Coinbase 交易机器人教程
简介
随着加密货币市场的日益成熟和交易量的不断增长，数字资产交易的自动化程度也随之水涨船高。为应对这一趋势，交易机器人应运而生，它们旨在通过预设算法简化交易流程、实时监测市场动态、快速抓住市场机会，并且能够有效消除因人为情绪波动或操作失误所带来的潜在风险。Coinbase 作为全球领先的加密货币交易所之一，凭借其庞大的用户群体、可靠的安全措施以及丰富的交易品种，为用户提供了多种交易工具和应用程序编程接口（API），从而使得开发和使用自动化交易机器人成为可能。通过Coinbase提供的API，开发者可以编写程序来自动执行交易策略、监控市场价格、管理账户余额等等。本教程将深入介绍构建和使用 Coinbase 交易机器人的基础知识，涵盖必要的编程工具、核心编程概念，以及至关重要的风险管理注意事项。我们将探讨如何利用Coinbase API进行身份验证、数据获取、订单创建和管理，并强调在自动化交易中需要注意的安全问题，例如API密钥的保护、风险控制参数的设置以及应对潜在的市场波动策略。
前期准备
在着手构建交易机器人之前，充分的前期准备至关重要，这直接关系到机器人后续运行的稳定性和盈利能力。细致的准备工作能够有效降低开发难度，避免不必要的错误，并确保机器人能够安全、高效地执行交易策略。
Coinbase 账户： 拥有一个经过验证的 Coinbase 账户是必须的。这用于访问 Coinbase API 并执行交易。cbpro 库。可以使用 npm 安装 JavaScript 库。连接 Coinbase API
Coinbase API 允许开发者访问 Coinbase 交易所的数据，进行交易和管理账户。以下是一个使用 Python 和
cbpro
库连接 Coinbase API 的示例，展示了如何利用Python编程语言和Coinbase Pro API (通过
cbpro
库)建立连接，从而访问和操作你的Coinbase Pro账户。请注意，安全性是关键，务必妥善保管你的API密钥。
要开始，你需要安装
cbpro
库。可以使用 pip 命令进行安装：
pip install cbpro安装完成后，你可以使用以下代码连接到 Coinbase API。请确保你已经拥有 Coinbase API 密钥，并且已经设置了相应的权限。API密钥包括API密钥本身、API密码和API URL。API URL因你连接到的Coinbase Pro的区域而异。为了安全起见，建议将这些密钥存储在环境变量中，而不是直接嵌入到代码中。
import cbpro
import os
api_key = os.environ.get('COINBASE_API_KEY')
api_secret = os.environ.get('COINBASE_API_SECRET')
api_passphrase = os.environ.get('COINBASE_API_PASSPHRASE')
# 选择API URL，例如 Coinbase Pro
api_url = 'https://api.pro.coinbase.com'
# 创建一个认证客户端
auth_client = cbpro.AuthenticatedClient(api_key, api_secret, api_passphrase, api_url)
# 现在你可以使用 auth_client 对象来调用 Coinbase API 的各种方法
# 例如，获取账户信息
accounts = auth_client.get_accounts()
# 打印账户信息
print(accounts)
代码详解：
-
import cbpro: 导入cbpro库。 -
import os: 导入os库，用于访问环境变量。 -
api_key = os.environ.get('COINBASE_API_KEY'): 从环境变量中获取 API 密钥。 -
api_secret = os.environ.get('COINBASE_API_SECRET'): 从环境变量中获取 API 密码。 -
api_passphrase = os.environ.get('COINBASE_API_PASSPHRASE'): 从环境变量中获取 API 密码短语。 -
api_url = 'https://api.pro.coinbase.com': 定义API的URL。 -
auth_client = cbpro.AuthenticatedClient(api_key, api_secret, api_passphrase, api_url): 创建一个经过身份验证的客户端，用于与 Coinbase API 交互。 -
accounts = auth_client.get_accounts(): 使用身份验证的客户端从Coinbase API获取帐户信息。 -
print(accounts): 打印检索到的帐户信息。
在实际应用中，你需要替换
os.environ.get('COINBASE_API_KEY')
、
os.environ.get('COINBASE_API_SECRET')
和
os.environ.get('COINBASE_API_PASSPHRASE')
为你实际的 API 密钥、密码和密码短语。并且使用环境变量储存可以提升安全性，降低密钥泄露的风险。
还需要根据你使用的 Coinbase 产品选择正确的 API URL。上述示例使用了 Coinbase Pro 的 API URL。如果你使用 Coinbase 的其他产品，例如 Coinbase Prime，你需要使用相应的 API URL。
连接到API之后，可以执行诸如获取市场数据、下订单以及管理账户资金等多种操作。API 文档提供了所有可用端点的全面列表和用法示例。要了解如何使用
cbpro
库执行这些操作，请参阅
cbpro
库的官方文档。
注意：使用 Coinbase API 需要遵守 Coinbase 的服务条款和 API 使用协议。请仔细阅读并理解这些条款和协议，确保你的应用符合要求。
从环境变量中安全地获取 API 密钥、密码和口令，直接赋值虽可行但不推荐
为了确保安全性，强烈建议从环境变量中读取 API 密钥、密码和口令等敏感信息，而不是直接在代码中硬编码。
这种做法可以有效防止密钥泄露，例如不小心将包含密钥的代码上传到公共代码仓库。
os.environ.get()
函数可以从环境变量中检索指定名称的变量。如果环境变量不存在，该函数将返回
None
。
以下代码演示了如何从环境变量中获取 Coinbase API 的密钥、密码和口令：
api_key = os.environ.get("COINBASE_API_KEY")
api_secret = os.environ.get("COINBASE_API_SECRET")
api_passphrase = os.environ.get("COINBASE_API_PASSPHRASE")
请确保在运行代码之前，已经正确设置了相应的环境变量。例如，在 Linux 或 macOS 系统中，可以使用以下命令设置环境变量：
export COINBASE_API_KEY="你的 API 密钥"
export COINBASE_API_SECRET="你的 API 密码"
export COINBASE_API_PASSPHRASE="你的口令"
在 Windows 系统中，可以使用
set
命令设置环境变量：
set COINBASE_API_KEY="你的 API 密钥"
set COINBASE_API_SECRET="你的 API 密码"
set COINBASE_API_PASSPHRASE="你的口令"
使用环境变量存储敏感信息是一种最佳实践，可以显著提高应用程序的安全性。 直接赋值虽然简单，但极易造成安全风险，应尽量避免。
初始化认证客户端
在与Coinbase Pro API进行交互时，特别是需要访问需要身份验证的端点（例如下单、查询账户余额等）时，需要初始化一个认证客户端。该认证客户端会负责处理所有必要的身份验证步骤，确保你的请求被正确授权。
以下代码展示了如何使用
cbpro
库初始化一个认证客户端：
auth_client = cbpro.AuthenticatedClient(api_key, api_secret, api_passphrase)其中：
-
auth_client: 这是你创建的认证客户端实例，后续所有需要身份验证的API调用都将通过这个实例进行。 -
cbpro.AuthenticatedClient: 这是cbpro库中用于创建认证客户端的类。 -
api_key: 你的Coinbase Pro API密钥。这是一个用于识别你的账户的唯一字符串。请务必妥善保管此密钥，不要泄露给他人。 -
api_secret: 你的Coinbase Pro API密钥。这是一个与API密钥关联的密钥，用于对你的请求进行签名，确保请求的完整性和真实性。同样，请务必妥善保管此密钥。 -
api_passphrase: 你的Coinbase Pro API密钥口令。这是你在创建API密钥时设置的口令。用于进一步增强安全性。
在使用认证客户端之前，你需要先在你的Coinbase Pro账户中创建API密钥，并获取相应的
api_key
,
api_secret
和
api_passphrase
。 请务必保管好这些密钥，避免泄露，以免造成资产损失。 密钥创建后，将其安全地存储在你的应用程序中，例如使用环境变量或者专门的密钥管理工具。
完成初始化后，你就可以使用
auth_client
对象来调用需要身份验证的Coinbase Pro API端点了。例如，你可以使用
auth_client.get_accounts()
来获取你的账户信息，或使用
auth_client.place_market_order()
来下单。
获取账户信息
accounts = auth_client.get_accounts()
print(accounts)
这段代码展示了如何使用
cbpro
库与 Coinbase Pro API 交互，以获取用户的账户信息。确保已安装
cbpro
库。然后，代码从安全的环境（例如环境变量）中加载 API 密钥 (
API_KEY
)、密钥 (
API_SECRET
) 和密码 (
API_PASSPHRASE
)。这些凭据是访问您的 Coinbase Pro 账户所必需的。
接下来，使用这些凭据初始化一个经过身份验证的客户端
auth_client
。
cbpro.AuthenticatedClient
类负责处理与 API 的安全连接和身份验证。
get_accounts()
方法随后被调用，它向 Coinbase Pro API 发送请求，检索与您的账户关联的所有账户信息。
API 返回的数据通常是一个 JSON 格式的列表，其中包含每个账户的详细信息，例如账户 ID、货币类型 (
currency
)、可用余额 (
available
)、已持有余额 (
hold
) 和总余额 (
balance
)。代码使用
print(accounts)
将这些信息打印到控制台，方便您查看账户状态。
务必注意，直接在代码中硬编码 API 密钥是不安全的。强烈建议使用环境变量、配置文件或专门的密钥管理系统来存储和访问敏感信息。使用环境变量可以避免将密钥提交到版本控制系统，并提高代码的安全性。例如，可以使用
os.environ.get("COINBASE_API_KEY")
从名为
COINBASE_API_KEY
的环境变量中检索 API 密钥。
创建简单的交易策略
一个基础的加密货币交易策略可以围绕移动平均线（Moving Averages, MA）的交叉展开。这种策略利用不同时间周期的移动平均线来识别潜在的买入和卖出信号。当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时，通常被视为价格上涨趋势的开始，机器人可以执行买入操作，期望价格继续上涨。相反，当短期移动平均线向下穿过长期移动平均线时，这可能预示着价格下跌趋势的开始，机器人则可以执行卖出操作，以避免进一步的损失或锁定利润。
移动平均线的计算涉及对过去一段时间内的价格数据进行平均，并根据设定的时间窗口进行更新。例如，一个5日移动平均线会计算过去5天的收盘价的平均值，而一个20日移动平均线则会计算过去20天的收盘价的平均值。选择合适的时间周期对于策略的有效性至关重要，不同的市场条件和加密货币可能需要不同的参数设置。
为了提高策略的稳健性，可以引入额外的过滤条件，例如交易量确认。只有当交叉发生时，同时交易量也显著增加，才执行交易。这有助于过滤掉一些虚假信号，提高交易的成功率。除了简单的移动平均线，还可以考虑使用指数移动平均线（Exponential Moving Average, EMA），它对最近的价格赋予更高的权重，更能反映市场的最新动态。
以下是一个使用Python和
cbpro
库（Coinbase Pro API的Python客户端）实现此策略的简化代码示例，同时使用了
time
和
numpy
库：
cbpro
库允许你连接到Coinbase Pro交易所，获取实时市场数据和执行交易。
time
库用于控制程序的执行速度和频率，而
numpy
库则提供用于处理数值数据的工具，例如计算移动平均线。
import cbpro
import time
import numpy as np
... (前面的 API 认证代码) ...
定义交易参数
product_id = 'BTC-USD'
：指定交易的加密货币产品ID，这里是比特币兑美元（BTC-USD）。这是Coinbase Pro交易所识别交易对的标准格式。选择合适的交易对是量化交易策略的第一步，它决定了策略执行的市场。
short_window = 12
：定义短期移动平均线的时间窗口期。移动平均线是一种常用的技术分析指标，用于平滑价格数据并识别趋势。较短的时间窗口能更快地反映价格变化，但同时也更容易受到噪音的影响。数值12代表使用最近12个时间单位（如12分钟、12小时等，取决于数据粒度）的数据来计算平均值。
long_window = 26
：定义长期移动平均线的时间窗口期。与短期移动平均线相比，长期移动平均线对价格变化的反应更慢，更稳定，能够更好地反映长期趋势。数值26代表使用最近26个时间单位的数据来计算平均值。短期和长期移动平均线的结合，常被用于识别交叉信号，作为买入或卖出的依据。
amount = 0.001
：设定每次交易的比特币数量。 这是决定头寸规模的关键参数，直接影响策略的风险和收益。较小的交易量可以降低单次交易的风险，但也可能导致利润较小。用户需要根据自己的资金规模和风险承受能力调整该参数。单位是BTC，意味着每次交易0.001个比特币。
def calculate_moving_averages(data, short_window, long_window):
：定义一个名为
calculate_moving_averages
的函数，该函数用于计算短期和长期移动平均线。此函数接受价格数据（
data
）、短期窗口期（
short_window
）和长期窗口期（
long_window
）作为输入参数。
"""计算短期和长期移动平均线."""
：这是函数calculate_moving_averages的文档字符串（docstring），简要描述了函数的功能。良好的文档字符串有助于理解代码的功能和用法。
short_ma = np.mean(data[-short_window:])
：计算短期移动平均线。
np.mean()
函数计算数组的平均值。
data[-short_window:]
选取数据数组中最后
short_window
个元素，即最近
short_window
个时间单位的价格数据，用于计算短期平均值。
long_ma = np.mean(data[-long_window:])
：计算长期移动平均线，与短期移动平均线的计算方法类似，选取数据数组中最后
long_window
个元素，用于计算长期平均值。
return short_ma, long_ma
：函数返回计算得到的短期移动平均线（
short_ma
）和长期移动平均线（
long_ma
）。这两个返回值将被用于后续的交易信号生成和策略执行。
def get_historical_data(product_id, granularity):
：定义一个名为
get_historical_data
的函数，用于从交易所获取历史数据。此函数接受产品ID（
product_id
）和数据粒度（
granularity
）作为输入参数。
"""获取历史数据."""
：这是函数get_historical_data的文档字符串，说明函数的功能是获取历史数据。
public_client = cbpro.PublicClient()
：创建一个Coinbase Pro的公共客户端实例。
cbpro.PublicClient()
是Coinbase Pro API提供的接口，用于访问公开的市场数据，如历史价格、交易量等。
historical_data = public_client.get_product_historic_rates(product_id, granularity=granularity)
：调用Coinbase Pro API获取历史数据。
public_client.get_product_historic_rates()
方法用于获取指定产品ID（
product_id
）和数据粒度（
granularity
）的历史价格数据。数据粒度是指每个数据点代表的时间间隔，如1分钟、5分钟、1小时等。
return historical_data
：函数返回获取到的历史数据。历史数据是量化交易策略的基础，用于计算技术指标、回测策略表现等。
循环交易
此示例展示了一个基于移动平均线交叉策略的简单加密货币循环交易机器人。该机器人通过监控短期和长期移动平均线的交叉情况来判断买入和卖出时机。以下是代码的详细解释：
while True:
这段代码启动一个无限循环，使机器人能够持续监控市场并执行交易。 为了保证机器人的稳定性，使用
try...except
块捕获并处理可能出现的异常，防止程序因意外错误而崩溃。
try:
# 获取最近的历史价格
historical_data = get_historical_data(product_id, 60) # 1 分钟 granularity
get_historical_data(product_id, 60)
函数从交易所的API获取指定交易对（
product_id
）的历史价格数据。 参数
60
表示数据的时间粒度为1分钟，即每分钟获取一个数据点。历史数据通常包含时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等信息。使用历史数据可以帮助计算移动平均线和其他技术指标。
# 提取收盘价
closes = [float(x[4]) for x in historical_data]
从获取的历史数据中提取收盘价，并将其转换为浮点数存储在
closes
列表中。收盘价是计算移动平均线的基础数据。
# 计算移动平均线
short_ma, long_ma = calculate_moving_averages(closes, short_window, long_window)
calculate_moving_averages(closes, short_window, long_window)
函数计算短期和长期移动平均线。
closes
是收盘价列表，
short_window
和
long_window
分别是短期和长期移动平均线的窗口期。窗口期决定了计算移动平均线时使用的历史数据点数量。较短的窗口期对价格变化更敏感，而较长的窗口期则更平滑。
# 打印信息
print(f"短期移动平均线: {short_ma}, 长期移动平均线: {long_ma}")将计算出的短期和长期移动平均线打印到控制台，用于监控和调试。
# 交易逻辑
if short_ma > long_ma:
# 买入
print("买入信号")
order = auth_client.place_market_order(product_id=product_id, side='buy', size=amount)
print(order)
elif short_ma < long_ma:
# 卖出
print("卖出信号")
order = auth_client.place_market_order(product_id=product_id, side='sell', size=amount)
print(order)
这是交易逻辑的核心部分。如果短期移动平均线高于长期移动平均线，则发出买入信号，调用
auth_client.place_market_order()
函数以市价买入指定数量（
amount
）的加密货币。如果短期移动平均线低于长期移动平均线，则发出卖出信号，以市价卖出指定数量的加密货币。
auth_client
是交易所API的认证客户端，用于执行交易操作。
product_id
指定交易对，
side
指定交易方向（买入或卖出），
size
指定交易数量。
# 等待一段时间
time.sleep(60) # 每分钟检查一次
except Exception as e:
print(f"发生错误: {e}")
time.sleep(60) # 发生错误后也等待一段时间
time.sleep(60)
函数使程序暂停执行60秒，即每分钟检查一次市场行情。在
except
块中，如果发生任何异常，将打印错误信息，并等待60秒后再次尝试。 这可以防止机器人因临时性错误而停止运行。
此代码首先定义交易参数，例如交易对 (
BTC-USD
)、移动平均线窗口期和交易数量。 交易对确定了交易的加密货币种类，移动平均线窗口期影响交易信号的灵敏度，交易数量则决定了每次交易的规模。 它还定义了两个函数：
calculate_moving_averages()
用于计算短期和长期移动平均线，
get_historical_data()
用于从 Coinbase API 或其他交易所API 获取历史数据。主循环定期获取最新的价格数据，计算移动平均线，并根据交易逻辑进行买卖。 需要注意的是，实际应用中，交易参数的选择和风险管理策略至关重要。例如，止损单可以用来限制潜在的损失。 回测和模拟交易可以帮助评估策略的有效性。
风险管理
风险管理是任何加密货币交易机器人的至关重要的组成部分，它直接关系到资金安全和盈利能力。有效的风险管理策略能显著降低潜在损失，保护您的投资本金，并在市场波动时保持交易策略的稳定性。以下是一些关键的风险管理技巧，旨在帮助您构建更加稳健的交易机器人系统：
- 设置止损订单： 止损订单是预先设定的指令，当价格达到特定水平时自动卖出资产。这是限制潜在损失最基本也最有效的方法之一。止损点的设置应基于对市场波动性和个人风险承受能力的综合考量。对于波动性较高的加密货币，止损点可能需要设置得更宽泛一些，以避免被市场噪音触发。同时，也要避免将止损点设置得过于接近当前价格，否则可能在正常波动中就被错误触发，导致不必要的损失。
- 使用仓位大小控制： 仓位大小是指每次交易中投入的资金比例。控制仓位大小是避免过度杠杆化和管理风险的关键。一个常见的策略是，每次交易只投入总资金的一小部分（例如1%-2%）。这样，即使某一笔交易失败，也不会对整体投资组合产生重大影响。仓位大小应根据市场波动性和交易信号的强度进行调整。在市场波动性较大时，应适当降低仓位大小。
- 实施资金管理策略： 资金管理是一个涵盖广泛的概念，包括但不限于仓位大小控制、止损策略、盈利目标设定以及风险回报比率的评估。一个完善的资金管理策略应明确规定在不同市场条件下如何分配资金、何时止损、何时获利以及如何调整交易参数。有效的资金管理能够帮助交易者在长期内保持盈利能力，并避免因一次性亏损而导致资金链断裂。
- 多元化投资组合： 不要将所有资金都投入到单一的加密货币或交易策略中。通过分散投资到不同的资产类别和交易策略，可以降低整体投资组合的风险。不同的加密货币可能具有不同的市场表现和相关性。通过多元化投资，可以降低单一资产价格波动对整体投资组合的影响。同样，采用多种交易策略也能降低因某一策略失效而造成的风险。
- 监控和调整参数： 市场条件会不断变化，因此需要定期监控交易机器人的表现，并根据市场变化调整参数。这包括调整止损点、仓位大小、交易频率以及其他相关的交易设置。对交易机器人进行回测和模拟交易可以帮助评估不同参数设置下的表现，并找到最佳的参数组合。同时，也要关注市场新闻和事件，及时调整交易策略以应对突发情况。
- 了解滑点和交易费用： 滑点是指实际成交价格与预期价格之间的差异，特别是在市场快速波动时，滑点可能会对交易成本产生显著影响。交易费用也会降低盈利能力。在选择交易所和设置交易机器人时，务必考虑滑点和交易费用因素，并选择成本较低的交易平台。可以通过使用限价订单来降低滑点的风险，但同时也可能导致订单无法成交。
改进和优化交易机器人
以下是一些改进和优化交易机器人的策略，旨在提升其性能、稳定性和盈利能力：
- 回测和压力测试： 对历史数据进行全面的回测，模拟不同市场条件下的交易表现。利用高并发的压力测试模拟极端交易量，评估机器人在高负载情况下的稳定性，并识别潜在的性能瓶颈，例如订单延迟或系统崩溃。可以通过调整服务器资源、优化代码结构和使用更高效的数据存储方案来解决这些瓶颈。
- 风险管理策略： 实施更精细化的风险管理机制，例如动态调整止损和止盈水平，根据市场波动率和账户余额自动调整仓位大小。使用风险指标（如夏普比率和最大回撤）监控机器人性能，并在风险超出预设阈值时自动暂停交易或降低仓位。
- 参数优化： 采用遗传算法、贝叶斯优化或其他机器学习算法来自动调整交易机器人的参数。定期进行参数扫描，寻找最佳参数组合，并根据市场变化动态调整参数。
- 集成机器学习： 利用机器学习算法预测市场趋势、识别交易机会。可以训练模型来预测价格走势、交易量变化和市场情绪，从而改进交易决策。例如，可以使用LSTM（长短期记忆网络）来预测时间序列数据，或者使用自然语言处理技术分析新闻文章和社交媒体情绪。
- 多交易所和资产配置： 将交易机器人部署到多个交易所，分散交易风险，并利用不同交易所之间的价格差异进行套利。可以将机器人配置为交易多种加密货币，根据市场情况动态调整资产配置比例。
- 监控和警报： 建立全面的监控系统，实时跟踪交易机器人的性能指标，例如盈利能力、交易频率、平均盈利额和最大回撤。设置警报机制，在出现异常情况时（如订单失败、连接中断或性能下降）及时通知用户。
- 代码审查和安全审计： 定期进行代码审查，确保代码质量和安全性。进行安全审计，防止机器人被恶意攻击或利用漏洞。采取安全措施，例如使用加密密钥、限制API访问权限和实施多因素身份验证。
- 数据质量和预处理： 确保交易机器人使用的数据源的质量和准确性。 对原始数据进行清洗、标准化和转换等预处理步骤，以提高模型的预测精度和交易策略的有效性。 这包括处理缺失值、异常值和噪声数据。
- 自适应学习和进化： 设计具有自适应学习能力的交易机器人，使其能够根据市场变化自动调整策略。 使用强化学习算法训练机器人，使其能够通过与市场的交互不断改进交易策略。 考虑引入进化算法，让机器人可以自动生成新的交易规则和策略，从而适应不断变化的市场环境。
- 费用优化： 评估并优化交易机器人的交易费用，包括交易手续费、滑点和网络费用。 选择低手续费的交易所，并优化订单类型和执行策略，以减少滑点。 考虑使用专门的订单路由服务，以提高订单执行效率并降低网络费用。
道德考量
开发和部署加密货币交易机器人时，务必深入考量相关的道德影响。构建和使用交易机器人绝非简单的技术实践，更牵涉到对市场公平性和用户利益的责任。务必确保您开发的机器人不会被用于市场操纵、内幕交易或其他任何形式的不道德或非法行为。市场操纵行为可能包括但不限于制造虚假交易量、散布虚假信息以影响价格，或利用算法进行恶意攻击，这些都将严重损害市场的健康和投资者的信心。
严格遵守所有相关的法律法规至关重要。这不仅包括您所在司法管辖区的法律，还可能包括您机器人所交易的交易所或市场的相关规定。在开发过程中，应充分了解并遵守这些规则，避免任何可能触犯法律或伦理的行为。例如，一些交易所禁止使用高频交易机器人进行刷单等行为，违反者可能会面临账户冻结甚至法律诉讼。
同时，应避免利用您的机器人来占其他用户的便宜。这意味着您的机器人不应通过不公平的手段获取信息优势或交易优势，例如利用信息延迟、抢先交易（front-running）或其他类似策略。一个负责任的交易机器人开发者应致力于创建一个公平透明的交易环境，让所有参与者都能在平等的基础上进行交易。
除了遵守法律法规外，还应考虑更广泛的社会责任。例如，您的机器人是否会对市场的稳定性产生负面影响？它是否会加剧市场波动？这些都是需要认真思考的问题。一个负责任的开发者应该努力使自己的机器人成为市场的一部分，而不是市场的破坏者。通过构建道德的交易机器人，您可以为创建一个更加健康、公平和可持续的加密货币生态系统做出贡献。
