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不可能三角

区块链在高效低能、去中心化和安全三方面存在“不可能三角”悖论

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恐慌&贪婪指数

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交易过程中，常见的专业名词详解

1.仓位：指投资人实有投资和实际投资资金的比例。

2.全仓：全部资金买入数字货币。

3.减仓：把部分数字货币卖出，但不全部卖出。

4.重仓：可用资金和数字货币相比，数字货币份额占多。

5.轻仓：可用资金和数字货币相比，可用资金份额占多。

6.空仓：把手里所持数字货币全部卖出，全部转为资金。

7.止盈：获得一定收益后，将所持数字货币卖出以保住盈利。

8.止损：亏损到一定程度后，将所持数字货币卖出，以防止亏损进一步扩大。

9.牛市：价格持续上升，前景乐观。

10.熊市：价格持续下跌，前景黯淡。

11.多头（做多）：买方，认为币价未来会上涨，买入币，待币价上涨后，高价卖出获利。

12.空头（做空）：卖方，认为币价未来会下跌，将手中持有的币（或向交易平台借币）卖出，待币价下跌后，低价买入获利。

13.建仓：买入数字货币。

14.补仓：分批买入数字货币，如：先买入1BTC，之后再买入1BTC。

15.全仓：将所有资金一次性全部买入数字货币。

16.反弹：币价下跌时，因下跌过快而价格回升调整。

17.盘整（横盘）：价格波动幅度较小，币价稳定。

18.阴跌：币价缓慢下滑。

19.跳水（瀑布）：币价快速下跌，幅度很大。

20.割肉：买入数字货币后，币价下跌，为避免亏损扩大而赔本卖出数字货币。或借币做空后，币价上涨，赔本买入数字货币。

21.套牢：预期币价上涨，不料买入后币价却下跌；或预期币价下跌，不料卖出后，币价却上涨。

22.解套：买入数字货币后，币价下跌造成暂时的账面损失，但之后币价回升，扭亏为盈。

23.踏空： 因看淡后市卖出数字货币后，币价却一路上涨，未能及时买入，因此未能赚得利润。

24.超买：币价持续上升到一定高度，买方力量基本用尽，币价即将下跌。

25.超卖：币价持续下跌到一定低点，卖方力量基本用尽，币价即将回升。

26.诱多： 币价盘整已久，下跌可能性较大，空头大多已卖出数字货币，突然空方将币价拉高，诱使多方以为币价将会上涨，纷纷买入，结果空方打压币价，使多方套牢。

27.诱空： 多头买入数字货币后，故意打压币价，使空头以为币价将会下跌，纷纷抛出，结果误入多头的陷阱。

API

Gemini 交易所的 行情 API https://api.gemini.com/v1/pubticker/btcusd

########## GEMINI 行情接口 ##########
## https://api.gemini.com/v1/pubticker/:symbol

import json
import requests

gemini_ticker = 'https://api.gemini.com/v1/pubticker/{}'
symbol = 'btcusd'
btc_data = requests.get(gemini_ticker.format(symbol)).json()
print(json.dumps(btc_data, indent=4))

抓取、格式化和绘制，比特币过去一个小时在 Genimi 交易所的价格曲线

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import requests

# 选择要获取的数据时间段
periods = '3600'

# 通过 Http 抓取 btc 历史价格数据
resp = requests.get('https://api.cryptowat.ch/markets/gemini/btcusd/ohlc', 
  params={
    'periods': periods
  })
data = resp.json()

# 转换成 pandas data frame
df = pd.DataFrame(
  data['result'][periods], 
  columns=[
    'CloseTime',
    'OpenPrice',
    'HighPrice',
    'LowPrice',
    'ClosePrice',
    'Volume',
    'NA'])

# 输出 DataFrame 的头部几行
print(df.head())

# 绘制 btc 价格曲线
df['ClosePrice'].plot(figsize=(14, 7))


>>>
CloseTime  OpenPrice  HighPrice  ...  ClosePrice     Volume             NA
0  1558843200    8030.55    8046.30  ...     8011.20  11.642968   93432.459964
1  1558846800    8002.76    8050.33  ...     8034.48   8.575682   68870.145895
2  1558850400    8031.61    8036.14  ...     8000.00  15.659680  125384.519063
3  1558854000    8000.00    8016.29  ...     8001.46  38.171420  304342.048892
4  1558857600    8002.69    8023.11  ...     8009.24   3.582830   28716.385009

交易所

img

行情模块的主要功能是，尝试获取市场的行情数据，通常也负责获取交易账户的状态。

策略模块的主要功能是，订阅市场的数据，根据设定的算法发出买、卖指令给执行模块。

执行模块的主要功能是，接受并把策略模块发过来的买、卖指令封装并转发到交易所；同时，监督并确保策略买卖的完整执行。

Python 还有许许多多已经开发成熟的算法交易库可供使用。比如，你可以使用 Zipline 进行策略回测，或者用 Pyfolio 进行投资组合分析。而许多交易所也都提供了基于 Python 的 API 客户端

比如，Quantopian，就提供了基于 Zipline 的标准回测环境。用户可以选择 Python 作为开发语言，并且和社区的网友分享自己的策略。此外，国内也有诸如 BigQuant、果仁网等类似平台，提供不同市场和金融产品的交易