Gemini API自动化交易：定制交易机器人构建指南

使用 Gemini API 进行自动化交易：构建你的定制化交易机器人

前言

在瞬息万变的加密货币市场中，自动化交易已成为一种关键的竞争优势。它赋予交易者在无需人工干预的情况下，执行预定义的交易策略的能力，从而提高效率、降低情绪化交易的影响，并充分利用市场稍纵即逝的机会。Gemini 交易所，作为一家备受信赖的数字资产平台，提供了一个功能完备的应用程序编程接口 (API)，使开发者能够构建高度定制化的交易机器人。这些机器人可以根据预设规则自动执行交易，从而实现策略自动化并提升盈利潜力。

本文将深入剖析如何利用 Gemini API 进行自动化交易。我们将从基础知识入手，详细阐述账户设置，包括创建 Gemini 账户和启用 API 访问权限。然后，我们将重点介绍 API 密钥的管理，讲解如何生成、存储和安全地使用 API 密钥，以确保账户安全。数据获取是自动化交易的关键，因此我们将深入研究如何使用 Gemini API 获取实时的市场数据，包括价格、交易量和订单簿信息。掌握了数据之后，我们将探讨如何使用 API 执行各种类型的订单，例如限价单、市价单和止损单。我们将讨论风险控制的重要性，介绍如何使用 Gemini API 设置止损和止盈订单，以管理交易风险并保护投资。

1. Gemini API 概述

Gemini API 是一套功能强大的 RESTful 接口集合，旨在赋能开发者无缝访问 Gemini 加密货币交易所的核心功能。这些接口覆盖了广泛的操作，包括检索实时的市场数据、管理用户账户信息、以及执行高效的订单管理。为了保障用户资产的安全， Gemini API 采用了严格的认证机制，确保所有涉及敏感数据的请求都经过授权验证。Gemini 还提供了一个 WebSocket API，该 API 专为实时数据订阅而设计，允许开发者以极低的延迟接收市场行情更新。对于高频交易者和那些需要对市场变化做出快速反应的量化交易策略而言，WebSocket API 无疑是一个不可或缺的工具。

Gemini API 的功能可以归纳为以下三个主要类别，每个类别都针对特定的使用场景和访问权限进行了优化：

• Public API (公共API): 该类别的 API 提供公开、可访问的市场数据，包括但不限于可用的交易对列表、最新的成交价格、24 小时交易量以及其他关键的市场统计数据。公共 API 的一个显著特点是不需要身份验证，使得开发者可以轻松地获取市场信息，用于构建各种分析工具或信息展示平台。
• Private API (私有API): 私有 API 专注于提供与用户账户相关的敏感信息和操作权限。通过这些 API，用户可以查询账户余额、创建新的交易订单、修改或取消现有订单等。为了保护用户隐私和资产安全，所有对私有 API 的访问都必须经过严格的身份验证，确保只有授权用户才能执行相关操作。常用的认证方法包括 API 密钥、签名等。
• WebSocket API (WebSocket API): WebSocket API 提供实时、双向的数据通信通道，允许开发者建立持久连接以接收持续不断的市场数据更新。与传统的 REST API 相比，WebSocket API 具有更低的延迟和更高的效率，特别适合于需要实时监控市场行情并做出快速决策的应用场景。通过订阅特定的交易对或事件，开发者可以及时获取价格变动、成交记录、订单簿更新等信息。

2. 环境搭建与 API 密钥管理

在使用 Gemini API 之前，必须完成一系列准备工作，包括配置开发环境和妥善管理 API 密钥，以确保安全高效地调用 API 服务。

2.1 开发环境搭建：

你需要选择一种支持的编程语言，例如 Python、JavaScript 或 Java。根据你的选择，安装相应的开发工具包（SDK）和依赖库。以 Python 为例，可以使用 pip 包管理器安装 Gemini API 的 Python 客户端库：

pip install google-generativeai

确保你的开发环境已配置好，并且能够正常运行所选语言的程序。

2.2 API 密钥获取：

要访问 Gemini API，你需要在 Google Cloud Platform (GCP) 上创建一个项目，并启用 Gemini API 服务。创建项目后，前往 API 控制台，找到 Gemini API，并启用它。启用后，你需要创建 API 密钥。请务必保管好你的 API 密钥，不要将其泄露给他人或提交到公共代码仓库。API 密钥是访问 API 服务的凭证，泄露会导致未经授权的访问和潜在的安全风险。

2.3 API 密钥管理：

为了安全地使用 API 密钥，建议将其存储在环境变量中，而不是直接硬编码在代码中。这样可以避免密钥泄露，并且方便在不同的环境中使用不同的密钥。例如，在 Linux 或 macOS 系统中，可以使用以下命令设置环境变量：

export GOOGLE_API_KEY="YOUR_API_KEY"

在代码中，可以通过读取环境变量的方式获取 API 密钥，例如在 Python 中：

import os
api_key = os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")

还可以使用专门的密钥管理工具，例如 HashiCorp Vault 或 AWS Secrets Manager，来更安全地存储和管理 API 密钥。

2.4 身份验证：

某些高级的 Gemini API 功能可能需要使用服务帐户进行身份验证。服务帐户是一种特殊的 Google 帐户，它代表应用程序而不是用户。要使用服务帐户，你需要创建一个服务帐户，并为其授予访问 Gemini API 的权限。然后，你需要下载服务帐户的密钥文件，并在代码中使用该密钥文件进行身份验证。确保以安全的方式存储和管理服务帐户密钥文件。

2.1 创建 Gemini 账户并获取 API 密钥

为了开始使用 Gemini API 进行交易或数据分析，您需要在 Gemini 交易所注册一个账户。访问 Gemini 官网，按照注册流程填写必要的个人信息，并完成身份验证（KYC）。这是合规要求，确保您的交易活动符合监管规定。

成功注册并登录账户后，导航至 Gemini 平台的 API 设置页面。通常，这个页面位于用户设置或账户安全相关的选项中。在此页面，您可以创建新的 API 密钥。请注意，为了确保安全性，Gemini 允许您创建多个 API 密钥，每个密钥可以分配不同的权限。

在创建 API 密钥时，务必仔细选择并启用所需的权限。例如，如果您希望通过 API 进行交易，则需要启用交易权限。如果您需要访问账户余额或历史交易记录，则需要启用账户信息访问权限。选择最小权限原则，只授予 API 密钥执行特定任务所需的最小权限集，降低潜在的安全风险。 不同的权限可能对应不同的费用等级或者交易限制， 请仔细阅读 Gemini 的 API 文档。

创建 API 密钥后，您将获得两个关键信息：API 密钥（API Key）和私钥（Secret Key）。API 密钥用于标识您的身份，而私钥用于验证您的请求。务必妥善保管您的 API 密钥和私钥，如同对待您的银行账户密码一样。不要将它们存储在不安全的位置，例如公共的代码仓库或未加密的文本文件中。

永远不要与他人分享您的 API 密钥和私钥。如果您的密钥泄露，他人可能会利用您的账户进行恶意操作，造成资金损失。如果怀疑密钥已泄露，请立即撤销该密钥并创建新的密钥。

建议使用环境变量或者专门的密钥管理工具来存储 API 密钥和私钥，避免直接在代码中硬编码。这有助于提高代码的安全性和可维护性。例如，可以使用 Python 的 os 模块或第三方库如 python-dotenv 来管理环境变量。

2.2 安装必要的 Python 库

本文选择 Python 作为演示语言，因为它拥有丰富的库和简洁的语法，方便快速开发与区块链和加密货币相关的应用。为了顺利运行示例代码，需要预先安装以下几个关键的 Python 库。

• requests : 该库简化了发送各种 HTTP 请求的过程，例如 GET、POST、PUT 和 DELETE。在与 RESTful API 交互时， requests 允许程序方便地获取区块链数据、提交交易等。它可以处理复杂的 HTTP 认证、会话管理和错误处理。
• websockets : WebSocket 是一种在客户端和服务器之间建立持久双向通信通道的协议。 websockets 库使 Python 程序能够轻松地创建 WebSocket 客户端或服务器，从而实时地接收区块链事件通知、交易更新或其他动态数据。相较于传统的 HTTP 轮询，WebSocket 能够显著降低延迟并提高效率。
• : 区块链应用经常需要处理 JSON (JavaScript Object Notation) 格式的数据。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和解析。Python 的 库提供了将 Python 对象编码成 JSON 字符串以及将 JSON 字符串解码成 Python 对象的功能。这对于处理 API 返回的数据和构造交易数据至关重要。
• hmac : 消息认证码 (HMAC) 是一种使用密钥和哈希函数来验证数据完整性和来源的方法。 hmac 库提供了生成和验证 HMAC 签名的功能。在加密货币领域，HMAC 常用于 API 认证，确保只有拥有正确密钥的用户才能访问受保护的资源。
• hashlib : 哈希函数是一种将任意长度的数据映射到固定长度哈希值的算法。哈希值具有唯一性和抗碰撞性，常用于数据完整性验证、密码存储和区块链中的区块链接。 hashlib 库提供了各种常用的哈希算法，例如 SHA-256 和 RIPEMD-160。

通过 Python 的包管理工具 pip 可以轻松安装上述所有库。打开终端或命令提示符，执行以下命令：

bash pip install requests websockets hmac hashlib

2.3 安全地存储 API 密钥

绝对不要将 API 密钥直接硬编码到应用程序的代码中。这种做法极其危险，一旦代码泄露，密钥也会随之暴露，导致资产损失或账户被盗用。更安全的实践是使用环境变量或配置文件来存储 API 密钥，并将这些文件排除在版本控制之外。

使用环境变量是一种有效的密钥管理方法。操作系统级别的环境变量可以安全地存储敏感信息，并且可以在不修改代码的情况下进行更改。Python 的 os 模块提供了便捷的方式来访问这些环境变量。

以下代码示例展示了如何使用 os.environ.get() 方法从环境变量中读取 Gemini API 密钥和密钥：

import os

api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
secret_key = os.environ.get("GEMINI_SECRET_KEY")

请确保在运行代码之前，已经在操作系统中设置了 GEMINI_API_KEY 和 GEMINI_SECRET_KEY 这两个环境变量。不同的操作系统设置环境变量的方式不同，例如，在 Linux 或 macOS 中，可以使用 export 命令，而在 Windows 中，可以在系统属性中进行设置。

除了环境变量，还可以使用配置文件来存储 API 密钥。常见的配置文件格式包括 JSON、YAML 或 .ini 文件。然而，使用配置文件时需要格外小心，确保这些文件不会被意外地提交到版本控制系统中。可以使用 .gitignore 文件来排除这些文件。

无论使用哪种方法，都应始终将 API 密钥视为敏感信息，并采取适当的安全措施来保护它们，避免泄露。

3. 获取市场数据

在加密货币交易中，精确的市场数据是制定有效交易策略的基石。Gemini API 提供了强大的接口，允许开发者便捷地访问实时和历史市场信息。利用 Gemini 的 Public API，您可以获取各种交易对的关键数据，例如：

• 最新成交价 (Last Traded Price): 反映了当前市场上该交易对的最新交易价格，是判断市场趋势的重要指标。
• 交易量 (Volume): 表示在特定时间段内交易对的交易总额，可以帮助评估市场的活跃程度和流动性。交易量大的交易对通常意味着更好的执行价格和更小的滑点。
• 买卖盘 (Order Book): 显示了当前市场上买家和卖家的订单信息，包括订单的价格和数量。通过分析买卖盘，可以了解市场的供需关系和潜在的价格支撑/阻力位。 Gemini API 允许您访问深度订单簿数据，提供更细粒度的市场洞察。
• 最高价和最低价 (High & Low Prices): 记录了特定时间段内交易对的最高和最低交易价格，有助于识别价格波动范围。
• 时间加权平均价格 (VWAP - Volume Weighted Average Price): 根据交易量对价格进行加权平均，能够更准确地反映特定时间段内的平均交易成本。

通过定期获取和分析这些市场数据，您可以识别潜在的交易机会，并根据市场状况调整您的交易策略。 例如，您可以创建一个程序，当某个交易对的价格突破某个特定的支撑位时，自动发出交易信号。 Gemini API 还支持 WebSocket 连接，允许您实时接收市场数据更新，从而更快地响应市场变化。

3.1 获取交易对列表

可以使用 /v1/symbols 端点从 Gemini 交易所获取所有可用的交易对列表。这些交易对代表了平台上可以进行交易的数字资产和法定货币组合，例如 BTCUSD (比特币/美元) 或 ETHBTC (以太坊/比特币)。通过查询此端点，您可以了解当前 Gemini 支持的所有交易品种，并据此进行交易决策或数据分析。

以下是一个使用 Python 的 requests 库来获取交易对列表的示例代码：

import requests
import 

url = "https://api.gemini.com/v1/symbols"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    symbols = .loads(response.text)
    print(symbols)
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

代码详解：

• import requests ：导入 Python 的 requests 库，该库用于发送 HTTP 请求。
• import : 导入库，用于解析返回的JSON数据
• url = "https://api.gemini.com/v1/symbols" ：定义 API 端点的 URL。
• response = requests.get(url) ：使用 requests.get() 方法发送 GET 请求到 API 端点，并获取服务器的响应。
• if response.status_code == 200: ：检查响应的状态码。状态码 200 表示请求成功。
• symbols = .loads(response.text) ：将响应的文本内容 (JSON 格式) 解析为 Python 列表。 response.text 包含 API 返回的原始 JSON 数据， .loads() 函数将其转换为 Python 对象。
• print(symbols) ：打印交易对列表。
• else: ：如果响应状态码不是 200，则表示请求失败。
• print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}") ：打印错误信息，包括状态码和响应文本，以便进行问题排查。

此代码段发送一个简单的GET请求到Gemini API的 /v1/symbols 端点。如果请求成功（状态码为200），它会将返回的JSON数据解析为Python列表，该列表包含Gemini交易所上所有可用交易对的符号。如果请求失败，它会打印出错误信息，包含状态码和错误文本，帮助开发者调试问题。

在使用此API时，请确保您遵守 Gemini API 的使用条款和速率限制。 频繁或未经授权的访问可能会导致您的IP地址被阻止。建议阅读 Gemini API 文档以获取更多详细信息和最佳实践。

3.2 获取特定交易对的最新成交价

可以使用 /v1/ticker/{symbol} 端点获取特定交易对的最新成交价。此端点提供指定交易对的实时价格信息，包括最新成交价、最高价、最低价等关键指标。 symbol 参数用于指定要查询的交易对，例如 BTCUSD、ETHUSD 等。

例如，要获取 BTCUSD 的最新成交价，你可以使用以下 Python 代码：

import requests
import 

symbol = "btcusd"
url = f"https://api.gemini.com/v1/ticker/{symbol}"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    ticker = .loads(response.text)
    last_price = ticker["last"]
    print(f"BTCUSD Last Price: {last_price}")
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

代码解释：

• import requests : 导入 Python 的 requests 库，用于发送 HTTP 请求。
• import : 导入 库，用于解析 JSON 格式的 API 响应。
• symbol = "btcusd" : 定义要查询的交易对符号。
• url = f"https://api.gemini.com/v1/ticker/{symbol}" : 构造 API 请求 URL，将 symbol 变量嵌入到 URL 中。
• response = requests.get(url) : 发送 GET 请求到 API 端点，获取响应。
• if response.status_code == 200: : 检查 HTTP 状态码是否为 200（成功）。
• ticker = .loads(response.text) : 将 API 响应的 JSON 文本解析为 Python 字典。
• last_price = ticker["last"] : 从字典中提取 "last" 字段的值，即最新成交价。
• print(f"BTCUSD Last Price: {last_price}") : 打印 BTCUSD 的最新成交价。
• else: : 如果 HTTP 状态码不是 200，则表示请求失败。
• print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}") : 打印错误信息，包括 HTTP 状态码和响应文本，以便进行调试。

注意：

• 请确保你的 Python 环境已安装 requests 库。可以使用 pip install requests 命令安装。
• Gemini API 可能会返回不同的 JSON 结构，建议在实际使用中根据 API 文档进行调整。
• 该端点返回的数据是实时更新的，但可能会受到网络延迟等因素的影响。
• API调用频率过高可能会触发限流，请根据 Gemini API 的使用条款合理控制调用频率。

3.3 使用 WebSocket API 实时订阅市场数据

WebSocket API 允许用户建立与交易平台的实时连接，从而订阅并接收市场数据的更新。这种方式相较于轮询API，能显著降低延迟，提供更及时的信息。为了实现实时数据订阅，需要建立 WebSocket 连接，并监听特定频道的消息。频道通常与特定的交易对或市场事件相关联。以下示例展示了如何使用 Python 的 websockets 库从 Gemini 交易所订阅 BTCUSD 交易对的实时市场数据。

确保安装了 websockets 和 asyncio 库，如果没有安装，可以使用 pip 进行安装： pip install websockets asyncio 。

以下是使用 asyncio 和 websockets 库实现订阅的 Python 代码示例：

import asyncio
import websockets
import 

async def subscribe_ticker(symbol):
    """
    使用 WebSocket 连接到 Gemini 交易所，并订阅指定交易对的实时市场数据。

    Args:
        symbol (str): 需要订阅的交易对，例如 "btcusd"。
    """
    uri = f"wss://api.gemini.com/v1/marketdata/{symbol}"
    try:
        async with websockets.connect(uri) as websocket:
            print(f"已连接到 {uri}，开始接收 {symbol} 的市场数据...")
            while True:
                try:
                    message = await websocket.recv()
                    data = .loads(message)
                    print(data)
                except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e:
                    print(f"WebSocket 连接已关闭: {e}")
                    break
                except Exception as e:
                    print(f"发生错误: {e}")
                    break
    except websockets.exceptions.InvalidURI as e:
        print(f"无效的 WebSocket URI: {e}")
    except websockets.exceptions.WebSocketException as e:
        print(f"WebSocket 连接失败: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"发生未知错误: {e}")

if __name__ == "__main__":
    symbol = "btcusd"
    asyncio.run(subscribe_ticker(symbol))

代码解释：

• async def subscribe_ticker(symbol): 定义了一个异步函数，用于处理 WebSocket 连接和数据接收。
• uri = f"wss://api.gemini.com/v1/marketdata/{symbol}" 构造了 Gemini 交易所的 WebSocket URI，其中 symbol 变量指定了需要订阅的交易对。
• async with websockets.connect(uri) as websocket: 使用 websockets.connect() 函数建立 WebSocket 连接。 async with 语句确保连接在使用完毕后自动关闭。
• while True: 进入一个无限循环，持续接收来自 WebSocket 连接的数据。
• message = await websocket.recv() 接收来自 WebSocket 连接的消息。 await 关键字用于等待消息的到达，而不会阻塞事件循环。
• data = .loads(message) 将接收到的 JSON 格式的消息解析为 Python 字典。
• print(data) 打印解析后的市场数据。可以根据实际需求对数据进行处理，例如存储到数据库或进行实时分析。
• except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e: 捕获 WebSocket 连接关闭的异常，并打印错误信息。
• except Exception as e: 捕获其他异常，并打印错误信息。
• if __name__ == "__main__": 确保代码只在直接运行时执行。
• symbol = "btcusd" 设置需要订阅的交易对为 BTCUSD。
• asyncio.run(subscribe_ticker(symbol)) 运行 subscribe_ticker() 异步函数。

注意事项：

• 不同的交易所可能需要不同的身份验证机制才能访问 WebSocket API。 请参考交易所的官方文档，了解如何进行身份验证。
• WebSocket 连接可能会因为网络问题或其他原因而中断。需要在代码中处理连接中断的情况，并尝试重新连接。
• 交易所的 WebSocket API 可能会有流量限制。需要根据交易所的规定，合理地订阅数据，避免超过流量限制。

此示例提供了一个基本的 WebSocket 订阅的框架。 可以根据实际需求进行修改和扩展，例如添加错误处理、数据过滤和存储等功能。 请务必参考交易所的官方文档，了解 API 的具体使用方法和限制。

4. 执行交易订单

在 Gemini 交易所，执行交易订单需要调用其提供的 Private API。与 Public API 不同，Private API 需要进行身份验证，以确保只有授权用户才能执行交易操作，保障账户安全。

身份验证通常涉及使用 API 密钥对，其中包括一个 API 密钥（API Key）和一个密钥（Secret Key）。 API 密钥用于标识您的账户，而密钥则用于对请求进行签名，防止篡改。在使用 Private API 发送任何请求之前，必须使用密钥对请求进行签名，以证明请求的合法性。

执行交易订单的具体步骤包括：构建交易订单请求，使用您的密钥对请求进行签名，然后将签名后的请求发送到 Gemini 的 Private API 端点。请求中需要包含交易对、交易类型（买入或卖出）、数量、价格等必要参数。 Gemini API 会验证您的签名，并在验证成功后执行您的交易订单。

请务必妥善保管您的 API 密钥和密钥，切勿将其泄露给他人，也不要将其存储在不安全的地方，如公共代码库中。 建议定期更换 API 密钥，并启用双因素身份验证（2FA）等安全措施，以进一步增强账户的安全性。

4.1 生成 API 签名

为了保障 API 请求的安全性，防止恶意篡改和未经授权的访问，需要使用 API 密钥（API Key）和密钥（Secret Key）生成数字签名。此签名作为请求的一部分发送到服务器，服务器验证签名以确认请求的来源和完整性。签名的生成过程通常需要包含请求的 payload（数据载荷）、API 密钥以及时间戳，确保请求的时效性。

以下 Python 代码展示了如何生成 API 签名，它使用了 hmac (Keyed-Hashing for Message Authentication)、 hashlib (Secure Hashing and Message Digest)、 time 模块，以及 base64 对数据进行编码：

import hmac
import hashlib
import time
import base64
import 

def generate_signature(api_key, secret_key, request_path, payload):
    """
    生成 API 请求的数字签名。

    Args:
        api_key (str): 用户的 API 密钥。
        secret_key (str): 用户的密钥。
        request_path (str): API 请求的路径。
        payload (dict): 请求的数据载荷。

    Returns:
        tuple: 包含签名 (signature) 和 base64 编码后的 payload (b64) 的元组。
    """
    t = time.time() # 获取当前时间戳，单位为秒
    payload['request'] = request_path # 将请求路径添加到 payload 中
    payload['nonce'] = int(t * 1000)  # 生成 nonce (number used once)，确保每次请求的唯一性，通常使用毫秒级时间戳
    encoded_payload = .dumps(payload, sort_keys=True, separators=(',', ':')).encode() # 将 payload 转换为 JSON 字符串，并进行编码，sort_keys=True确保payload排序一致，separators去除空格
    b64 = base64.b64encode(encoded_payload) # 使用 base64 对编码后的 payload 进行编码
    signature = hmac.new(secret_key.encode(), b64, hashlib.sha384).hexdigest() # 使用 HMAC-SHA384 算法生成签名
    return signature, b64

代码解释：

• time.time() : 获取当前时间戳，用于生成 nonce。
• payload['request'] = request_path : 将请求路径添加到 payload 中，确保签名与特定的 API 端点相关联。
• payload['nonce'] = int(t * 1000) : 生成 nonce，防止重放攻击。nonce 是一个仅使用一次的数字，通常使用毫秒级的时间戳。
• .dumps(payload, sort_keys=True, separators=(',', ':')).encode() : 使用 .dumps 函数将 payload 转换为 JSON 字符串。 sort_keys=True 参数确保 payload 中的键按照字母顺序排序，以保证在不同环境下生成的签名一致。 separators=(',', ':') 去除JSON字符串中的空格，避免因空格差异导致的签名不一致。
• base64.b64encode(encoded_payload) : 使用 base64 对 JSON 字符串进行编码。base64 是一种将二进制数据转换为 ASCII 字符串的编码方式，常用于在 HTTP 协议中传输数据。
• hmac.new(secret_key.encode(), b64, hashlib.sha384).hexdigest() : 使用 HMAC-SHA384 算法生成签名。HMAC 是一种消息认证码算法，它使用密钥对消息进行哈希运算，以验证消息的完整性和来源。 secret_key 用于对消息进行签名， b64 是 base64 编码后的 payload， hashlib.sha384 指定使用 SHA384 哈希算法。 hexdigest() 方法将签名转换为十六进制字符串。

4.2 创建订单

可以使用 /v1/order/new API端点来创建一个新的订单。创建订单时，必须指定以下关键参数：交易对 ( symbol )，订单类型 ( type )，买卖方向 ( side )，订单数量 ( amount )，以及订单价格 ( price )。交易对代表了您希望交易的两种资产，例如 "btcusd" 代表比特币和美元的交易对。订单类型定义了订单的执行方式，常见的类型包括 "exchange limit" (限价单) 和 "market" (市价单)。买卖方向指定了您是想买入还是卖出交易对中的第一种资产。订单数量指定了您希望交易的资产数量，而订单价格则指定了您愿意买入或卖出的价格。

以下代码示例展示了如何使用 Python 的 requests 库以及标准库中的 os , hmac , hashlib , time , 和 base64 模块来创建一个新的订单。

import requests import import os import hmac import hashlib import time import base64

需要从环境变量中获取您的 Gemini API 密钥和密钥。请确保您已正确设置这些环境变量，并且只有您可以访问它们。 API 密钥 ( api_key ) 用于标识您的账户，而密钥 ( secret_key ) 用于对您的请求进行签名，以确保安全性。注意: 一定要确保密钥的安全存储, 避免泄露。

api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY") secret_key = os.environ.get("GEMINI_SECRET_KEY")

接下来，定义一个 generate_signature 函数，用于生成 API 请求的签名。该函数接受 API 密钥，密钥，请求路径 ( request_path ) 和有效载荷 ( payload ) 作为参数。它使用 HMAC-SHA384 算法对有效载荷进行签名，并返回签名和经过 Base64 编码的有效载荷。 nonce 字段用于防止重放攻击, 确保请求的唯一性。

def generate_signature(api_key, secret_key, request_path, payload): t = time.time() payload['request'] = request_path payload['nonce'] = int(t * 1000) encoded_payload = .dumps(payload).encode() b64 = base64.b64encode(encoded_payload) signature = hmac.new(secret_key.encode(), b64, hashlib.sha384).hexdigest() return signature, b64

然后，定义一个 place_order 函数，用于实际的订单创建。该函数接受交易对 ( symbol )，买卖方向 ( side )，订单数量 ( amount ) 和订单价格 ( price ) 作为参数。它构造 API 请求的 URL 和有效载荷，生成签名，并发送一个 POST 请求到 Gemini API。 client_order_id 可以用于跟踪订单状态， options 字段可以用来指定订单的附加选项，例如 "maker-or-cancel" (仅挂单)。

def place_order(symbol, side, amount, price): url = "https://api.gemini.com/v1/order/new" payload = { "client_order_id": "your_order_id_" + str(int(time.time())), # Optional: Add your own unique order ID "symbol": symbol, "amount": str(amount), "price": str(price), "side": side, "type": "exchange limit", "options": ["maker-or-cancel"] # Optional: Add desired order options } signature, b64 = generate_signature(api_key, secret_key, "/v1/order/new", payload)

headers = {
    "Content-Type": "application/",
    "X-GEMINI-APIKEY": api_key,
    "X-GEMINI-PAYLOAD": b64.decode(),
    "X-GEMINI-SIGNATURE": signature
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=.dumps(payload))

if response.status_code == 200:
    order = .loads(response.text)
    print(f"Order placed successfully: {order}")
else:
    print(f"Error placing order: {response.status_code} - {response.text}")

在 if __name__ == "__main__": 块中，定义交易对，买卖方向，订单数量和订单价格，并调用 place_order 函数来创建一个新的订单。例如，以下代码将创建一个比特币/美元的买入订单，数量为 0.001 BTC，价格为 26000 美元。

if __name__ == "__main__": symbol = "btcusd" side = "buy" # "buy" or "sell" amount = 0.001 # The amount of the asset to buy/sell price = 26000 # The price at which to buy/sell

place_order(symbol, side, amount, price)

4.3 取消订单

可以通过调用 /v1/order/cancel API端点来取消先前提交的订单。取消操作的关键在于提供准确的 order_id ，该ID是订单创建时系统返回的唯一标识符，用于精准定位需要取消的特定订单。调用此端点将向交易系统发出取消指定订单的请求。请注意，订单取消请求的成功与否取决于多种因素，例如订单的状态、市场条件以及交易系统的处理速度。在订单成功取消后，您将收到相应的响应，确认取消操作已完成。如果订单已经部分成交或完全成交，则可能无法取消。建议在提交取消请求后，通过查询订单状态API确认订单是否成功取消。

4.4 查询订单状态

在加密货币交易平台中，查询订单状态对于用户了解交易进度至关重要。可以使用 /v1/order/status 端点，通过发送HTTP请求到该端点来检索订单状态。为了精确定位需要查询的订单，必须在请求中指定订单的唯一标识符 order_id 。

具体来说，该请求通常是一个GET请求， order_id 作为查询参数包含在URL中，例如： /v1/order/status?order_id=1234567890 。服务器会根据提供的 order_id 在数据库中查找对应的订单记录，并返回包含订单当前状态的响应。

订单状态可能包括以下几种：

• Pending (待处理): 订单已提交，但尚未被撮合引擎处理。
• Open (已挂单): 订单已进入撮合引擎，等待被执行。
• Partially Filled (部分成交): 订单的一部分已经成交，但还有剩余部分未成交。
• Filled (完全成交): 订单已全部成交。
• Canceled (已取消): 订单已被用户或系统取消。
• Expired (已过期): 订单在有效期内未成交，已自动过期。
• Rejected (已拒绝): 订单因某种原因被系统拒绝，例如账户余额不足。

除了状态信息外，响应通常还会包含订单的其他详细信息，例如下单时间、交易对、订单类型（限价单、市价单等）、下单价格、下单数量、已成交数量和平均成交价格等，方便用户全面了解订单的执行情况。开发者应仔细解析响应数据，并将其以用户友好的方式展示给用户。

5. 风险控制

自动化交易虽然具有诸多优势，但也伴随着潜在风险，因此实施有效的风险控制策略至关重要。忽视风险管理可能导致严重的资金损失，甚至爆仓。

• 止损单（Stop-Loss Order）： 止损单是一种预设的指令，当市场价格不利波动，达到预定的止损价格时，交易系统将自动执行平仓操作，从而限制单笔交易的最大潜在损失。止损价位的设置需要根据市场波动性、交易策略以及个人风险承受能力进行综合考量。合理的止损设置能有效避免市场极端行情带来的巨大亏损。
• 止盈单（Take-Profit Order）： 与止损单相反，止盈单用于锁定利润。当市场价格朝着有利方向发展，达到预设的止盈价格时，交易系统将自动平仓，确保利润落袋为安。止盈价位的设置应基于对市场趋势的分析和对盈利目标的预期。止盈策略有助于避免利润回吐，尤其是在波动性较大的市场中。
• 仓位管理（Position Sizing）： 仓位管理指的是控制每次交易中投入的资金量，即交易头寸的大小。合理的仓位管理能够有效分散风险，避免过度交易，并保护交易账户的整体资金安全。常见的仓位管理方法包括固定金额法、固定比例法和凯利公式等。选择适合自身风险偏好和交易策略的仓位管理方法至关重要。
• 资金管理（Money Management）： 资金管理涵盖更广泛的风险控制措施，例如设定每日或每周的最大亏损额度。通过限制亏损额度，可以避免因连续亏损而导致的过度风险承担，保护本金。还可以设置盈利目标，达到目标后减少交易频率或暂停交易，以确保盈利的稳定性。严格的资金管理是长期稳定盈利的基础。
• 监控（Monitoring）： 持续监控交易机器人的运行状态和交易表现至关重要。即使是设计完善的自动化交易系统，也可能因市场变化、程序错误或其他未知因素而出现问题。定期检查交易机器人的运行日志，分析交易数据，及时发现潜在问题并进行调整。还需要密切关注市场动态，及时调整交易策略，以适应不断变化的市场环境。

6. 高级策略示例：网格交易

网格交易作为一种精细化的自动化交易策略，旨在利用市场价格的微小波动来捕捉利润。其核心理念是在预先设定的价格区间内，有策略地部署一系列买单和卖单，形成一个如同网格状的交易矩阵。此策略尤其适用于震荡行情，能够有效降低单一方向押注的风险，并持续累积盈利。

1. 设定价格范围： 精准确定交易对的合理价格上限和下限是至关重要的第一步。这需要综合考量历史价格数据、技术指标以及市场情绪等多重因素，从而划定一个既能覆盖价格波动范围，又能避免过度风险暴露的交易区间。更进一步，可以动态调整价格范围，以适应不断变化的市场环境。
2. 设定网格密度： 网格密度，即在设定的价格范围内放置的买单和卖单的数量，直接影响交易的频率和潜在收益。高密度网格能够捕捉更小的价格波动，增加交易机会，但也相应提高了交易成本和滑点风险。低密度网格则减少了交易频率，降低了风险，但可能错失部分盈利机会。因此，网格密度的选择需要根据交易标的的波动性、个人的风险承受能力以及交易手续费等因素进行综合权衡。
3. 创建买单： 在预设的价格区间内，按照事先确定的价格间隔，有条不紊地设置一系列买单。这些买单通常以限价单的形式存在，等待市场价格下跌至指定价位时自动成交。买单的设置可以采用等间距方式，也可以根据价格波动的概率分布进行调整，例如在支撑位附近增加买单密度。
4. 创建卖单： 与买单策略相对应，同样在预设的价格区间内，按照一定的价格间隔创建多个卖单。这些卖单同样以限价单的形式存在，等待市场价格上涨至指定价位时自动成交。卖单的设置方式与买单类似，可以采用等间距或根据价格波动的概率分布进行调整，例如在阻力位附近增加卖单密度。
5. 循环执行： 网格交易的精髓在于其自动化和循环性。当一个买单成功成交后，系统立即自动创建一个新的卖单，其价格高于之前的成交价，以此锁定利润。反之，当一个卖单成功成交后，系统立即自动创建一个新的买单，其价格低于之前的成交价。这种循环往复的交易机制，使得网格交易能够在市场波动中持续捕捉盈利机会，实现自动化增值。同时，为了应对极端行情，需要设置止损机制，防止出现意外亏损。

7. 其他注意事项

• 错误处理： 编写健壮的代码至关重要，务必处理各种潜在的错误情况。这包括但不限于API请求失败（例如，服务器返回错误代码或超时）、网络连接中断、数据格式不符合预期、以及交易所的限速策略等。对于每种可能的错误，都应实现适当的异常处理机制，例如重试机制、回退策略、或向管理员发送警报。详细的错误信息应该记录在日志中，以便进行问题诊断。
• 日志记录： 交易机器人的运行日志是调试和性能分析的宝贵资源。日志应包含关键事件，如交易执行情况（买入、卖出、价格、数量）、账户余额变化、API请求状态、以及任何异常或错误。合理规划日志级别（例如，DEBUG、INFO、WARNING、ERROR），以便在不同情况下收集适当的信息量。定期审查日志，有助于发现潜在的问题和优化交易策略。
• 安全： API密钥和账户安全是重中之重。切勿将API密钥硬编码到代码中，或将其存储在不安全的地方（例如，公共代码仓库）。使用环境变量或专门的密钥管理系统来存储API密钥。启用交易所提供的双重验证（2FA），增加账户的安全性。定期审查账户活动，及时发现并处理任何可疑行为。考虑使用防火墙和入侵检测系统来保护运行交易机器人的服务器。
• 合规： Gemini交易所及其运营地区的相关规则和法规必须严格遵守。这包括了解并遵守交易限制、KYC/AML（了解你的客户/反洗钱）要求、以及任何其他的合规性义务。定期审查Gemini的官方文档和公告，及时了解规则的变化。未能遵守相关规定可能导致账户被冻结或受到其他处罚。

8. 代码示例（简化版，仅供参考）

这是一个简化的例子，省略了签名生成、错误处理以及交易确认等待机制，仅供参考。在生产环境中，必须处理这些关键步骤。

import requests import os import # 显式导入 模块，增强代码可读性

api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY") secret_key = os.environ.get("GEMINI_SECRET_KEY") # 仅用于演示目的；切勿将密钥硬编码到代码中。应使用更安全的密钥管理方法，例如环境变量或密钥管理服务。

def get_balance(symbol): """ 从 Gemini 交易所获取指定加密货币的可用余额。 此函数演示了如何向 Gemini API 发送身份验证的请求。在实际应用中，签名生成过程至关重要，需要使用你的私钥对请求进行签名。 """ # 替换为实际的签名生成代码，此代码段仅用于演示 API 调用结构 # 完整的签名生成需要根据 Gemini API 文档计算 HMAC-SHA384 签名。 headers = {"X-GEMINI-APIKEY": api_key} try: response = requests.post("https://api.gemini.com/v1/balances", headers=headers) response.raise_for_status() # 检查 HTTP 状态码，如果不是 200，则抛出异常 balances = .loads(response.text) # 使用 .loads 解析 JSON 响应 for balance in balances: if balance['currency'] == symbol.upper(): return float(balance['available']) return None # 如果没有找到指定货币的余额，返回 None except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"获取余额出错: {e}") # 更详细的错误信息 return None

def buy_market(symbol, amount): """ 模拟市价购买指定数量的加密货币。 警告：市价单通常不建议在自动化交易系统中使用，因为它们可能会遭受滑点的影响。 在实际生产环境中，应使用限价单或更高级的订单类型来控制价格风险。 """ # 替换为实际的签名生成代码和市价订单逻辑 # 这只是一个占位符；市价订单通常不鼓励通过自动化系统执行。 print(f"模拟购买 {amount} 的 {symbol}") # 占位符 # 在实际交易系统中，你需要构建一个包含交易参数（例如 symbol、amount、side、type）的 JSON payload， # 然后使用你的私钥对其进行签名，并将签名添加到请求头中。 # 然后，你可以将该请求发送到 Gemini 的 /v1/order/new 端点。 pass

if __name__ == "__main__": btc_balance = get_balance("btc") usd_balance = get_balance("usd")

if usd_balance is not None and usd_balance > 10:
    buy_amount = 0.0001 # 用于测试的固定数量
    print(f"USD 余额: {usd_balance}, BTC 余额: {btc_balance}")  # 添加余额信息输出
    buy_market("btcusd", buy_amount)
else:
    print("USD 余额不足以购买。")

免责声明: 本文仅供参考，不构成任何投资建议。加密货币交易存在风险，请谨慎投资。交易机器人代码需要进行充分的测试和验证，并根据自身的风险承受能力进行调整。 请始终使用 Gemini 官方提供的最新文档和示例代码。