考虑的关键因素：

1. API 密钥的生成与安全管理：

第一步是生成 API 密钥。登录你的 Gemini 账户，在账户设置或安全中心找到 API 密钥管理选项。创建新的 API 密钥时，务必仔细设置权限。为了安全起见，建议仅授予执行交易所必需的最小权限集。例如，如果你的策略只需要读取市场数据和执行买卖订单，则不要授予提款权限。创建完成后，请妥善保管你的 API 密钥，切勿泄露给他人，也不要将其存储在不安全的地方。可以将密钥存储在加密的文件中，并使用环境变量来访问它们。

2. 编程环境搭建与 API 客户端选择：

选择一个合适的编程环境，例如 Python。安装必要的库，例如 requests 用于发送 HTTP 请求，以及 pandas 用于数据处理和分析。有许多第三方库也封装了 Gemini API，可以简化你的开发工作。例如，一些库提供了更高级的函数，可以处理身份验证、请求签名和错误处理等任务。选择一个适合你的项目需求的 API 客户端库可以显著提高开发效率。

3. 策略逻辑的构建与风险控制：

在编写代码之前，你需要明确你的交易策略。这包括确定你的入场和出场规则、止损和止盈水平，以及资金管理策略。例如，你可以根据移动平均线交叉、相对强弱指数（RSI）或布林带等技术指标来制定交易决策。在编写代码时，务必考虑到各种可能的市场情况，并采取适当的风险控制措施。例如，你可以设置最大仓位限制、每日交易量限制或最大亏损限制。确保你的策略能够应对突发事件，例如价格大幅波动或网络连接中断。

4. 订单执行与状态监控：

使用 Gemini API 发送交易订单。你需要指定交易对、订单类型（例如市价单或限价单）、买卖方向和数量。在发送订单后，务必监控订单的状态，以确保它们被正确执行。你可以使用 API 查询订单的状态，并根据需要取消或修改订单。一些 API 客户端库提供了实时订单状态更新功能，可以让你及时了解订单的执行情况。

5. 数据记录与性能分析：

记录所有交易数据，包括订单价格、数量、时间和手续费。这些数据可以用于分析你的策略的性能，并发现潜在的改进机会。你可以使用 pandas 等库来处理和分析这些数据。计算你的策略的回报率、胜率、盈亏比等指标，并与其他策略进行比较。通过持续的数据分析，你可以不断优化你的策略，提高交易效率。

6. 回测与模拟交易：

由于 Gemini 不提供内置的回测环境，你需要自行构建回测系统。使用历史市场数据来模拟你的策略的交易行为，并评估其潜在的回报和风险。在回测过程中，务必考虑到各种交易成本，例如手续费和滑点。在将你的策略应用到真实交易之前，建议先进行模拟交易。使用模拟账户来测试你的策略，并观察其在真实市场环境中的表现。模拟交易可以帮助你发现潜在的问题，并在不承担实际风险的情况下改进你的策略。

7. 持续监控与优化：

一旦你的自动化交易系统上线，你需要对其进行持续监控。监控系统的性能、订单执行情况和市场状况。如果发现任何异常情况，立即采取行动。市场环境会不断变化，因此你需要定期优化你的策略，以适应新的市场条件。关注最新的市场动态，并根据需要调整你的交易规则和风险控制措施。持续监控和优化是保持你的自动化交易系统盈利的关键。

1. 账户准备与 API 密钥生成:

您需要在 Gemini 交易所注册并拥有一个正式账户。这是使用 Gemini API 的前提。请务必完成账户的实名认证 (KYC, Know Your Customer) 流程，以便符合交易所的合规要求并解锁 API 功能。 KYC 流程通常需要提供身份证明、地址证明等信息。
成功注册并登录您的 Gemini 账户后，导航至账户设置或安全设置部分，找到 API 设置或 API 管理页面。该页面通常位于用户个人资料或账户安全的子菜单中。
在 API 设置页面，您可以创建新的 API 密钥。创建 API 密钥时，系统会要求您为其指定一个名称或描述，以便于管理和识别不同的 API 密钥用途。请根据您的实际需求设置相应的 API 密钥权限。务必妥善保管您的 API 密钥，将其视为敏感信息，避免泄露给未经授权的第三方，防止他人盗用您的账户并进行恶意操作。推荐开启双因素认证(2FA)，进一步保障账户安全。
不同的 API 密钥权限对应不同的操作能力。例如，如果您需要通过 API 进行交易操作，则必须启用 "Trading" 权限。如果您需要查询账户的历史订单信息，则需要启用 "Order History" 权限。其他可能的权限包括 "Balance" (查询余额)、"Withdrawal" (提现，通常需要更高级别的身份验证) 和 "Market Data" (获取市场数据) 等。请仔细阅读 Gemini API 的文档，了解每种权限的具体含义和适用范围，并仅授予 API 密钥所需的最小权限集，遵循最小权限原则，降低潜在的安全风险。强烈建议为每个应用程序或脚本创建独立的 API 密钥，并为其分配特定的权限。

2. 开发交易程序：代码编写与逻辑实现

编程语言选择与环境配置： 选择你熟悉的编程语言，例如 Python、JavaScript 或 Java，并确保安装了所需的开发环境和相应的包管理工具（如 pip、npm 或 Maven）。对于 Python 开发者，可以考虑使用 `ccxt` 库，它是一个统一的加密货币交易 API，支持 Gemini 以及许多其他交易所，简化了 API 交互。
Gemini API 集成： 深入研究 Gemini 提供的官方 API 文档，理解 REST API 和 WebSocket API 的区别及各自的适用场景。REST API 适用于执行订单、查询账户信息等操作，而 WebSocket API 则适用于实时市场数据订阅。通过 API 密钥进行身份验证，务必妥善保管密钥，切勿泄露。
交易程序核心逻辑构建： 编写交易程序，将你的交易策略转化为可执行的代码。该部分是自动化交易系统的核心，需要进行严谨的设计、详尽的测试以及持续的优化。在设计过程中，应充分考虑市场波动性、交易费用以及滑点等因素。
常用交易策略详解：
- 网格交易： 在预设的价格区间内，以固定间隔设置一系列买入和卖出订单，形成类似网格的交易结构。当价格波动时，程序会自动执行订单，低买高卖，赚取利润。需要注意的是，网格交易在单边行情中可能会面临亏损风险，因此需要合理设置网格参数。
- 趋势跟踪： 利用技术指标，例如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）或移动平均收敛散度（MACD），识别市场趋势。当指标发出买入信号时，程序执行买入操作；当指标发出卖出信号时，程序执行卖出操作。趋势跟踪策略的有效性取决于指标的选择和参数的调整。
- 套利交易： 同时在多个交易所或同一交易所的不同交易对之间寻找价格差异。当发现有利可图的价差时，程序会同时买入低价资产，卖出高价资产，赚取无风险利润。套利交易对执行速度要求极高，需要使用高速网络连接和高效的程序代码。还需要考虑交易费用和提现费用。
- 止损止盈： 为每一笔交易设定止损和止盈价格，当价格达到止损价时，程序自动平仓，以控制损失；当价格达到止盈价时，程序自动平仓，以锁定利润。止损止盈策略是风险管理的重要手段，可以有效避免过度亏损和错过盈利机会。止损和止盈价格的设置需要根据市场波动性和个人风险承受能力进行调整。
代码编写注意事项：
- 异常处理机制： 程序必须具备强大的错误处理能力，能够优雅地处理各种潜在的异常情况，例如网络连接中断、API 请求超时、交易所维护等。对于每一种可能的错误，都应该有相应的处理逻辑，例如重试、报警或暂停交易。
- 严格的风控措施： 为了避免因程序错误或市场突变而导致的巨大损失，必须设定严格的风控参数，例如单笔交易最大金额、最大持仓比例、每日最大亏损额等。当达到风控阈值时，程序应自动停止交易，并发出警报。
- 详细的日志记录： 记录程序的运行状态、交易记录、错误信息等详细信息，便于后续的调试、分析和审计。日志应包含时间戳、交易对、交易方向、交易价格、交易数量、交易费用等关键信息。
- 完善的安全防护： 采取必要的安全措施，保护 API 密钥和其他敏感信息。可以使用环境变量来存储 API 密钥，并定期更换密钥。还应采取防火墙、入侵检测等安全措施，防止程序被恶意攻击。

3. 回测与优化:

在部署自动化交易程序之前，详尽的回测是至关重要的一步。这能让你在真实资金面临风险前，评估并优化你的交易策略。
利用 Gemini API 提供的丰富历史数据，构建一个模拟交易环境。这个环境允许你根据过去的市场表现，评估交易策略的潜在盈利能力和风险。
分析回测结果，并据此调整交易策略的关键参数。例如，网格交易的网格密度、移动平均线的周期、止损止盈的幅度等。精细的参数调整能够显著提升策略的盈利潜力，并降低潜在风险。
回测过程中，务必关注以下关键要素：
- 选择具有代表性的回测数据: 选取能够反映市场常态和各种波动情况的历史数据。避免使用时间过短、波动过小或过于极端的数据集，以确保回测结果的可靠性。
- 精确计算交易手续费: Gemini 平台会收取交易手续费，这会直接影响最终的盈利水平。务必在回测模型中加入手续费的考量，以获取更真实的盈利预估。可以考虑不同等级账户的手续费率。
- 防止过度优化（过度拟合）: 避免为了在历史数据上获得最佳表现而过度调整策略参数。过度优化会导致策略过度适应历史数据，从而在实际交易中表现不佳，失去其泛化能力。务必使用交叉验证等方法来评估策略的稳健性。

4. 部署与监控:

将精心编写的自动化交易程序部署到高性能服务器上，确保程序能够以7x24小时不间断地运行，抓住每一个交易机会。部署时需要考虑服务器的地理位置，选择距离交易所服务器较近的地点，以减少网络延迟。
对程序的运行状态进行全面而实时的监控，例如 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 以及网络延迟等关键指标，确保程序在高负载情况下依然能够稳定运行。同时，设置告警机制，一旦出现异常情况，立即收到通知并采取相应措施。
定期审查程序的详细交易记录，深入分析交易执行的效果，包括盈亏情况、交易频率、滑点以及手续费等。依据市场动态的演变，精细化地调整交易策略的各项参数，优化算法，提高盈利能力，降低风险。
常用的服务器解决方案包括：
- 云服务器: 利用领先的云服务提供商，如 AWS (Amazon Web Services)、阿里云、腾讯云等，提供卓越的弹性伸缩能力和极高的可用性。能够根据交易量和计算需求动态调整资源，确保程序始终拥有充足的资源。云服务器还提供完善的安全防护机制，保障交易数据的安全。
- VPS (Virtual Private Server): 虚拟专用服务器，是一种经济实惠的选择，尤其适合个人开发者和小型团队。尽管价格相对较低，但仍能提供足够的计算资源来运行自动化交易程序。需注意选择信誉良好的 VPS 提供商，并确保服务器的稳定性和安全性。
- 本地服务器: 在个人电脑上搭建服务器，虽然可以节省一定的成本，但需要确保电脑硬件配置足够强大，并且能够长时间稳定运行，同时还要考虑电力供应和网络连接的稳定性。这种方案适合对硬件和网络环境有较高要求的用户。

5. 风险管理:

自动化交易固有风险： 尽管自动化交易能提升效率，但并非完全消除风险。市场波动、系统故障或策略失效都可能导致损失。
实时市场监控与策略调整： 持续监控市场变化至关重要。市场趋势、突发事件和价格波动都需要及时纳入考量，并根据实际情况调整自动交易策略，避免因策略固化而产生不利结果。
程序运行状态定期检查： 定期检查自动交易程序的运行状况，确保其按预期执行。关注程序的日志信息，排查潜在的错误或异常，并及时修复，保证交易系统的稳定运行。
小资金试水与逐步增仓： 建议从少量资金开始进行自动化交易，以便充分了解程序性能和市场适应性。在积累经验并取得稳定盈利后，再逐步增加交易金额，控制初始风险。
Gemini 交易所合规与风险认知： 务必透彻理解 Gemini 交易所的用户协议、交易规则以及风险披露。充分了解交易所的各项规定，有助于避免违规操作，同时增强风险意识，从而做出更明智的交易决策。

需要注意的细节

API 调用频率限制: Gemini 交易所为了保障服务器稳定性和公平性，对 API 调用频率施加了严格的限制。这意味着你在单位时间内可以向 Gemini 服务器发送的请求数量是有限制的。如果你的程序超过了这些限制，你的请求可能会被拒绝，导致交易失败或数据获取中断。因此，你需要仔细阅读 Gemini 的 API 文档，了解不同 API 接口的频率限制，并据此合理控制你的程序对 API 的调用频率。可以采用诸如延时、批量处理、缓存等技术手段来优化你的 API 调用策略，以避免超出限制。监控 API 调用频率并设置告警机制也是非常重要的，以便及时发现和解决频率限制问题。
资金安全: API 密钥是访问你的 Gemini 账户的凭证，一旦泄露，任何人都可以使用你的密钥进行交易，从而导致资金损失。因此，妥善保管你的 API 密钥至关重要。不要将 API 密钥存储在明文文件中，而是应该使用加密方式存储。避免将 API 密钥上传到公共代码仓库，例如 GitHub。定期更换 API 密钥，以提高安全性。启用 Gemini 账户的双重身份验证 (2FA) 可以进一步增强安全性。密切关注 Gemini 官方的安全公告，及时了解最新的安全威胁和防范措施。定期审计你的交易活动，及时发现异常交易。
市场风险: 加密货币市场以其高波动性而闻名。价格可能会在短时间内大幅上涨或下跌，这使得自动化交易系统面临巨大的风险。即使你设计了一个复杂的交易策略，也不能保证一定盈利。市场情绪、监管政策、突发事件等多种因素都可能影响加密货币价格。因此，你需要充分了解市场风险，并制定完善的风险管理策略。设定止损点可以限制潜在的损失。分散投资可以降低风险。不要将所有资金投入到自动化交易中。时刻关注市场动态，及时调整你的交易策略。
技术风险: 自动化交易系统本质上是软件，软件不可避免地存在技术漏洞。这些漏洞可能被黑客利用，导致交易失败或资金损失。例如，程序中的错误可能导致错误的交易指令被发送到交易所。网络连接问题可能导致交易延迟或中断。交易所的 API 接口可能发生变化，导致你的程序无法正常工作。因此，你需要定期检查和更新你的程序，以确保其安全性。进行全面的单元测试和集成测试可以帮助你发现潜在的漏洞。使用安全的编程语言和框架可以降低风险。保持软件更新可以修复已知的漏洞。

案例：基于 Python 的增强型网格交易机器人 (仅供参考)

以下是一个基于 Python 和 Gemini API 的网格交易机器人的示例代码，此示例旨在演示网格交易的基本原理，并提供一个可定制的起点。务必理解，此代码仅供参考和学习用途，不构成任何投资建议。用户需要根据自身风险承受能力和投资目标，对代码进行修改、完善和风险评估后方可使用。

在实际应用中，网格交易机器人需要考虑诸多因素，例如：交易手续费、滑点、市场波动性、资金管理策略、止损止盈策略以及异常情况处理等。还需要密切监控机器人的运行状态，并根据市场变化及时调整参数。强烈建议在模拟账户中进行充分测试，并逐步调整参数，以优化交易策略。

此示例使用 Gemini API，因此需要注册 Gemini 账户并获取 API 密钥。请务必妥善保管 API 密钥，避免泄露。

import gemini
import time

API 密钥

API 密钥是访问加密货币交易所或相关服务接口的凭证，务必妥善保管。它通常由两部分组成：API Key 和 API Secret。

api_key = "YOUR_API_KEY"

API Key 相当于你的用户名，用于标识你的身份，让服务器知道请求来自哪个用户。一般情况下，API Key 可以公开，但绝对不能泄露 API Secret。

api_secret = "YOUR_API_SECRET"

API Secret 相当于你的密码，用于对 API 请求进行签名，验证请求的真实性和完整性。API Secret 必须严格保密，切勿分享给任何人，避免被他人恶意利用，造成资产损失。如果API Secret泄露，应立即作废并申请新的API Key和Secret。

重要提示：

启用API Key时，请务必仔细阅读交易所或服务提供商的使用条款和安全建议。
限制API Key的权限，仅授予其执行必要操作的权限，例如只允许读取数据，禁止提现。
定期轮换API Key，以降低泄露风险。
使用强密码保护你的账户，并启用双因素认证（2FA）。
不要在公共场所或不安全的网络环境下使用API Key。

交易对

交易对定义： 交易对，又称交易对代码，是数字资产交易市场中用来表示两种可以相互交易的加密货币或数字资产的符号标识。它定义了买卖双方在交易平台上进行交易的具体标的物。

代码示例： symbol = "BTCUSD"

代码解释： 在此示例中， symbol 是一个变量名，用于存储交易对的字符串标识。 "BTCUSD" 是该变量的值，代表比特币（BTC）与美元（USD）之间的交易对。这意味着交易者可以用美元购买比特币，或将比特币出售换取美元。

交易对结构： 典型的交易对由两个部分组成，用一个符号（通常是斜杠 "/" 或连字符 "-"，但此处为简化使用字符串形式）分隔：

基础货币（Base Currency）： 也称为标价货币，是交易对中被购买的货币。在 BTCUSD 中，BTC 是基础货币。
计价货币（Quote Currency）： 也称为报价货币，是用来衡量基础货币价值的货币。在 BTCUSD 中，USD 是计价货币。

重要提示： 不同的交易所可能会采用略有不同的交易对命名约定。例如，某些交易所可能使用 BTC/USD 或 BTC-USD 。程序化交易和API调用需要精确匹配交易所的交易对命名规则。

常见交易对示例： 除了 BTCUSD ，常见的交易对还包括：

ETHUSD (以太坊/美元)
BTCEUR (比特币/欧元)
ETHBTC (以太坊/比特币)
LTCUSD (莱特币/美元)

交易对的应用： 交易对信息在加密货币交易中至关重要，它被广泛应用于：

下单： 指定要交易的币种和数量。
行情数据： 获取特定交易对的实时价格、交易量等信息。
图表分析： 绘制特定交易对的价格走势图。
API 调用： 通过交易所的API接口进行程序化交易。

网格参数

grid_lower_price = 20000
# 网格下限价格：设置网格交易的最低价格。当市场价格低于此值时，网格交易系统将停止买入操作，以避免在价格持续下跌时继续买入，从而降低潜在的损失。该参数应根据标的历史价格波动范围和个人风险承受能力进行设置，建议参考过去一段时间内的最低价格，并留出一定的安全边际。

grid_upper_price = 30000
# 网格上限价格：设置网格交易的最高价格。当市场价格高于此值时，网格交易系统将停止卖出操作，以避免在价格持续上涨时错过潜在的盈利机会。同样，该参数也应基于历史数据和个人判断进行设定，可参考过去一段时间内的最高价格，并考虑未来的上涨空间。

grid_levels = 10
# 网格数量：将价格区间（ grid_upper_price - grid_lower_price ）划分为的网格数量。网格数量越多，网格之间的价格间隔越小，交易频率越高，每次交易的收益也越低，但可以更精细地捕捉市场波动。反之，网格数量越少，交易频率越低，单次交易收益较高，但可能错过一些小的价格波动。网格数量的选择需要在交易频率和单次收益之间进行权衡。例如，如果上下限差价为10000，网格数为10，那么每个网格的间距就是1000。

quantity_per_grid = 0.001
# 每个网格的交易数量：指在每个网格触发交易时买入或卖出的加密货币数量。该参数直接影响每次交易的成本和潜在收益。交易数量越大，每次交易的收益越高，但同时风险也越高，因为需要更多的资金来支持交易。交易数量越小，风险越低，但收益也相应降低。该参数的设置应根据个人的资金规模和风险偏好进行调整。数量单位取决于交易对，例如BTC/USDT，则单位为BTC。

创建 Gemini 客户端

使用 Gemini API 与其平台交互，你需要创建相应的客户端。Gemini 提供了公共客户端和私有客户端，分别用于访问不同的 API 端点。

公共客户端 (PublicClient):

公共客户端允许你访问无需身份验证的 API 端点，例如获取市场数据、交易对信息、以及最新成交价等。创建公共客户端非常简单：

client = gemini.PublicClient()

创建 `PublicClient` 实例后，你就可以使用它来调用各种公共 API 方法，获取 Gemini 交易所的公开信息。

私有客户端 (PrivateClient):

私有客户端用于访问需要身份验证的 API 端点，例如下单、查询账户余额、获取交易历史等。创建私有客户端需要提供你的 API 密钥 ( api_key ) 和 API 密钥私钥 ( api_secret )。这两个密钥都可以在你的 Gemini 账户中生成和管理。请务必妥善保管你的 API 密钥私钥，避免泄露。

private_client = gemini.PrivateClient(api_key, api_secret)

使用你的 API 密钥和密钥私钥初始化 `PrivateClient` 实例后，你就可以安全地访问 Gemini 账户中的敏感数据并执行交易操作。请注意，在使用私有客户端时，务必遵守 Gemini 的 API 使用规范，避免滥用 API 接口，以免触发风控限制。

计算网格价格

在网格交易策略中，合理地计算网格价格至关重要，它直接影响交易的频率和盈利空间。以下公式展示了网格价格的计算方式。

网格价格间隔 (grid_price_interval):

grid_price_interval = (grid_upper_price - grid_lower_price) / grid_levels

此公式用于确定每个网格之间的价格差距。其中：

grid_upper_price 代表网格的最高价格，即网格交易策略允许交易的最高价格上限。
grid_lower_price 代表网格的最低价格，即网格交易策略允许交易的最低价格下限。
grid_levels 代表网格的数量，即在最高价和最低价之间划分的网格数量。网格数量越多，交易越频繁，但每次交易的利润可能越小。

网格价格列表 (grid_prices):

grid_prices = [grid_lower_price + i * grid_price_interval for i in range(grid_levels + 1)]

此公式用于生成包含所有网格价格的列表。它通过在最低价格的基础上，以网格价格间隔为步长，依次计算每个网格的价格。其中：

grid_lower_price 代表网格的最低价格。
i 是一个循环变量，从0迭代到 grid_levels (包括 grid_levels )。
grid_price_interval 代表网格价格间隔。

生成的 grid_prices 列表包含了从最低价格到最高价格的所有网格的价格点，总共有 grid_levels + 1 个价格点，这些价格点将作为执行网格交易策略的依据。例如，如果 grid_lower_price 为 100， grid_upper_price 为 110， grid_levels 为 5，则 grid_price_interval 为 (110 - 100) / 5 = 2， grid_prices 列表将为 [100, 102, 104, 106, 108, 110]。

循环下单

通过无限循环 ( while True ) 实现持续的自动交易。程序将在出现任何异常时尝试恢复，增强了交易的弹性。

在循环内部，程序执行以下操作：


try:
    # 遍历网格价格，下买单和卖单
    for i in range(grid_levels):
        buy_price = grid_prices[i]
        sell_price = grid_prices[i+1]

        # 下买单
        order = private_client.new_order(
            symbol,
            quantity_per_grid,
            buy_price,
            "buy",
            options=["maker-or-cancel"]
        )
        print(f"Placed buy order at {buy_price}: {order}")

        # 下卖单
        order = private_client.new_order(
            symbol,
            quantity_per_grid,
            sell_price,
            "sell",
            options=["maker-or-cancel"]
        )
        print(f"Placed sell order at {sell_price}: {order}")

    # 等待一段时间
    time.sleep(60) # 暂停 60 秒，避免过于频繁的下单

except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
    time.sleep(10) # 发生错误后，暂停 10 秒后重试

代码解释：

grid_levels : 网格交易策略中价格等级的数量。
grid_prices : 预先计算好的网格价格列表。例如： [price_level_1, price_level_2, price_level_3, ...] 。
buy_price : 当前循环迭代中的买单价格。
sell_price : 当前循环迭代中的卖单价格。通常设置为高于买单价格，以实现盈利。
private_client.new_order() : 交易所 API 中用于创建新订单的函数。
symbol : 交易对的符号，例如 "BTCUSDT"。
quantity_per_grid : 每个网格订单的数量。
"buy" : 订单类型，指示这是一个买单。
"sell" : 订单类型，指示这是一个卖单。
options=["maker-or-cancel"] : 订单选项。 "maker-or-cancel" 表示如果订单不能立即成为挂单（maker order），则立即取消订单。这有助于避免支付 taker 费用。
time.sleep(60) : 暂停程序执行 60 秒。这可以防止程序过于频繁地下单，从而避免不必要的交易费用和 API 请求限制。
try...except : 用于捕获和处理异常。如果循环中发生任何错误，程序将打印错误消息并暂停 10 秒，然后重试。
异常处理 ：捕获并打印异常信息，并短暂休眠后重试，增强了程序的健壮性。