关键字：数字货币、加密货币、量化交易、API接口、CCXT、统一接口

1、CCXT 是什么

2、CCXT 网址

3、CCXT:跨 107 个交易所套利不再难！用 CCXT 实现多平台数据同步，策略开发效率提升 80%（附实战代码）

4、用Python探寻加密货币行情数据：从入门到实战

5、手把手教你用CCXT获取数字货币行情数据 - 量化交易入门指南

6、如何利用CCXT交易数字货币合约

7、如何使用CCXT交易数字货币现货

8、CCXT：加密货币量化交易神器

9、CCXT：34K星认证，一行代码打通100+交易所访问API

10、相关学习网站

—— 第1篇 ——

CCXT 是什么

ccxt，全称是CryptoCurrency eXchange Trading，它可是个相当厉害的开源库。借助它，咱们能用统一的代码访问全球上百家数字货币交易所，就好像有了一把万能钥匙，能轻松打开各个交易所的数据大门。而且它支持好多编程语言，像Javascript、Python和PHP都可以用。这ccxt的功能可不止获取数据这么简单，还能支持直接下单、管理订单、查看仓位和账户信息，有了它，实现自动化交易都不是梦。

https://docs.ccxt.com/

当然你也可以每个交易所单独去找它们的API调用接口

—— 第2篇 ——

CCXT 网址

https://docs.ccxt.com/

—— 第3篇 ——

CCXT:跨 107 个交易所套利不再难！用 CCXT 实现多平台数据同步，策略开发效率提升 80%（附实战代码）

一、为什么说 CCXT 是量化交易的「瑞士军刀」？（项目核心价值）

在加密货币市场，每个交易所都像独立的王国：Binance 的 API 文档有 300 + 页，OKX 的签名算法每月更新，Kraken 的时间戳格式与众不同... 开发者平均需要 23 天才能完成单个交易所的接入。而 CCXT 做了三件颠覆性的事：

1. 一键连通全球 107 个交易平台（截至 2025 年 4 月）

• 覆盖 98% 主流平台
  包括 Binance（现货 / 合约）、OKX（期权 / 永续）、Coinbase（合规市场）、Kraken（欧洲老牌）等头部交易所，更支持 dYdX、Hyperliquid 等新兴 DEX
  
• 交易类型全覆盖
  现货交易、期货合约、永续合约、期权交易、杠杆交易全支持，甚至包括法币通道和支付网关

2. 五国语言无缝切换（真正的跨语言神器）

3. 数据统一化处理（告别数据清洗噩梦）

• 原始数据 → 标准化输出：无论从哪个交易所获取，K 线数据永远包含timestamp, open, high, low, close, volume6 大核心字段
• 案例：Binance 的 K 线时间戳是毫秒级整数，Kraken 是字符串格式，CCXT 统一转换为 Unix 时间戳（毫秒级数字）

二、新手必看！30 分钟搭建第一个量化交易脚本（保姆级教程）

准备工作：注册交易所并获取 API 密钥（以 OKX 为例）

1. 登录 官网 → 账户安全 → API 管理 → 创建 API 密钥
2. 勾选权限：只读（获取行情）、交易（下单操作）、资金（余额查询）
3. 保存好API Key和Secret（绝对不能泄露！建议开启二次验证）

步骤 1：安装 CCXT（以 Python 为例）

# 安装最新稳定版pip install ccxt==4.0.60  # 特定版本避免兼容性问题# 安装开发版（获取最新功能）pip install git+https://github.com/ccxt/ccxt.git

步骤 2：初始化交易所实例（公共 API vs 私有 API）

import ccxt# 公共API示例（无需密钥，获取行情数据）binance = ccxt.binance({    'timeout': 15000,  # 设置超时时间（毫秒）    'enableRateLimit': True  # 自动处理速率限制（关键！）})# 私有API示例（需要密钥，操作账户资产）okx = ccxt.okx({    'apiKey': '你的API Key',    'secret': '你的Secret',    'enableRateLimit': True,    'options': {        'defaultType': 'future'  # 设置默认交易类型（现货/期货）    }})

步骤 3：获取核心交易数据（3 大常用接口）

① 交易对列表（判断交易所支持哪些品种）

markets = binance.load_markets()print(f"Binance共有{len(markets)}个交易对")  # 输出：1234（示例数据）# 筛选USDT交易对usdt_pairs = [k for k, v in markets.items() if v['quote'] == 'USDT']print(f"USDT交易对数量：{len(usdt_pairs)}")

② 实时行情数据（构建策略的基础）

# 获取BTC/USDT最新成交价ticker = binance.fetch_ticker('BTC/USDT')print(f"最新价格：{ticker['last']} USDT")  # 输出：30200.5# 获取订单簿深度（买卖各100档）order_book = binance.fetch_order_book('BTC/USDT', 100)bid_price = order_book['bids'][0][0]  # 买一价格ask_price = order_book['asks'][0][0]  # 卖一价格spread = ask_price - bid_price  # 价差print(f"买卖价差：{spread} USDT")

③ K 线数据（技术分析必备）

# 获取1小时K线，最近100根ohlcv = binance.fetch_ohlcv(    symbol='BTC/USDT',    timeframe='1h',  # 时间周期（1m/5m/15m/1h/1d等）    limit=100,  # 最大返回数量    since=None  # 可选参数：指定起始时间戳)# 转换时间格式（毫秒→可读时间）import timefor candle in ohlcv:    timestamp = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M', time.gmtime(candle[0]/1000))    open_price = candle[1]    print(f"{timestamp} 开盘价：{open_price}")

步骤 4：实战！创建第一笔交易订单（以 OKX 永续合约为例）

# 下单参数symbol = 'BTC/USDT:USDT'  # 永续合约交易对amount = 0.001  # 交易数量（BTC）price = 30000  # 限价价格side = 'buy'  # 交易方向（买/卖）# 创建限价订单try:    order = okx.create_limit_order(        symbol=symbol,        side=side,        amount=amount,        price=price    )    print(f"订单创建成功！订单ID：{order['id']}")    print(f"订单状态：{order['status']}")except ccxt.ExchangeError as e:    print(f"交易所错误：{e}")except ccxt.AuthenticationError as e:    print(f"认证失败：{e}")  # 检查API密钥是否正确except ccxt.RequestTimeout as e:    print(f"请求超时：{e}")  # 检查网络或增加超时时间

三、进阶技巧：打造高可用性量化策略（避坑指南）

1. 速率限制处理（避免被交易所封禁）

# 关键参数：自动处理速率限制exchange = ccxt.binance({    'enableRateLimit': True,    'rateLimit': 1000  # 最小请求间隔（毫秒），默认根据交易所规则自动设置})# 手动控制频率（适合高频交易）import timewhile True:    try:        ticker = exchange.fetch_ticker('BTC/USDT')        print(f"当前价格：{ticker['last']}")    except ccxt.RateLimitExceeded as e:        wait_time = e.retry_after / 1000  # 计算需要等待的时间（秒）        print(f"速率限制，等待{wait_time}秒...")        time.sleep(wait_time)    time.sleep(0.5)  # 主动控制请求间隔

2. WebSocket 实时行情（降低延迟）

# JavaScript示例：实时监听订单簿变化const { Binance } = require('ccxt');const binance = new Binance({ enableRateLimit: true });binance.watchOrderBook('BTC/USDT', (error, orderBook) => {    if (error) {        console.error('WebSocket错误：', error);        return;    }    // 实时获取买一卖一价格    const bestBid = orderBook.bids[0]?.[0];    const bestAsk = orderBook.asks[0]?.[0];    console.log(`买一：${bestBid}，卖一：${bestAsk}`);});

3. 账户安全最佳实践

• 密钥管理：使用环境变量存储 API 密钥（而非硬编码）
  # Python示例import osapi_key = os.environ.get('OKX_API_KEY')secret = os.environ.get('OKX_SECRET'

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• 二次验证：为交易所账户和 API 密钥同时开启 2FA

四、CCXT vs 其他工具：为什么专业团队都选它？（核心竞争力对比）

五、适合人群与典型应用场景

1. 三类核心用户

• 量化新手
  通过统一 API 快速验证策略想法，无需纠结不同交易所接口差异
• 专业交易员
  利用多交易所接入实现跨平台套利，通过 WebSocket 实现低延迟交易
• 区块链开发者
  快速搭建聚合交易平台、行情监控工具、自动化做市商系统

六、立即开始！3 个必备资源

1. 官方文档
   https://ccxt.readthedocs.io/（按语言分类，带完整示例）
2. GitHub 仓库
   https://github.com/ccxt/ccxt（提交 Issue 获取帮助，查看最新功能）
3. 示例代码库
   https://github.com/ccxt/ccxt/blob/master/examples/python/（包含 50 + 常见场景代码）

    你是想验证一个简单的网格交易想法，还是构建复杂的跨平台套利系统，CCXT 都能成为你的得力助手。现在就打开终端，输入pip install ccxt，开启你的量化交易之旅！

项目链接：https://github.com/ccxt/ccxt

—— 第4篇 ——

用Python探寻加密货币行情数据：从入门到实战

最近加密货币市场可太热闹了，身边不少朋友都在讨论要不要入场“捞一笔”。大家都知道，要是真打算参与进去，获取准确又及时的市场数据可是关键的第一步。这加密货币市场和咱们熟悉的传统金融市场区别还挺大，就说交易所吧，有去中心化交易所（DEX）和中心化交易所（CEX）这两大类。不过一般咱们普通人接触最多的还是中心化交易所。想获取市场数据的话，和传统金融市场类似，也能找专业的数据提供商，可人家基本都是要收费的。今天我就跟大家分享一下，怎么借助Python编程语言，从中心化交易所获取加密货币的行情数据，不管是历史数据还是实时数据，都能搞定，甚至还能通过websocket直接监控数据，用来实时关注不同交易对之间的价差呢。

我自己刚接触加密货币市场的时候，也被各种数据获取的问题搞得焦头烂额。当时就想着要是能有个简单又通用的办法就好了。后来发现了ccxt这个Python库，真的帮了大忙，所以今天就用它来给大家演示。

ccxt，全称是CryptoCurrency eXchange Trading，它可是个相当厉害的开源库。借助它，咱们能用统一的代码访问全球上百家数字货币交易所，就好像有了一把万能钥匙，能轻松打开各个交易所的数据大门。而且它支持好多编程语言，像Javascript、Python和PHP都可以用。这ccxt的功能可不止获取数据这么简单，还能支持直接下单、管理订单、查看仓位和账户信息，有了它，实现自动化交易都不是梦。

要是你也想使用ccxt来获取数据，第一步就是得把它安装到你的电脑上。这一步其实挺简单的，打开终端，输入“pip install ccxt”，然后耐心等一会儿，系统就会自动帮你把ccxt库安装好啦。

安装好之后，接下来就得初始化交易所对象。我以币安交易所为例，代码是这样写的：

import ccxt
exchange = ccxt.binance({
    'enableRateLimit': True,  # 必须开启！防止被交易所封IP
    'timeout': 15000  # 超时设为15秒
})

这里的enableRateLimit参数一定要设置为True，因为交易所的API都有严格的调用频率限制，如果不开启这个频率限制功能，很容易因为调用太频繁被交易所封IP，到时候可就没办法获取数据了。要是你在使用过程中遇到网络问题，也别着急，可以通过设置proxies参数来切换网络环境。比如这样：

exchange = ccxt.okx({
    "proxies": {
        "http": "http://127.0.0.1:7890",
        "https": "http://127.0.0.1:7890"
    }
})

成功初始化交易所对象后，咱们可以获取交易所上的所有交易品种。这一步很重要，要是不先获取这些信息，后面进行其他操作的时候，可能会因为找不到对应的品种而报错。代码是这样的：

markets = exchange.load_markets()
print(list(markets.keys)[:10])

运行这段代码后，会输出类似这样的结果：

['ETH/BTC', 'LTC/BTC', 'BNB/BTC', 'NEO/BTC', 'QTUM/ETH', 'EOS/ETH', 'SNT/ETH', 'BNT/ETH', 'BCC/BTC', 'GAS/BTC']

这些就是交易所里部分交易对的信息啦。

获取实时价格是了解市场动态最直接的方式。在ccxt里，获取某个品种当前价格主要靠fetch_ticker函数接口。我给大家举个例子，看看怎么读取BTC/USDT交易对的最新价：

ticker = exchange.fetch_ticker('BTC/USDT')
print(f"""
实时价格：
- 最新价：{ticker['last']} USDT
- 24小时最高：{ticker['high']}
- 24小时成交量：{ticker['quoteVolume']} USDT
""")

运行之后，得到的输出可能是这样：

实时价格：
- 最新价：97004.87 USDT
- 24小时最高：97640.02
- 24小时成交量：1743212485.2952676 USDT

这里返回的ticker包含了很多有用的信息，它的结构体大家可以查看官方文档Ticker Structure了解，里面详细说明了每个字段的含义。简单来说，fetch_ticker返回的就是某个交易对当前最新的市场数据。

历史行情数据对于分析市场趋势、制定交易策略也非常有帮助。比如说，我们可以用这些数据来计算一些技术指标，识别市场模式，进而产生交易信号。下面这段代码可以获取BTC/USDT的日线数据：

# 获取最近3天的日线数据
ohlcvs = exchange.fetch_ohlcv(
    symbol='BTC/USDT',
    timeframe='1d',  # 可选：1m, 5m, 1h, 1d等
    limit=5  # 获取条数
)
print(ohlcvs)

这里设置的参数是获取BTC/USDT的历史行情，时间周期为1天，数量是5条。运行后输出的结果大概是这样：

[[1739138760000, 94897.63, 95052.0, 94884.44, 95047.09, 17.96677],
[1739138820000, 95047.1, 95128.75, 95047.1, 95118.36, 12.27411],
[1739138880000, 95118.36, 95135.99, 95051.65, 95122.51, 10.40116],
[1739138940000, 95122.52, 95178.69, 95104.42, 95178.57, 7.81859],
[1739139000000, 95178.57, 95246.13, 95160.0, 95246.13, 48.00226]]

这里面每个小列表代表一天的数据，从左到右依次是时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量。要是觉得这样的数据不太直观，还可以把它转换成更易读的pandas格式，代码如下：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(ohlcvs, columns=["timestamp_ms", "open", "high", "low", "close", "volume"])
print(data)

转换后的输出就清晰多啦：

   timestamp_ms      open      high       low     close    volume
0  1739139000000  95178.57  95246.13  95160.00  95246.13  48.00226
1  1739139060000  95246.12  95436.12  95230.02  95429.63  24.59766
2  1739139120000  95429.64  95429.64  95282.44  95371.00  44.81550
3  1739139180000  95371.00  95443.28  95371.00  95433.12  12.77712
4  1739139240000  95433.12  95527.79  95433.12  95436.70  15.98278

要是你想设计一个高频交易策略，那分钟级别的数据可能更有用。很多交易所都支持获取分钟级别数据，甚至有些还能拿到全量的分钟数据。还是以获取BTC/USDT的1分钟数据为例，只需要修改fetch_ohlcv的timeframe参数就行啦，示例代码如下：

# 获取最近20根15分钟K线
ohlcvs = exchange.fetch_ohlcv('BTC/USDT', '1m', limit=20)

除了基本的行情数据，订单簿（市场深度）数据对于了解市场的供需情况也很重要。通过ccxt获取订单簿数据也不难，调用fetch_order_book函数就行。给大家看个简单示例：

order_book = exchange.fetch_order_book('BTC/USDT', limit=100)
best_bid = order_book['bids'][0][0]  # 买一价
best_ask = order_book['asks'][0][0]  # 卖一价
print(f"买一价：{best_bid}, 卖一价：{best_ask}, 价差：{best_ask - best_bid}")

运行后会得到类似这样的结果：

买一价：97141.35, 卖一价：97141.36, 价差：0.00999999999476131

这里的fetch_order_book函数可以指定获取深度，像binance的接口默认是100，最多能获取到5000的订单簿深度。不同的深度数据可以满足不同的分析需求，深度越大，反映的市场情况就越详细。

前面介绍的几种获取数据的方式，都是主动发起请求。但在一些对实时性要求特别高的场景下，这种方式就不太合适了。因为轮询不仅延迟大，容易错过一些交易机会，还可能因为频繁请求触发交易所的频率限制。不过别担心，ccxt有个pro版本ccxt.pro，它可以通过WebSocket实现实时监听。我们只需要对前面的接口稍微修改一下，就能达到实时监听的效果。代码如下：

import asyncio
import ccxt.pro as ccxtpro

exchange = ccxtpro.binance({
    'enableRateLimit': True,  # 必须开启！防止被交易所封IP
    'timeout': 15000,  # 超时设为15秒
})


asyncdefwatch_order_book():
    whileTrue:
        order_book = await exchange.watch_order_book('BTC/USDT')
        best_ask = order_book["asks"][0][0]
        best_bid = order_book["bids"][0][0]
        print(f"order_book, 价差:{best_ask - best_bid}")


asyncdefwatch_ticker():
    whileTrue:
        ticker = await exchange.watch_ticker('BTC/USDT')
        print(f"ticker, 最新价: {ticker['last']}")


asyncdefmain():
    await asyncio.gather(watch_order_book(), watch_ticker())


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

运行这段代码后，就可以实时监控数据，不断输出新的结果啦，类似这样：

order_book, 价差:0.00999999999476131
order_book, 价差:0.00999999999476131
order_book, 价差:0.00999999999476131
order_book, 价差:0.00999999999476131
order_book, 价差:0.00999999999476131
order_book, 价差:0.00999999999476131
order_book, 价差:0.00999999999476131
order_book, 价差:0.00999999999476131
ticker, 最新价: 97228.01
...

到这里，我们已经学会了如何利用ccxt获取加密货币的各种行情数据。学会这些之后，我们还可以做很多有意思的事情。比如说，实时监控不同交易对或交易所之间的价差，寻找套利机会；还能用ccxt的create_order方法实现自动交易。不过要提醒大家，加密货币市场波动非常大，交易风险也很高，在实际操作的时候一定要谨慎再谨慎。

在实际使用过程中，也可能会遇到一些特殊情况。比如说，不同交易所对于同一加密货币的交易对表示方式可能不太一样，这就需要我们在获取数据和分析数据的时候格外注意。还有，有时候网络不稳定或者交易所API出现故障，也会影响数据的获取。遇到这些问题不要慌，可以多查阅相关文档，或者在技术交流论坛上和其他开发者交流经验。

希望今天分享的内容能对大家有所帮助。要是你在学习和实践过程中有什么问题或者心得，欢迎在评论区留言讨论。要是还想获取更详细的代码示例，在公众号发送相关关键词就能拿到哦。加密货币市场充满了机遇和挑战，希望大家都能利用好这些技术，在这个市场里有所收获，但一定要牢记风险，理性投资。

—— 第5篇 ——

手把手教你用CCXT获取数字货币行情数据 - 量化交易入门指南

手把手教你用CCXT获取数字货币行情数据 - 量化交易入门指南

The ccxt library is a collection of available crypto exchanges or exchange classes. Each class implements the public and private API for a particular crypto exchange. All exchanges are derived from the base Exchange class and share a set of common methods.

CCXT 库目前支持以下 106 家加密货币交易所及交易 API

一、环境准备与CCXT基础

1.1 安装必要库

pip install ccxt pandas matplotlib requests

1.2 CCXT核心功能

CCXT是一个开源的加密货币交易库，支持100+交易所的统一API接口。主要功能包括：

• 实时行情获取

• 历史K线数据

• 账户余额查询

• 订单管理

二、代理配置与交易所连接

2.1 代理设置（适用于需要科学上网的环境）

import requestsproxy_url = "socks5h://127.0.0.1:1080"session = requests.Session()session.proxies = {"http": proxy_url, "https": proxy_url}session.timeout = 30

2.2 连接币安现货市场

import ccxtexchange = ccxt.binance({   'session': session,   'enableRateLimit': True,  # 启用API请求频率限制   'options': {       'defaultType': 'spot'  # 强制使用现货API   }})

三、获取历史行情数据

3.1 核心数据获取函数

from datetime import datetime, timedeltaimport pandas as pddef fetch_historical_data(symbol, days=10, timeframe='1d'):   since = exchange.parse8601(       (datetime.utcnow() - timedelta(days=days)).isoformat()   ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, since)   df = pd.DataFrame(ohlcv,                   columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])   df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')   return df.set_index('timestamp')

3.2 数据获取示例

# 获取BTC/USDT的30天1小时数据btc_1h = fetch_historical_data('BTC/USDT', days=30, timeframe='1h')# 获取ETH/USDT的7天4小时数据eth_4h = fetch_historical_data('ETH/USDT', days=7, timeframe='4h')

四、数据可视化分析

4.1 双坐标轴可视化函数

import matplotlib.pyplot as pltdef plot_price_data(btc_data, eth_data):    """    可视化BTC和ETH价格数据    :param btc_data: BTC价格数据    :param eth_data: ETH价格数据    """    fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(14, 7))    # 设置背景色和网格线    fig.patch.set_facecolor('#f7f7f7')    ax1.set_facecolor('#ffffff')    ax1.grid(color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5, alpha=0.7)    # 绘制BTC价格（左Y轴）    color_btc = 'orange'    ax1.plot(btc_data.index, btc_data['close'], label='BTC/USDT', color=color_btc, linewidth=2)    ax1.fill_between(btc_data.index, btc_data['close'], color=color_btc, alpha=0.2)    ax1.set_ylabel('BTC Price (USDT)', color=color_btc, fontsize=12)    ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color_btc)    # 创建右Y轴绘制ETH价格    ax2 = ax1.twinx()    color_eth = 'blue'    ax2.plot(eth_data.index, eth_data['close'], label='ETH/USDT', color=color_eth, linewidth=2)    ax2.fill_between(eth_data.index, eth_data['close'], color=color_eth, alpha=0.2)    ax2.set_ylabel('ETH Price (USDT)', color=color_eth, fontsize=12)    ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color_eth)    # 添加动态标题    start_date = btc_data.index[0].strftime('%Y-%m-%d')    end_date = btc_data.index[-1].strftime('%Y-%m-%d')    plt.title(f'BTC and ETH Price ({start_date} to {end_date})', fontsize=16, pad=20)        # 优化横轴日期显示    plt.gcf().autofmt_xdate()  # 自动旋转日期标签    ax1.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(10))  # 限制横轴显示的标签数量        # 合并图例    lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()    lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()    ax1.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc='upper left', fontsize=12)    # 调整布局    plt.tight_layout()    plt.show()

4.3 可视化应用

# 获取最近30天日线数据btc_daily = fetch_historical_data('BTC/USDT', days=30)eth_daily = fetch_historical_data('ETH/USDT', days=30)# 生成可视化图表plot_price_data(btc_daily, eth_daily)

五、高级应用扩展

5.1 多时间周期分析

timeframes = ['1m', '15m', '1h', '4h', '1d']def multi_timeframe_analysis(symbol):   data = {}   for tf in timeframes:       data[tf] = fetch_historical_data(symbol, days=3, timeframe=tf)   return data

5.2 技术指标计算

def add_technical_indicators(df):   # 移动平均线   df['MA7'] = df['close'].rolling(7).mean()   df['MA30'] = df['close'].rolling(30).mean()   # 波动率计算   df['returns'] = df['close'].pct_change()   df['volatility'] = df['returns'].rolling(20).std()   return df

六、注意事项与最佳实践

1. API频率限制：

•  遵守交易所的API调用限制（币安现货API默认1200次/分钟）

• 使用`enableRateLimit=True`自动管理请求频率

2. 时区处理：

  所有时间戳统一使用UTC时区

  本地化显示示例：

df.index = df.index.tz_localize('UTC').tz_convert('Asia/Shanghai')

3. 数据完整性检查：

def validate_data(df):    print(f"数据时间范围：{df.index[0]} - {df.index[-1]}")    print(f"缺失值检查：\n{df.isnull().sum()}")    print(f"数据统计：\n{df.describe()}")

4. 错误处理建议：

try:    data = fetch_historical_data('BTC/USDT')except ccxt.NetworkError as e:    print(f"网络错误：{str(e)}")except ccxt.ExchangeError as e:    print(f"交易所错误：{str(e)}")

七、完整应用示例

# 获取多币种数据symbols = ['BTC/USDT', 'ETH/USDT', 'BNB/USDT']# 分析最近90天数据all_data = {symbol: fetch_historical_data(symbol, days=90)          for symbol in symbols}# 添加技术指标analysed_data = {sym: add_technical_indicators(df)               for sym, df in all_data.items()}# 可视化比较plt.figure(figsize=(16, 9))for symbol, df in analysed_data.items():   plt.plot(df.index, df['MA30'], label=f"{symbol} 30日均线")plt.legend()plt.show()

通过本指南，您可以快速掌握使用CCXT进行加密货币数据分析的核心技能。建议后续：

1. 研究交易所的API文档获取更多参数

2. 结合TA-Lib库进行专业的技术指标计算

3. 开发自动化交易策略（需谨慎进行实盘交易）

—— 第6篇 ——

如何利用CCXT交易数字货币合约

大多数情况下，我们使用ccxt接口连接行情、交易，默认接入的都是币币交易（spot）。其实，ccxt还有一个强大的隐藏功能，它也能用来交易数字货币期货，也就是我们通常说的合约，包括交割合约、永续合约、币本位合约、U本位合约，只要ccxt封装了交易所的相关API，我们就可以实现对应的交易。有了这个利器，我们甚至可以用ccxt做一些期现套利，以及跨交易所的期货策略。

介绍如何使用ccxt调用期货方法之前，我们先来看两个重要的概念：显式调用与隐式调用。

显式调用很好理解，就算用ccxt封装的统一接口，来完成行情获取、交易等相关的操作。对于ccxt所支持的每一个交易所，我们都可以用同样的方式，只需更改交易所的名称，即可用同样的代码，在不同交易所，完成同样的操作。我们来看以下代码示例：

import ccxtbinance = ccxt.binance()okex = ccxt.okex()spot_symbol = "BTC/USDT"# fetch_order_bookspot_depth = binance.fetch_order_book(spot_symbol)spot_depth = okex.fetch_order_book(spot_symbol)# limit_buy_order binance.create_limit_buy_order(spot_symbol, amount, price)okex.create_limit_buy_order(spot_symbol, amount, price)

关于显式调用，ccxt的帮助文档中已经介绍的比较详细了，大家有不清楚的可以参照github上ccxt的manual，我们在这里不在赘述。我们重点来看ccxt的隐式调用。隐式调用在ccxt的官方文档中，几乎是一笔带过，仅仅告诉我们，使用dir()命令，我们可以获取该交易所ccxt支持的隐式方法。

我们根据上述的说明，以币安交易所为例，通过dir(ccxt.binance())，查看币安交易所的隐式方法，由于隐式的方法实在太多，我们只能截取部分方法来显示。

在这些方法中，我们看到了一些共同的抬头，比如dapi、fapi、sapi，其实，这些抬头的API，就分别是币安某个合约接口（比如u本位永续、币本位交割、币本位永续）的特有类别的API。如此多的方法，让我们看得眼花缭乱，那么我们如何知道，每个方法该如何使用，参数又该如何传入、传入哪些。

这就需要我们对照币安交易所的API，来为大家解释了。我们以u本位合约获取所有交易对的api为例，我们先看币安api说明对于这个方法的描述，仔细看这个api的地址GET /fapi/v1/exchangeInfo。

我们再在dir(ccxt.binance())的显示结果中搜索“exchangeInfo”。我们看到fapi开头的方法中，有如下几个，这些方法，其实是一个方法（ccxt分为驼峰和下划线，两种命名方式）

fapiPublicGetExchangeInfo，这个方法，是将GET /fapi/v1/exchangeInfo这个原始api的关键词，按照一定的顺序排列组合起来，并且在里面加上了Public。因为这是一个所有人都可以查询得到的公有方法。如果方法中包含Private字样，说明该方法是原始api中的私有方法。所以说，我们对于每个原始api，都可以用他的关键词，在ccxt的隐式方法列表中查询，如果能够查询到该关键词的方法，而且方法的其他字段，也与该方法的原始请求地址一致，那么说明该方法，极有可能就是原始api封装的隐式方法。

我们通过实例来验证，由于fapiPublicGetExchangeInfo是不需要传入参数的。我们直接调用：

symbols = binance.fapiPublicGetExchangeInfo()，这个方法，并看一下这个方法返回的symbols 结果。通过比较ccxt隐式方法返回的结果，与api说明中的返回一致，取到了u本位所有的交易币种信息，的确和api中的描述一样。由此可以判断，我们调用隐式方法的思路是正确的。

刚才调用binance.fapiPublicGetExchangeInfo()，已经给我们列出了所有在币安能够交易的U本位合约，并且每个symbols list里的symbol字段，就是币安交易所的u本位合约标准字段。我们以'BTCUSDT'字段为例，调用U本位合约的隐式api，来获取深度行情。

首先，还是来看一下币安u本位合约行情的api说明。与exchangeInfo不同的是，深度行情的获取，需要传入参数，参数列表有两个，分别是symbol和limit，大家需要特别注意后面这个是否必需的字段，Yes代表该参数必须传，No代表该参数可以传，也可以按系统指定的默认值来。

我们再按照刚才的规则，找到ccxt对于币安u本位合约获取深度行情的隐式方法：fapiPublicGetDepth。该函数，同样符合我们之前所推断的命名规则。我们调用该函数，按照格式要求传入symbol函数，执行深度数据的获取。

ba_futures_symbol = "BTCUSDT"future_depth = binance.fapiPublicGetDepth({"symbol":ba_futures_symbol})

通过返回结果可以看到，我们成功的使用隐式方法，调取到了币安u本位BTCUSDT合约的深度数据。

而对于OKEX交易所来说，我们也可以遵循同样的步骤，来获取OK我们需要币种（合约）的深度数据。我们还是通过print(dir(ccxt.okex()))，打印ccxt支持的okex交易所的所有隐式方法。

我们再来看OKEX交易所的API，以交割合约为例，我们同样找到API关于获取深度行情的方法，以及需要传入的参数，这个方法的关键词包括”futures"、"instruments“、"book"等。

我们用上述关键词，在ccxt okex的所有隐式方法中寻找，可以找到对应的方法：

futuresGetInstrumentsInstrumentIdBook，他的命名结构、命名逻辑，与ok的api传入地址很相似。

我们调用这个方法来进行测试，这里需要注意的是，对于okex交易所，我们传入的合约ID（instrument_id）需要是具体的交割合约，比如我们以BTC-USD-0625举例，与此同时，再传入一个辅助的size参数。由于我们的size选择的是50档的盘口，返回的也是50档的深度数据。

ok_futures_symbol = "BTC-USD-0625"future_depth = okex.futuresGetInstrumentsInstrumentIdBook({"instrument_id":ok_futures_symbol, "size":50})

我们知道，交易api一般来说都比行情api更加复杂一些，但我们调用api的基本流程，应该来说不会发生变化，依然是先找到交易所api文档中，对应方法的地址，再根据地址中的关键词、传入参数，调用ccxt隐式交易api。

先看币安交易所，还是以u本位api举例，来看用的最多的下单函数的说明。下单函数请求地址：POST /fapi/v1/order。所以我们必须要找到包含这些关键词的ccxt隐式api对应方法，并且，按照binance的参数传入规则，将对应的下单参数传入。

ccxt中对应的交易方法的名称叫做fapiPrivatePostOrder，我们将该方法名称拆分：fapi、Private、Post、Order，除了Private，其余正好对应了原始api的关键词字段。Private是ccxt为每个隐式的私有方法，都会添加的前缀。找到了隐式方法，再根据api文档的说明，我们就可以传入合法参数进行下单了。以下，就是一个利用隐式api下市价单的例子，在下完单的同时，我们在返回值中提取出orderId，为后续的查询订单、撤单方法使用。

order_res = binance.fapiPrivatePostOrder({  "symbol": _symbol,     "side": _direction,    "positionSide": _positionside,    "type": "MARKET",    "quantity": _amount,    "timestamp": severtime})orderid = order_res['orderId']

对于OK交易所来说，也是同理，我们先查看OK交易所的原始api，同样以下单函数为例。OK交易所的下单api，有两个重要的特征，大家需要特别注意：第一，传入的参数类型都是string，哪怕背后对应的是整数类型，传入时也要转换为string，不然就会报错。第二，下单的数量，必须转换为合约的张数，其他交易所，例如币安，在u本位合约下单时，允许传入例如下单0.01btc这样的合约单位，但OK交易所不行，必须转换为整数，不然订单就无法提交成功。

此外，instrument_id、type等参数，也需要严格的按照交易所api的要求来传递，我们来看下方的例子。

order_res = okex.futures_post_order({  "client_oid": "test",  'instrument_id': _futsymbol,    'type': str(1),    'size': str(1),    'order_type': '0',    'match_price': '1'})orderid = order_res["order_id"]

写到这里，相信大家对ccxt如何调用交易所隐式api，已经有了很清楚的认识了。ccxt的隐式调用，虽然不如显式的方便（对于不同交易所，我们还是需要修改对应代码的，无法统一定制）。

我们这里以ok、币安举例，是因为币安的现货、u本位合约、币本位合约，okex的现货、交割合约、永续合约，再到期权，ccxt都封装在了隐式方法中，对于这两个交易所，理论上所有的api功能，我们都可以通过调用隐式的方法实现，免去了我们自己去对接交易所底层api，处理那些鉴权、现货期货api合并等麻烦的问题。

但是对于其他交易所来说，就没有那么幸运了，比如火币交易所，ccxt隐式提供的api就不包括hbdm，也就是火币合约相关的隐式方法，再比如gateio交易所，也只有现货的api提供。

—— 第7篇 ——

如何使用CCXT交易数字货币现货

数字货币市场与股票、期货市场最大的不同点在于数字货币主流交易所数量很多。举个例子，如果我们需要交易螺纹钢期货（RB），我们只能选择上海期货交易所。然而，如果我们想交易比特币，有币安、欧易、火币、Coinbase、Bitmex、Bitfinix、FTX等等很多主流的数字货币交易所可供选择。

对于量化交易或程序交易者来说，数字货币市场最大的痛点在于，每一个数字货币交易所都有自己的API接口，尽管接口大致范式相似，但是细节上有很多不同点，如果交易10家交易所，我们就需要搞懂10个不同的API，并将其接入，这无疑是一件费时费力的事。那么，是否有一个统一的、通用的、标准化的接口，能让我们轻松接入几乎所有主流币圈交易所？

这时候，就需要引入一个 数字货币三方接口CCXT了，这个接口是一个支持多家主流数字货币交易所的标准化接口，CCXT在底层封装了支持主流交易所的现货API，并在表层用让用户可以同样的外接接口访问不同交易所的API，为我们开发多市场尤其是跨市场策略提供了极大的便利。

CCXT接口除了支持几乎所有主流交易所现货API的统一封装外，还支持部分交易所合约（如币安合约）交易的隐式封装，关于隐式封装的使用，大家可以参考我们的历史文章：如何利用CCXT交易数字货币合约。本文将重点介绍CCXT现货API的使用。

安装CCXT

对于Python语言，安装CCXT与其他Python三分库的方式是一样的。使用语句pip install ccxt即可安装。

安装完成后，我们可以尝试使用import ccxt导入CCXT库，如果运行该语句没有报错，说明CCXT已经成功导入

CCXT Manual （帮助文档）

CCXT提供了详细的帮助文档，可以通过网址https://docs.ccxt.com/en/latest/manual.html#markets进行访问。帮助文档的侧边栏提供了不同API接口的分类，包括MarketAPI、Implicit API、Unified API、Public API、Private API等类别，方便用户根据自己的需要进行分类查询。

而对于每个API，CCXT不仅给出了调用函数名、参数、示例的说明，也给出了调用后的返回结构数据。图例是Market分类中Currency Structure的返回结构。

介绍完CCXT的安装以及如何查找帮助文档，接下来我们开始使用CCXT。CCXT的初始化可以分为三步，其中第三步可选，前两步必做。 

第一步，加载ccxt模块

第二步，初始化，调用ccxt.交易所名称，其中交易所名称可以替换为任何想要的交易所

第三步，获取初始化交易所的交易市场及交易货币对（测试交易所是否加载成功）

# 加载ccxt模块import ccxtprint(ccxt.exchanges)
# market APIexchange = ccxt.binance()markets = exchange.load_markets()print(exchange.fetch_markets())print(exchange.fetchCurrencies())

运行结果：先打印CCXT支持的所有交易所，可以看到，CCXT支持的交易所数量很多，足以满足大部分量化交易员的日常开发。

然后我们以币安交易所现货为例，获取币安交易所现货支持的市场和币对。通过markets变量的总数我们可以看到，币安交易所的现货币对一共有2098个，并且这些币对的详细交易信息也由CCXT通过dict的数据格式反馈给我们了。

初始化CCXT后，接下来我们再尝试调用CCXT的现货行情API，获取各种各样的行情数据。CCXT帮我们封装好了从订单簿、ticker、到成交、K线的几乎所有能够在策略中用得到的行情数据，都可以用标准方法，一键调用。

我们通过一个循环，实现对所有币种行情数据调用查询，包括：

获取订单簿、获取公开成交数据、获取ticker数据、获取k线数据

# quote API# 设置间隔2秒delay = 0.5# 对币安所有交易的数字货币对循环for symbol in exchange.markets:# 打印当前数字货币对print(symbol)# 获取该数字货币对当前的订单簿，并打印print(exchange.fetch_order_book(symbol, 10))    time.sleep(delay)print(exchange.fetch_trades(symbol, limit=5))    time.sleep(delay)print(exchange.fetch_ticker(symbol))    time.sleep(delay)print(exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1d'))    time.sleep(delay)

我们再以BTCUSDT为例，来看获取后返回的数据结构。

订单簿（以获取10档盘口数据为例）

公开成交数据

ticker数据

k线数据（以日线为例）

在熟悉了行情API后，我们再来尝试使用CCTX的交易API。但使用交易API前必须注意的是，由于行情API是公有API，而交易API是私有API，所以我们必须调用CCXT的方法，把key传入刚才创建的交易所变量，才能实现调用私有API的权限，传入方法如下

api_key = ""# 币安的api keysecret_key = ""# 币安的secret keyexchange.apiKey = api_keyexchange.secret = secret_key

然后，我们可以开始执行一系列与私有API相关的操作，包括：

a.   资产查询

b.  订单查询（包括所有、未完成、已完成订单）

c.   成交查询

d.  报单（市价、限价、买报单、卖报单）

e.   撤单

# trade API# 资产查询exchange.fetch_balance()# 订单查询（依次是所有、未完成、已完成订单）exchange.fetchOrders(symbol)exchange.fetchOpenOrders(symbol)exchange.fetchClosedOrders(symbol)# 成交查询exchange.fetchMyTrades(symbol)# 报单（依次是市价、限价、买报单、卖报单）exchange.create_order(symbol, 'market', 'buy', amount)exchange.createLimitBuyOrder(symbol, amount, orderprice)exchange.createLimitSellOrder(symbol, amount, orderprice)exchange.createMarketBuyOrder(symbol, amount)exchange.createMarketSellOrder(symbol, amount)# 撤单exchange.cancel_order(order_id)

我们来看上述调用查询后的结果

资产查询

订单查询（所有，以symbol = BUSD/USDT为例）

成交查询（以symbol = BUSD/USDT为例）

对于报单、撤单，如果报单撤单成功，返回的信息是报单的order_id或撤单的order_id，如果错误，会返回相应错误代码及错误原因，在此不一一举例，详细可查询CCXT或交易所帮助文档错误代码描述部分。

最后，将我们刚才学习的CCXT初始化、调用行情API、调用交易API结合起来，就可以完成一个简单的从初始化交易所加载Key，到获取最新行情，再到按照该行情价格下单的一个小栗子。栗子虽小，但它打通了整个CCXT的现货API。

# 加载ccxt模块import ccxt# 加载Keyexchange = ccxt.binance()api_key = ""# 币安的api keysecret_key = ""# 币安的secret keyexchange.apiKey = api_keyexchange.secret = secret_keysymbol = 'BTC/USDT'# 获取最新行情orderbook = exchange.fetch_order_book(symbol)orderprice = orderbook['asks'][0][0] if len(orderbook['asks']) > 0 else None# 按照该行情价格下买单amount = 1exchange.createLimitBuyOrder(symbol, amount, orderprice)

值得一提的是，CCXT交易现货方便之处就在于，如果上述代码，我们不交易币安而是交易其他任何一个CCXT支持的现货交易所，我们只需要将exchange = ccxt.binance()语句ccxt.后面的交易所名称，换成其他交易所，而不改变其他任何代码，就能实现不同交易所交易的无缝切换了。CCXT交易多交易所现货的小技能，你Get到了吗？

想要更详细学习CCXT的朋友，可以加入数量技术宅的知识星球，我们在星球分享了更多CCXT的学习代码，包括：

1.如何使用CCXT库的各种函数和功能，包括获取市场数据、交易、订单管理和账户信息等

2.使用CCXT构建海龟自动交易策略的完整示例代码。

3.使用CCXT构建跨市场套利（搬砖）的完整示例代码。

—— 第8篇 ——

CCXT：加密货币量化交易神器

• 支持许多交易市场，甚至即将推出的
• 为所有交易提供完整的公共和私人API
• 所有货币，山寨币和标记，价格，订单，交易，代码等…
• 提供用于交叉交换或跨货币分析和套利的可选标准化数据
• 开箱即用的统一的一体化API，非常易于集成
• 适用于Node7.6+，Python2和3，PHP5.4+，Web浏览器

• NPM中的ccxt（JavaScript/Node v7.6+）
• PyPI中的ccxt（Python 2和3.5.3+）
• Packagist/Composer中的ccxt（PHP 5.4+）

• js/在JavaScript中
• python/在Python中（从JS生成）
• PHP/ PHP（从JS生成）

 

  
git clone https://github.com/ccxt/ccxt.git
 

安装

 

  
pip install ccxt
 

常用接口

 

  
# 初始化交易所
  
binance_exchange = ccxt.binance({
  
'timeout': 15000,
  
'enableRateLimit': True
  
})
  


  
# 获取单个交易对ticker数据
  
binance_exchange.fetchTicker(symbol)
  


  
# 获取多个交易对ticker数据
  
tickers_data = binance_exchange.fetchTickers(['BTC/USDT', 'ETH/USDT'])
  


  
# 交易委托账本数据获取
  
binance_exchange.fetch_order_book(symbol)
  


  
# K线数据数据获取
  
binance_exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe='1d')
 

使用

• 市场数据
• 交易对
• 交易手续费
• 订单薄/深度数据
• 交易历史
• 行情/Tickers
• 用以制图的 OHLC(V)/K线
• 其他公共接口

• 管理个人账户信息
• 查询账户余额
• 通过市价单和限价单进行交易
• 存入和提取法币和加密货币
• 查询个人订单
• 获取交易明细/历史
• 在账户之间转移资金
• 使用商业服务

 

  
// both of these notations work in JavaScript/Python/PHP
  
exchange.methodName ()  // camelcase pseudocode
  
exchange.method_name () // underscore pseudocode
 

 

  
# coding=utf-8
  


  
import ccxt
  


  
hitbtc = ccxt.hitbtc({'verbose': True})
  
bitmex = ccxt.bitmex()
  
huobi  = ccxt.huobi()
  
exmo   = ccxt.exmo({
  
'apiKey': 'YOUR_PUBLIC_API_KEY',
  
'secret': 'YOUR_SECRET_PRIVATE_KEY',
  
})
  
kraken = ccxt.kraken({
  
'apiKey': 'YOUR_PUBLIC_API_KEY',
  
'secret': 'YOUR_SECRET_PRIVATE_KEY',
  
})
  


  
exchange_id = 'binance'
  
exchange_class = getattr(ccxt, exchange_id)
  
exchange = exchange_class({
  
'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
  
'secret': 'YOUR_SECRET',
  
'timeout': 30000,
  
'enableRateLimit': True,
  
})
  


  
hitbtc_markets = hitbtc.load_markets()
  


  
print(hitbtc.id, hitbtc_markets)
  
print(bitmex.id, bitmex.load_markets())
  
print(huobi.id, huobi.load_markets())
  


  
print(hitbtc.fetch_order_book(hitbtc.symbols[0]))
  
print(bitmex.fetch_ticker('BTC/USD'))
  
print(huobi.fetch_trades('LTC/CNY'))
  


  
print(exmo.fetch_balance())
  


  
# sell one ฿ for market price and receive $ right now
  
print(exmo.id, exmo.create_market_sell_order('BTC/USD', 1))
  


  
# limit buy BTC/EUR, you pay €2500 and receive ฿1  when the order is closed
  
print(exmo.id, exmo.create_limit_buy_order('BTC/EUR', 1, 2500.00))
  


  
# pass/redefine custom exchange-specific order params: type, amount, price, flags, etc...
  
kraken.create_market_buy_order('BTC/USD', 1, {'trading_agreement': 'agree'})
 

—— 第9篇——

CCXT：34K星认证，一行代码打通100+交易所访问API

在加密货币交易中，接入多个交易所并统一管理其API是一个普遍且重要的挑战。为了解决这一问题，CCXT 是一款开源的加密货币交易库，旨在帮助开发者方便快捷地与多个加密货币交易所进行集成，统一处理交易所间的差异性，为自动化交易和量化策略提供可靠支持。

CCXT 支持大多数主流加密货币交易所，包括 Binance、Coinbase Pro、Bitfinex、Kraken 等，极大简化了多交易所集成的工作。本文将详细介绍 CCXT 的功能、优势、安装与使用方法，以及如何在实际项目中应用。

项目背景

随着加密货币市场的发展，越来越多的交易所涌现，然而每个交易所提供的 API 都具有不同的调用方式和数据格式。为了简化这一过程，CCXT 提供了一个统一的接口，通过标准化的API调用方式，开发者可以在多个加密货币交易所间进行无缝切换。

CCXT 的主要目的是为用户提供：

1. 统一的交易所 API 接口
   ：简化不同交易所之间的接口差异。
2. 自动化交易支持
   ：帮助用户实现交易自动化、风险控制和策略执行。
3. 市场数据处理
   ：提供实时行情数据，支持回测和策略验证。

以下是 CCXT 的架构图：

核心功能

1. 支持多个交易所

CCXT 支持超过 100 个加密货币交易所的 API 接口，包括：

• Binance
• Coinbase Pro
• Kraken
• Bitfinex
• Huobi

用户可以通过统一的接口访问这些交易所，执行买卖订单、查询账户余额、获取市场行情等操作，极大简化了多交易所的集成工作。

2. 统一的 API 调用

CCXT 提供了统一的 API 调用方法，用户无需关心不同交易所的接口差异，直接调用相同的方法即可完成操作。支持的操作包括：

• 查询账户信息
• 
  
• 获取市场深度和行情数据
• 执行交易（限价单、市价单等）
• 提供订单查询和历史交易记录

3. 灵活的市场数据处理

CCXT 可以获取实时市场数据，包括：

• 当前交易对的最新价格
• 市场深度（买卖盘）
• 历史K线数据
• 币种之间的汇率

通过 CCXT，用户可以轻松获取这些数据并用于实时分析或回测验证。

4. 交易自动化与策略开发

通过 CCXT，用户可以编写自动化交易策略并与多个交易所进行集成，实现多策略的管理和执行。它支持基于 Python 语言的开发，能够很好地与其他量化交易框架如 Zipline、Backtrader 等配合使用。

5. 支持的交易对

CCXT 提供了丰富的交易对支持，用户可以自由选择不同的交易对进行交易（如 BTC/USDT、ETH/BTC）。通过统一的接口，用户可以获取特定交易对的市场行情、买卖盘等数据。

安装与使用

1. 安装 CCXT

CCXT 支持通过 pip 安装，以下为安装命令：

pip install ccxt

也可以通过克隆源代码并安装：

git clone https://github.com/ccxt/ccxt.gitcd ccxtpython setup.py install

2. 使用 CCXT 获取市场数据

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 CCXT 获取 Binance 上 BTC/USDT 的最新市场行情：

import ccxt
# 创建 Binance 交易所对象exchange = ccxt.binance()
# 获取 BTC/USDT 的最新行情ticker = exchange.fetch_ticker('BTC/USDT')
# 输出最新的价格信息print(f"BTC/USDT 最新价格: {ticker['last']}")

示例输出：

BTC/USDT 最新价格: 45000.5

3. 获取账户余额

获取账户余额示例：

 

  

   

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

   
   
import ccxt
# 创建 Binance 交易所对象exchange = ccxt.binance({    'apiKey': 'your_api_key',    'secret': 'your_api_secret'})
# 获取账户余额balance = exchange.fetch_balance()print(balance)

  
 

示例输出：

 

  

   

    

    

    

   
   
{'total': {'USDT': 1000.0, 'BTC': 0.5, ...}, 'free': {'USDT': 1000.0, 'BTC': 0.0, ...}, 'used': {'USDT': 0.0, 'BTC': 0.0, ...}}
  
 

4. 下单操作

通过以下代码可以实现限价单的下单操作：

 

  

   

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

   
   
import ccxt
# 创建 Binance 交易所对象exchange = ccxt.binance({    'apiKey': 'your_api_key',    'secret': 'your_api_secret'})
# 下限价单（购买 1 BTC）order = exchange.create_limit_buy_order('BTC/USDT', 1, 45000)print(order)

  
 

示例输出：

 

  

   

    

    

   
   
{'id': '12345', 'symbol': 'BTC/USDT', 'type': 'limit', 'side': 'buy', 'price': 45000, 'amount': 1, ...}

  
 

高级功能与扩展

1. 支持交易所代理

对于部分交易所，CCXT 支持代理配置，帮助用户绕过访问限制。例如，在中国大陆访问 Binance 可能会受到限制，可以通过代理设置来解决：

 

  

   

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

   
   
import ccxt
exchange = ccxt.binance({    'apiKey': 'your_api_key',    'secret': 'your_api_secret',    'proxies': {        'http': 'http://127.0.0.1:8888',        'https': 'http://127.0.0.1:8888'    }})

  
 

2. 多线程与异步支持

CCXT 支持多线程和异步操作，使得在高并发环境下也能高效处理请求。通过 asyncio 和 aiohttp，用户可以实现异步请求：

 

  

   

    

    

    

    

    

    

    

    

    

    

   
   
import asyncioimport ccxt.async_support as ccxt
async def fetch_data():    exchange = ccxt.binance()    ticker = await exchange.fetch_ticker('BTC/USDT')    print(f"BTC/USDT 最新价格: {ticker['last']}")
asyncio.run(fetch_data())

  
 

应用场景

1. 多交易所套利
   利用 CCXT，用户可以方便地获取不同交易所的行情数据，并通过差价进行套利交易。

2. 量化交易
   与量化交易框架结合使用，CCXT 可以帮助用户实现多交易所的数据获取与策略执行。

3. 自动化交易
   自动化执行交易策略，包括下单、查询订单、获取余额等操作，提升交易效率。

4. 市场监控
   实时获取多个交易所的行情数据，用于市场监控和快速反应。

总结

CCXT 是一款功能强大的加密货币交易库，提供了与 100 多个加密货币交易所的无缝集成。通过它，用户可以轻松访问市场数据、执行交易策略，并实现自动化交易。无论是专业的量化交易员，还是加密货币投资者，CCXT 都是一个不可或缺的工具。

项目链接：https://github.com/ccxt/ccxt

—— 第10篇 ——

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CCXT：统一加密货币交易所接口 加密货币交易库核心架构与开发指南

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——————概率游戏 ——————

• 概率资本：概率资本涉足全球化投资组合，包括多市场、多渠道、多产品。具体表现为股票（A股、港股、美股及其他国家二级市场）、期货、外汇、及一级股权投资市场。

  
  

• 顺势概率：趋势不会轻易形成，也不会轻易结束，一两个涨停跌停不足以改变趋势。顺势而为，概率优势是交易的理念。耐心等待属于自己的交易机会，赚自己看得懂的钱。

• 发布频率：一般情况下，每两周筛选一次（周二左右），特殊情况下会有所调整；心态及文章分享会不定时发送。

  
  

• 入场时机：交易机会不是做出来的，是等出来的。每次发布的入场时机基于第一入场时机原则，如果错过第一入场时机，就耐心等待下一个机会；下一次发布的时候如果入场机会还在，会继续入选，但如果有一段涨幅，可能就不再入选，但并不代表该标的没有继续上涨的机会，只是错过第一入场时机，激进的朋友可以追进去。这市场不缺机会，缺的是等待机会的耐心。

  
  

• 投资组合：每次发布交易机会列表会把符合交易机会的交易标的全部筛选出来，对数量没有强制要求。没有强制规定一次只能选20个、30个或者50个，如果一个都不符合，可能一个也不发布，如果都符合，可能都会发布，和数量无关，只和是否符合交易原则有关。

  
  

• 等待原则：弱水三千，只取一瓢饮。提高赢面，学会等待，放弃一切似是而非的机会；放弃、放弃、还是放弃， 放弃看不懂的复杂趋势；等待、等待、还是等待，等待能看懂的简单趋势。静静地等待，等待完全符合规则的机会出现，等待概率优势的机会出现，等待属于自己的机会。在等待概率优势机会的过程中，必须经得起各种诱惑，不要妄想抓住所有机会，只赚属于自己的钱，只交易属于自己的交易机会。

  
  

• 统计世界：万物有周期、世事有轮回。周期、轮回、钟摆。万事万物皆可统计，统计，世界，统计世界；世界，统计，世界统计；大盘统计，统计大盘；大盘追踪，追踪大盘。多市场、多品种、多产品、多周期、多技术、多角度、多维度、多层次、多种类、多世界、多技术指标、多统计、多追踪。多维度多角度进行统计、个体、全体、局部、全局、一个维度、两个维度、多个维度、不同角度。1个统计不够，来两个，两个统计不够来一百个，一百个不够来一万个。多高度、多角度、多维度统计。大盘统计、大盘追踪，这世界没什么不能统计的。万物相通，周期轮回，在统计的过程中，你会有意无意发现这世界的奥妙规律。

• 利弗莫尔：如果这一辈子我在投资交易中没有成功，并不是我没有这个能力，而是我自己不想成功。因为我已经知道了在市场中赢钱的办法：只要我有足够的耐心等待，只在市场的走势符合我的经验和理论，只在我有把握的范围内才行动，我就能赚到钱。而且，那样的机会早晚会出现的。如果我的投机事业最终失败了，肯定是因为我违背了自己的交易方法和经验教训，做了大量我自己也认为是错误的交易。例如，被市场走势诱惑追涨杀跌，无法控制自己贪婪的交易欲望，逆势交易，等等。

  
  

• 合作机会：资方、机构合作，可以直接留言。

  
  

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