有一段时间，区块链特别火爆，而有的人通过虚拟货币交易实现了财务自由。仔细研究后，发现他们用的都是机器人（量化交易）。身为程序员，这个本应该是我的强项啊，于是乎写了几个策略。但当我兴冲冲的把脚本写好，发现浪潮已经过去。这个发财的路已经关闭了。感叹自己后知后觉。但也没有亏什么，起码对量化交易还有个初步的了解。也许有一天，可以用在股票交易上。
trades.py
- 爬取数据，通过交易所的开放API可以取到价格，交易量等信息
- 存入sqlite，以此可以用matplotlib进行画图展示进行分析
为节省开支，每天的信息生成文件，可通过免费的七牛文件服务（10GB）上传。
grid.py
网格交易有很多变种，简单的举个例子。 假设你手里有100 个X币，每个币当前价值100块，且手里还有10000块钱。这时你的仓位是平衡的，50%的X币，50%的法币，资产总额20000块。
当X币上升到110块，仓位就不平衡了，资产总额21000。这个时候以110卖掉500块的币，X币数就成了100-500/110=95.45，法币数额是10500块。
当X币跌回100块，仓位又不平衡了，资产总额（95.45*100）+10500=20045块。这个时候要花掉（10500-20045/2）=477.5元去以100块价格买X币。币的总数变成了95.45+4.775=100.225个X币。
看到没，同样的100块的X币，来回一算计就多了22.5块和0.225个X币。当然，这个还没有扣除交易所手续费。要知道，早期交易所作单是没有手续费的，所以如果这个脚本在17年或更早的时候跑，是非常有利可图的。 脚本中会更复杂一些，以钱包为中心设计了5个状态：
- 深绿（DG，X币价值多于法币，执行卖掉）
- 浅绿（LG，X币价值多于法币，准备卖掉部分X币）
- 白（W，平衡）
- 浅红（LR，X币价值多于法币，准备买入X币）
- 深红（DR，X币价值多于法币，执行买入）
其中LG、LR两个状态起到缓冲的作用，可以提前做单，等待其它人买入或卖出。
deal.py
简单的来说，就是在不同交易所之前低买高卖。但是一定要效率高，甚至要求毫秒级的处理速度，这样才可以抢单。该策略是以吃单为主。
- 使用websocket，这样以最快的速度，响应式的处理。
- 使用异步IO, async。这个在python3 之后才有的功能。
- 同时监听两个交易所的ask与bid，发现满足条件的价差就尝试去抢。
为什么没有继续下去？
也不一定后面不继续。
每种策略都有自身的局限，最关键的是要判断好行情的走势。这个就很难了。 比如网格交易法，这个是有些利润，但是这个最大的问题是在大幅波动的情况下，可能单边挂起，要么手里面全是X币，没有法币。要么就是全是法币，没有X币。这样算法就停止了。
套利的问题是，当时交易所的接口不是很稳定，因为监控行情的接口与下单是两条通路，如果出现滞后就会出现单边交易的情况。
上面这些还是比较初级的。有一段时间还想上增强学习来做交易，不过学习成本比较高。哪天看明白了再补充。
support python3.5 above