SeanQian Blog

order7-基于Hyperliquid平台的自动下单机器人-项目业务功能与特点分析（免费开源）

Mon, 31 Mar 2025 00:00:00 +0000

最近写了一个低频周期为主的自动交易机器人，前面从tradingview接收交易信号，后端渠道接了hyperliquid平台。由于像OKX之类的交易所可以很方便的直接接第三方的交易机器人，当时为了练手，就选择了hyperliquid。接入的API选择了hyperliquid的原生的python-sdk。

项目概述

Order7 是一个基于 TradingView 交易信号的自动下单交易机器人应用（Github地址已开源），主要用于加密货币合约交易。该项目使用 Python Django 框架开发，能够接收 TradingView 发送的交易信号，并在 Hyperliquid 交易平台上自动执行相应的交易操作。

核心业务功能

交易信号接收与处理信号来源：通过 TradingView 的 Webhook 功能接收交易信号信号验证：使用密钥验证信号的有效性，确保信号来源可信信号过滤：实现基础的信号过滤策略，避免重复处理相同方向的信号异步处理：使用异步队列处理有效信号，提高系统响应能力
交易执行自动下单：根据交易信号自动在 Hyperliquid 平台下单订单监控：实时监控订单状态，包括挂单、部分成交和完全成交状态自动止损：开仓订单成交后，系统会自动根据配置的止损参数设置止损单（挂单开仓成交之后，系统自动下止损单）超时撤单：对于超时未成交的订单，系统会自动撤单(默认挂单超时时间可以在Setting配置文件里自定义) 平仓管理：平仓订单会根据现有持仓数量进行平仓，不支持加仓操作（当前有持仓的情况下，优先平仓，暂不支持加仓的逻辑和策略）
风险控制止损机制：开仓成功后自动设置止损单，保护资金安全持仓限制：在已有持仓的情况下不允许加仓，避免过度风险订单超时处理：对超时未成交的订单进行自动撤单处理价格计算优化：止损价格计算基于实际成交价格而非委托价格，确保止损距离准确
订单状态查询优化订单状态查询：使用 Hyperliquid API 的方法直接查询订单状态订单详情获取：优化了订单详情获取逻辑，能够准确获取订单的成交价格、成交数量和手续费等信息状态解析：针对 Hyperliquid API 返回的嵌套数据结构，实现了专门的解析逻辑

技术特点

异步处理架构：使用异步队列处理交易信号和数据库操作，提高系统响应能力 WebSocket 连接管理：实现了 WebSocket 连接管理器，用于实时获取市场数据和订单更新重试机制：对网络请求实现了超时处理和重试机制，提高系统稳定性动态监控间隔：订单监控使用动态调整的检查间隔，接近超时时会更频繁地检查订单状态数据缓存：实现了订单状态的缓存机制，减少重复查询，提高性能

适用场景

适合中长周期交易策略，推荐用于 5 分钟以上时间级别的交易支持多种交易周期，包括 1 分钟、5 分钟、15 分钟、30 分钟、1 小时、4 小时、1 天等目前仅支持 Hyperliquid 平台的合约交易，不支持现货交易（这一点是hyperliquid平台特有的特点，挺有意思的）不适合高频交易场景（后面迭代的时候我看看是否用GO语言重构它）

项目限制

目前仅支持 Hyperliquid 交易平台仅支持合约交易，不支持现货交易不支持加仓策略，仅支持全仓位开平操作暂无止盈功能，仅实现了止损功能不适合高频交易场景

总结

Order7 是一个专注于加密货币合约交易的自动化交易系统，通过接收 TradingView 信号实现自动下单、监控和风险管理。该系统特别注重订单状态的准确获取和止损单的管理，适合中长期交易策略。项目使用 Python Django 框架开发，采用异步处理架构，具有良好的可扩展性和稳定性。

国内商品期货交易接口接入基本流程

Wed, 23 Oct 2024 00:00:00 +0000

这两天商品期货的接口接通了，还差个测试报告没搞，趁这个时候先完善下自己的业务系统框架，太多东西要做了。国内商品期货想要系统自动化量化接口交易接口，基本上有这么几个步骤：

Tradingview找一个靠谱的券商

目前市面上的大部分期货券商都可以随便接入，但是其中的券商两极分化特别严重。一定要找到合适的券商接入进来，接入成本才不会被忽悠。之前找了一些没有第三方平台背书或者推荐的券商，自己联系券商要接入接口，结果张嘴狮子大开口。要么交易手续费高，要么就要收取什么接口费用。后来通过量化平台找了推荐券商，感觉还不错。

一个即插即用的API接口包

在国内期货的柜台交易中，大部分券商的API接口包都是即插即用的，但是有些券商的API接口包需要自己写代码，这就比较麻烦了。所以，找一个即插即用的API接口包，可以大大减少开发成本和时间。由于一直在用openctp这一家的python接口，看到他们家推荐的券商基本接入流程还标准。这时候还是蛮推荐大家从这个openctp走的。模拟盘和模拟账户的接入，用这一家的接口也就行了，一举两得。其实这个openctp最好用的是可以把它兼容的几家模拟环境的接口状态直接显示出来，众所周知的SIMNOW的接口经常下班打卡，有时候这个网站一打开我就知道当前测试要走哪个环境比较好了。整体非常好用的一个团队做的产品，赞一个！

期货券商程序化接入流程化申报材料

券商搞定之后，后面就是填一堆表格，开户表什么的一堆要填要签字。具体见下图

签字好后面就是接口测试：

接口里面openctp-ctp的python包非常好用，我的服务器用的是ubuntu，本地用windows和mac调试都没有问题，这家真的良心接口，基本没啥BUG，而且还定期更新，还是好好赞一下。

接口中间最重要的是：

行情查询接口
条件单下单交易接口
撤销交易接口
结算确认接口
账户查询接口

这几个接口，基本上是核心接口，其他的接口都是辅助的。具体接口调试的逻辑有时间另行分享，这里面东西太多。这些接口我基本上都通了以后，券商那边还要做一些压力测试，用自己的接口多放一些交易订单笔数进去。我估计由于之前接入接口都是搞高频量化为主的，这些券商测试接口的时候也是要做一些多笔数的压力测试的。

接入的测试做完以后，最后的部分来了，券商丢过来一个测试报告，要我提供截图需要围绕下面的功能提供截图：

指令测试—提供成交、委托的截图
查询功能—提供查询界面截图
验资验券—提供测试截图
日志保存—提供日志记录截图及本地保存截图
异常交易识别
错单处理机制
指令查询频率

基本上这些截图搞完，我估计我的业务系统也弄完善了。到目前还在加班加点搞截图。不太愿意走捷径去拿个VNPY的系统去跑截图，糊弄券商到最后还是糊弄自己。

算了还是按要求去搞吧。搞完截图，基本上券商走完流程就可以开通商品期货的API接口了。

最近一段时间A股惨不忍睹。所以接口接入的门槛还是蛮好谈的。如果牛市来临，就说不好了。

后面会继续更新关于自动化交易的细节。

怎样将TradingView的提醒信号接入到自己的系统内

Fri, 11 Oct 2024 00:00:00 +0000

Tradingview网站上面报警提醒的设置

先要在Tradingview里设置对应的webhook信号提醒的方式.

1.确定标的,具体是做哪个期货合约 2.确定K线周期,具体报警也要跟着周期来走.每个不同的周期,报警的警示信息webhook就需要另外设置 3.确定产生报警的信号策略(指标),在tradingview里面一大把指标,在指标的基础上产生对应的信号. 4.确定webhook送出的信号内容.(通常是用json的方式将信息送到对应的接口处)

示例信号的json代码如下:

{
    "secretkey": "itsthesecretheyhey",
    "symbol":"''",
    "scode":"RBK2405",
    "contractType": "1",
    "price": "''",
    "action": "open long",
    "alert_title": "RBK2405_螺纹钢合约信号_开仓做多",
    "time_circle":"1m"
}

通常信号里面的数据跟自己在django框架的api接收的接口要有对应关系.这些字段需要提前在django框架里新增然后根据接口的定义,比如contracttype=1是啥意思,自己在数据库里面定义好,接口就可以直接调用了.

按照我现在设置webhook的报警的经验,通常期货的报警通知信号,一个周期一个标的要搞四个报警信号: 分别是开多仓,平多仓,开空仓,平空仓. 以前放的是简单的sell和buy发现不够用,建议分成四个,这样在处理信号的类型的时候可以对号入座,对于后期的仓位管理也是有好处的.

通过这个webhook放api接口进入到django框架内,django后台的信号的呈现是下图这样的:

先把报警信号收进来,接口的写法这里就不赘述了, 值得一提的是接口的代码里,本来想加入队列,让接口可以在队列里不断的接收tradinview的报警. 后面实践下来发现只有高频可能才需要有队列,正常的1分钟以上的K线周期,信号接收基本上不用队列就可以正常正确的接收下来了.

后面得空了讲一下信号过滤的简单规则.

pip install mysqlclient安装mysqlclient的时候报错

Wed, 09 Oct 2024 00:00:00 +0000

现象1

在安装mysqlclient的时候报错，报错信息如下：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement mysqlclient (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for mysqlclient

解决方法

下载mysqlclient的源码包，下载地址为：https://github.com/PyMySQL/mysqlclient-python/releases
解压下载的源码包，进入解压后的目录

执行以下命令：

python setup.py install

安装完成后，再次执行pip install mysqlclient，应该就不会报错了。

如果刚才没什么用

如果报错信息是这样的：

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: subprocess-exited-with-error

    × Getting requirements to build wheel did not run successfully.
    │ exit code: 1
    ╰─> See above for output.

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.

为了解决安装mysqlclient库的依赖库,要根据操作系统来安装:

ubuntu安装mysqlclient环境

sudo apt-get install python3-dev default-libmysqlclient-dev build-essential pkg-config

安装好环境再pip install mysqlclient即可

centos安装mysqlclient环境

mysqlclient安装失败要先安装mysql-devel

yum install mysql-devel  python3-devel  gcc

树莓派安装mysqlclient环境

在raspi4b上面如果需要安装mysqlclient的包

必须在之前安装下面的包

sudo apt-get install default-lib mysqlclient-dev  

apt-get install build-essential

mac安装mysqlclient环境

用brew install mysql-client，然后brew info mysql-client，有提示

根据提示将如下示例运行：

export PKG_CONFIG_PATH="/usr/local/opt/mysql-client/lib/pkgconfig”

m3芯片的mac有时安装好了pkg-config提示还是找不到，就需要再运行一下下面的命令：

export PKG_CONFIG_PATH=$(find /opt/homebrew/Cellar -name 'pkgconfig' -type d | grep lib/pkgconfig | tr '\n' ':' | sed s/.$//)

总之先安装各个不同操作系统的依赖就好