量化交易系统开发-实时行情自动化交易-Okex行情交易数据

19年创业做过一年的量化交易但没有成功，作为交易系统的开发人员积累了一些经验，最近想重新研究交易系统，一边整理一边写出来一些思考供大家参考，也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。

接下来聊聊基于Okex交易所API获取行情数据开发。

V3版本多币种实时行情交易系统代码

实盘币种：eth以太币、eos柚子币、bch比特现金、trx波场币、xrp瑞波币、ltc莱特币、btc比特币复合的多币种交易；

交易窗口：15分、30、45分

Okex是加密货币交易所，提供了API接口支持行情数据的获取和交易操作。可以通过Okex的API 获取到实时行情数据、历史K线数据、订单深度、最新成交明细等信息，为自动化交易系统提供基础的数据支持。以下是如何利用Okex交易所API获取行情数据的详细说明。 

1. Okex API 简介

Okex提供了 REST API 和 WebSocket API 两种数据获取方式：

• 环境准备：

  V5 Python SDK python-okx · PyPI

  V5 API 说明 https://my.okx.com/docs-v5/zh/#overview

• REST API：Okex的 REST API 可以用于获取最新的市场数据，例如 K 线数据、实时价格、订单等。这种方式适合低频的轮询，获取数据的频率通常受到交易所的限制，适用于日内交易和低频策略的数据采集。

• WebSocket API：WebSocket API 可以用于实时数据的推送，通过与 OKEx 服务器建立持久连接，获取实时的价格变化、订单簿更新和成交记录。这种方式具有较低的延迟，适合对市场变化反应速度有较高要求的高频交易策略和做市策略。

2. API 接口访问的前期准备

在开始通过 Okex API 进行开发之前，需要完成以下准备工作：

• 注册账户并获取 API Key：首先需要在 Okex 平台上注册账户，并进入 API 管理页面创建 API Key。API Key 通常包括 API Key、Secret Key 和 Passphrase，必须妥善保存这些信息，因为它们是访问 API 的凭据。

• 设置权限：在创建 API Key 时，可以根据需求为其设置权限，例如行情数据读取权限、交易权限等。在获取行情数据时，只需开启读取行情数据的权限即可，确保密钥的安全性。

• 安装开发环境依赖：根据所使用的编程语言，安装对应的 HTTP 请求库和 WebSocket 客户端库。例如，在 Python 中，可以使用 requests 库来调用 REST API，使用 websockets 库来访问 WebSocket 实时数据。

3. 获取行情数据的 REST API 调用

Okex 的 REST API 提供了多种获取行情数据的接口，以下是常用的几种接口及其调用方法：

• 获取最新市场价格：可以通过调用 /api/v5/market/ticker 接口来获取某个交易对的最新价格信息。该接口返回包括最新成交价格、买一价、卖一价、24 小时交易量等信息。

  import requests
  
  def get_latest_ticker(inst_id):
      url = f"https://www.okex.com/api/v5/market/ticker?instId={inst_id}"
      response = requests.get(url)
      if response.status_code == 200:
          data = response.json()
          return data['data'][0]
      else:
          raise Exception(f"Error fetching ticker data: {response.status_code}")
  
  # 获取 BTC-USDT 的最新行情数据
  latest_ticker = get_latest_ticker("BTC-USDT")
  print(latest_ticker)

  在该示例中，我们定义了一个函数 get_latest_ticker，通过传递交易对（例如 BTC-USDT）来获取其最新的行情信息。返回的数据中包含了最新成交价、买一价、卖一价等。

• 获取历史 K 线数据：通过 /api/v5/market/candles 接口，可以获取某个交易对的历史 K 线数据。用户可以指定时间周期，例如 1 分钟、5 分钟、1 小时等，以获取不同粒度的 K 线数据。

  def get_historical_candles(inst_id, bar='1m', limit=100):
      url = f"https://www.okex.com/api/v5/market/candles?instId={inst_id}&bar={bar}&limit={limit}"
      response = requests.get(url)
      if response.status_code == 200:
          data = response.json()
          return data['data']
      else:
          raise Exception(f"Error fetching historical candles: {response.status_code}")
  
  # 获取 BTC-USDT 的最近 100 个 1 分钟 K 线数据
  historical_candles = get_historical_candles("BTC-USDT")
  for candle in historical_candles:
      print(candle)

  通过调用上述函数，可以获取某个交易对在特定时间段内的历史 K 线数据，返回的数据包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量等信息。

4. 获取实时数据的 WebSocket API 实现

REST API 更适合历史数据和定期轮询，而 WebSocket 则是实时获取市场行情数据的最佳方式。Okex 提供了 WebSocket API，可用于订阅特定交易对的实时行情数据。

• 建立 WebSocket 连接：使用 Python 的 websockets 库可以方便地与 Okex WebSocket API 建立连接，并订阅特定的数据频道。

  import asyncio
  import websockets
  import json
  
  async def subscribe_ticker(inst_id):
      url = "wss://ws.okex.com:8443/ws/v5/public"
      async with websockets.connect(url) as websocket:
          # 订阅消息
          subscribe_message = {
              "op": "subscribe",
              "args": [{"channel": "tickers", "instId": inst_id}]
          }
          await websocket.send(json.dumps(subscribe_message))
  
          # 接收推送数据
          while True:
              response = await websocket.recv()
              data = json.loads(response)
              print(data)
  
  # 订阅 BTC-USDT 的实时行情
  asyncio.run(subscribe_ticker("BTC-USDT"))

  在这个示例中，我们通过 websockets.connect 方法与 OKEx 的 WebSocket 服务器建立连接，并向服务器发送订阅消息来订阅特定交易对（如 BTC-USDT）的实时行情数据。服务器会在行情数据有更新时主动推送给客户端，客户端只需不断接收即可。

5. 错误处理与重连机制

在实际开发中，由于网络波动或服务器问题，WebSocket 连接可能会被中断。因此，开发者需要实现有效的错误处理和自动重连机制。

• 自动重连机制：当 WebSocket 连接断开时，可以通过 try...except 捕获异常并进行重连。例如，在连接失败时，可以在数秒后重新尝试连接，直到连接恢复。

• 限流与重试：Okex 对 REST API 的调用频率有限制，开发者需要在请求失败时进行重试，并确保不超过调用频率限制。可以在每次请求前加入一个随机的延时，防止触发交易所的限流机制。

6. 数据存储与处理

采集到的行情数据需要进行存储，以供策略决策和回测使用。

• 实时数据的内存存储：对于实时性要求较高的数据（如最新的价格变化），可以使用 Redis 等内存数据库进行缓存，以加快数据的访问速度。Redis 具有高效的数据读取能力，适合用作实时行情的缓存。

• 历史数据的持久化存储：对于历史 K 线数据，可以将其存入关系型数据库（如 MySQL）或时间序列数据库（如 InfluxDB），便于后续的查询和策略回测。将数据以时间序列的方式进行存储，可以更方便地进行聚合计算和历史数据的快速检索。

7. 数据采集的优化策略

为了保证数据采集的稳定性和效率，可以采取以下优化策略：

• 异步采集与并发处理：可以通过异步编程框架（如 Python 的 asyncio）实现对多个交易对的并发采集，以提高数据采集的效率，减少请求的阻塞时间。

• 数据订阅的灵活管理：通过 WebSocket 进行数据采集时，可以根据市场状态动态调整数据订阅的内容。例如，当某些交易对波动加剧时，可以临时增加该交易对的数据订阅频率，以获得更多的实时信息。

• 负载均衡与冗余机制：为防止单个 API 出现故障，可以同时采集多个数据源（如 OKEx 和其他交易所），通过负载均衡来选择最优的数据源进行数据采集，确保系统的稳定性和数据的连续性。