Как работать на бирже эксмо – Как торговать на бирже EXMO — от А до Я

Сам код бота:

import urllib, http.client
import time
import json
# эти модули нужны для генерации подписи API
import hmac, hashlib

# ключи API, которые предоставила exmo
API_KEY = 'YOUR API KEY'
# обратите внимание, что добавлена 'b' перед строкой
API_SECRET = b'YOUR API SECRET'

# Тонкая настройка
CURRENCY_1 = 'BTC' 
CURRENCY_2 = 'USD'

CURRENCY_1_MIN_QUANTITY = 0.001 # минимальная сумма ставки - берется из https://api.exmo.com/v1/pair_settings/

ORDER_LIFE_TIME = 3 # через сколько минут отменять неисполненный ордер на покупку CURRENCY_1
STOCK_FEE = 0.002 # Комиссия, которую берет биржа (0.002 = 0.2%)
AVG_PRICE_PERIOD = 15 # За какой период брать среднюю цену (мин)
CAN_SPEND = 5 # Сколько тратить CURRENCY_2 каждый раз при покупке CURRENCY_1
PROFIT_MARKUP = 0.001 # Какой навар нужен с каждой сделки? (0.001 = 0.1%)
DEBUG = True # True - выводить отладочную информацию, False - писать как можно меньше

STOCK_TIME_OFFSET = 0 # Если расходится время биржи с текущим 

# базовые настройки
API_URL = 'api.exmo.com'
API_VERSION = 'v1'

# Свой класс исключений
class ScriptError(Exception):
    pass
class ScriptQuitCondition(Exception):
    pass

CURRENT_PAIR = CURRENCY_1 + '_' + CURRENCY_2

# все обращения к API проходят через эту функцию
def call_api(api_method, http_method="POST", **kwargs):
    # Составляем словарь {ключ:значение} для отправки на биржу
    # пока что в нём {'nonce':123172368123}
    payload = {'nonce': int(round(time.time()*1000))}

    # Если в ф-цию переданы параметры в формате ключ:значение
    if kwargs:
        # добавляем каждый параметр в словарь payload
        # Получится {'nonce':123172368123, 'param1':'val1', 'param2':'val2'}
        payload.update(kwargs)

    # Переводим словарь payload в строку, в формат для отправки через GET/POST и т.п.
    payload =  urllib.parse.urlencode(payload)

    # Из строки payload получаем "подпись", хешируем с помощью секретного ключа API
    # sing - получаемый ключ, который будет отправлен на биржу для проверки
    H = hmac.new(key=API_SECRET, digestmod=hashlib.sha512)
    H.update(payload.encode('utf-8'))
    sign = H.hexdigest()
    
    # Формируем заголовки request для отправки запроса на биржу. 
    # Передается публичный ключ API и подпись, полученная с помощью hmac
    headers = {"Content-type": "application/x-www-form-urlencoded",
           "Key":API_KEY,
           "Sign":sign}

    # Создаем подключение к бирже, если в течении 60 сек не удалось подключиться, обрыв соединения
    conn = http.client.HTTPSConnection(API_URL, timeout=60)
    # После установления связи, запрашиваем переданный адрес
    # В заголовке запроса уходят headers, в теле - payload
    conn.request(http_method, "/"+API_VERSION + "/" + api_method, payload, headers)
    # Получаем ответ с биржи и читаем его в переменную response
    response = conn.getresponse().read()
    # Закрываем подключение
    conn.close()

    try:
        # Полученный ответ переводим в строку UTF, и пытаемся преобразовать из текста в объект Python
        obj = json.loads(response.decode('utf-8'))

        # Смотрим, есть ли в полученном объекте ключ "error"
        if 'error' in obj and obj['error']:
            # Если есть, выдать ошибку, код дальше выполняться не будет
            raise ScriptError(obj['error'])
        # Вернуть полученный объект как результат работы ф-ции
        return obj
    except ValueError:
        # Если не удалось перевести полученный ответ (вернулся не JSON)
        raise ScriptError('Ошибка анализа возвращаемых данных, получена строка', response)

# Реализация алгоритма
def main_flow():
    
    try:
        # Получаем список активных ордеров
        try:
            opened_orders = call_api('user_open_orders')[CURRENCY_1 + '_' + CURRENCY_2]
        except KeyError:
            if DEBUG:
                print('Открытых ордеров нет')
            opened_orders = []
            
        sell_orders = []
        # Есть ли неисполненные ордера на продажу CURRENCY_1?
        for order in opened_orders:
            if order['type'] == 'sell':
                # Есть неисполненные ордера на продажу CURRENCY_1, выход
                raise ScriptQuitCondition('Выход, ждем пока не исполнятся/закроются все ордера на продажу (один ордер может быть разбит биржей на несколько и исполняться частями)')
            else:
                # Запоминаем ордера на покупку CURRENCY_1
                sell_orders.append(order)
                
        # Проверяем, есть ли открытые ордера на покупку CURRENCY_1
        if sell_orders: # открытые ордера есть
            for order in sell_orders:
                # Проверяем, есть ли частично исполненные
                if DEBUG:
                    print('Проверяем, что происходит с отложенным ордером', order['order_id'])
                try:
                    order_history = call_api('order_trades', order_id=order['order_id'])
                    # по ордеру уже есть частичное выполнение, выход
                    raise ScriptQuitCondition('Выход, продолжаем надеяться докупить валюту по тому курсу, по которому уже купили часть')
                except ScriptError as e:
                    if 'Error 50304' in str(e):
                        if DEBUG:
                            print('Частично исполненных ордеров нет')
                    
                        time_passed = time.time() + STOCK_TIME_OFFSET*60*60 - int(order['created'])

                        if time_passed > ORDER_LIFE_TIME * 60:
                            # Ордер уже давно висит, никому не нужен, отменяем
                            call_api('order_cancel', order_id=order['order_id'])
                            raise ScriptQuitCondition('Отменяем ордер -за ' + str(ORDER_LIFE_TIME) + ' минут не удалось купить '+ str(CURRENCY_1))
                        else:
                            raise ScriptQuitCondition('Выход, продолжаем надеяться купить валюту по указанному ранее курсу, со времени создания ордера прошло %s секунд' % str(time_passed))
                    else:
                        raise ScriptQuitCondition(str(e))

        else: # Открытых ордеров нет
            balances = call_api('user_info')['balances']
            if float(balances[CURRENCY_1]) >= CURRENCY_1_MIN_QUANTITY: # Есть ли в наличии CURRENCY_1, которую можно продать?
                """
                    Высчитываем курс для продажи.
                    Нам надо продать всю валюту, которую купили, на сумму, за которую купили + немного навара и минус комиссия биржи
                    При этом важный момент, что валюты у нас меньше, чем купили - бирже ушла комиссия
                    0.00134345 1.5045
                """
                wanna_get = CAN_SPEND + CAN_SPEND * (STOCK_FEE+PROFIT_MARKUP)  # сколько хотим получить за наше кол-во
                print('sell', balances[CURRENCY_1], wanna_get, (wanna_get/float(balances[CURRENCY_1])))
                new_order = call_api(
                    'order_create',
                    pair=CURRENT_PAIR,
                    quantity = balances[CURRENCY_1],
                    price=wanna_get/float(balances[CURRENCY_1]),
                    type='sell'
                )
                print(new_order)
                if DEBUG:
                    print('Создан ордер на продажу', CURRENCY_1, new_order['order_id'])
            else:
                # CURRENCY_1 нет, надо докупить
                # Достаточно ли денег на балансе в валюте CURRENCY_2 (Баланс >= CAN_SPEND)
                if float(balances[CURRENCY_2]) >= CAN_SPEND:
                    # Узнать среднюю цену за AVG_PRICE_PERIOD, по которой продают CURRENCY_1
                    """
                     Exmo не предоставляет такого метода в API, но предоставляет другие, к которым можно попробовать привязаться.
                     У них есть метод required_total, который позволяет подсчитать курс, но,
                         во-первых, похоже он берет текущую рыночную цену (а мне нужна в динамике), а
                         во-вторых алгоритм расчета скрыт и может измениться в любой момент.
                     Сейчас я вижу два пути - либо смотреть текущие открытые ордера, либо последние совершенные сделки.
                     Оба варианта мне не слишком нравятся, но завершенные сделки покажут реальные цены по которым продавали/покупали,
                     а открытые ордера покажут цены, по которым только собираются продать/купить - т.е. завышенные и заниженные.
                     Так что берем информацию из завершенных сделок.
                    """
                    deals = call_api('trades', pair=CURRENT_PAIR)
                    prices = []
                    for deal in deals[CURRENT_PAIR]:
                        time_passed = time.time() + STOCK_TIME_OFFSET*60*60 - int(deal['date'])
                        if time_passed < AVG_PRICE_PERIOD*60:
                            prices.append(float(deal['price']))
                    try:        
                        avg_price = sum(prices)/len(prices)
                        """
                            Посчитать, сколько валюты CURRENCY_1 можно купить.
                            На сумму CAN_SPEND за минусом STOCK_FEE, и с учетом PROFIT_MARKUP
                            ( = ниже средней цены рынка, с учетом комиссии и желаемого профита)
                        """
                        # купить больше, потому что биржа потом заберет кусок
                        my_need_price = avg_price - avg_price * (STOCK_FEE+PROFIT_MARKUP) 
                        my_amount = CAN_SPEND/my_need_price
                        
                        print('buy', my_amount, my_need_price)
                        
                        # Допускается ли покупка такого кол-ва валюты (т.е. не нарушается минимальная сумма сделки)
                        if my_amount >= CURRENCY_1_MIN_QUANTITY:
                            new_order = call_api(
                                'order_create',
                                pair=CURRENT_PAIR,
                                quantity = my_amount,
                                price=my_need_price,
                                type='buy'
                            )
                            print(new_order)
                            if DEBUG:
                                print('Создан ордер на покупку', new_order['order_id'])
                            
                        else: # мы можем купить слишком мало на нашу сумму
                            raise ScriptQuitCondition('Выход, не хватает денег на создание ордера')
                    except ZeroDivisionError:
                        print('Не удается вычислить среднюю цену', prices)
                else:
                    raise ScriptQuitCondition('Выход, не хватает денег')
        
    except ScriptError as e:
        print(e)
    except ScriptQuitCondition as e:
        if DEBUG:
            print(e)
        pass
    except Exception as e:
        print("!!!!",e)

while(True):
    main_flow()
    time.sleep(1)

Примечания по коду:

Строки 16 и 17  обозначают валютную пару. В данном примере это BTC_USD, но вы можете поменять на любую другую.

Строка 19  — CURRENCY_1_MIN_QUANTITY = 0.001. Это минимальная ставка, которая допускается на бирже. Для разных валют она разная, и, вообще, стоило бы получать её автоматически через API запрос. Но это усложнит код, поэтому я указал её как константу. Тем не менее, если вы планируете торговать другой валютой, вам следует поменять это значение, иначе торговля может затрудниться.

Строка 21 — ORDER_LIFE_TIME = 3. Если ордер на покупку не сыграл, то через сколько минут отменить его и создать новый, с новой ценой, более приближенной к текущим реалиям.

Строка 22 — STOCK_FEE = 0.002. Комиссия биржи за совершенную сделку. Непохоже, что бы она когда-то менялась, но, тем не менее, вы, при необходимости, сможете поменять её здесь если понадобится.

Строка 23 — AVG_PRICE_PERIOD = 90. Бот, в идеале, смотрит сделки за последние 90 минут, что бы узнать среднюю цену, в данной реализации он получает список совершенных сделок, и берет те из них, кто моложе 90 минут. Другой вопрос, что биржа не возвращает больше 100 записей, так что в данном случае число 90 сильно завышено.

Строка 24 — CAN_SPEND = 1.45. Важный параметр – сумма денег, которую вы доверяете боту для игры. В данном случае – 1 доллар 45 центов. Это удобно в том случае, когда бот играет на одну валютную пару, а вы – на другую, ну и еще гарантирует, что бот не проиграет всё, что нажито. В общем, чем больше эта сумма, тем больше денег он может заработать.

Строка 25  — PROFIT_MARKUP = 0.001. Это сумма наценки, которую вы хотите получить. В данном случае – это 0.1% от ставки. Чем больше это число, тем больше вы заработаете, но и курс будет раздуваться больше – т.е. вам придется дольше ждать исполнения сделки. Допускается дальнейшее дробление – например, число 0.00111 подходит. Если указать ноль, то бот будет работать вхолостую, обогащая биржу. Вы при этом, терять и зарабатывать не будете.

В строке 26 указано DEBUG = True. С этим параметром будет очень «разговорчивым», он будет комментировать каждое свое действие. Когда вам это надоест, советую вместо True написать False – тогда бот будет писать только по делу.

Так же не помешало бы в код добавить обработку некоторых исключительных ситуаций, перевести на ООП и так далее – но я не вижу смысла усложнять учебный код. Тот, кто заинтересуется, сможет сделать всё это и сам. Ну, или не делать, а просто пользоваться ботом как он есть 🙂

Реклама