[CTMS]使用CTMS自动运行数字货币三角套利策略 (1)

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三角套利（Triangular Arbitrage）是一种常见的套利交易策略，广泛应用于外汇市场、数字货币市场等。在数字货币交易中，三角套利通过利用市场中不同交易对之间的价格差异来实现无风险的利润。基本原理是通过三种不同的交易对进行循环兑换，从而获得比最初更多的资产。

举个例子：在数字货币市场中，如果你发现某一交易所存在以下汇率差异：
USDT/BTC（即USDT兑换比特币）BTC/ETH（即比特币兑换以太坊）ETH/USDT（即以太坊兑换USDT）
通过三角套利，你可以按以下步骤操作：
用 USDT 买入 BTC再用 BTC 买入 ETH最后，用 ETH 买回 USDT，若最终得到的 USDT 比最初投入的多，就实现了套利。
这种策略不仅仅局限于币种之间的转换，也可以用于不同交易所之间的价格差异。

在数字货币市场中进行三角套利时，你首先需要确定要参与的三个币对。通常选择三个相互关联的交易对，比如：USDT、BTC 和某个其他币种（例如 ETH）。
选择目标币种：通过分析市场，选择与 USDT 和 BTC 相关的币种。例如，BTC/USDT、ETH/USDT、BTC/ETH。获取实时行情：通过调用交易所的API获取每个币对的实时交易价格。计算利润：通过三角套利公式计算，在这些币对之间的循环兑换中是否能够获取到利润。
以 USDT -> BTC -> ETH -> USDT 为例，假设你有 10,000 USDT，本金为 principal。
将 10,000 USDT 转换为 BTC（基于 USDT/BTC 的汇率）。用得到的 BTC 再转换为 ETH（基于 BTC/ETH 的汇率）。最后，ETH 再转换回 USDT（基于 ETH/USDT 的汇率）。
如果最终的 USDT 大于你最初的 10,000，那么说明存在套利机会。
USDT -> BTC -> ETH -> USDT 的收益计算公式：

BTC -> ETH -> USDT -> BTC 的收益计算公式：


如果 profit 大于你设定的利润门槛，就意味着套利机会成立。

为了检测和实现三角套利，我们可以使用 Python 编写一个自动化脚本。该脚本可以通过 ccxt.pro 库与交易所 API 交互，获取最新的市场价格，并根据这些价格计算套利机会。

以下是基于 Binance 交易所的一个简单实现，它监控所有与 BTC 和 USDT 相关的币对，并计算是否存在套利机会。

import asyncio
from time import sleep
import ccxt.pro


class TriangleArbitrage(object):
    def __init__(self, exchange: str, principal: int = 10000, profit_margin: float = 0.05):
        self.exchange = exchange
        self.profit_info = []
        self.principal = principal  # 本金
        self.profit = profit_margin * principal  # 预期利润

    async def get_ticker(self, client, symbol):
        """ 获取某个交易对的最新价格 """
        try:
            ticker = await client.fetch_ticker(symbol)
            return ticker['last']
        except Exception as e:
            print(f"Error fetching ticker for {symbol}: {e}")
            return None

    async def main(self):
        exchange_class = getattr(ccxt.pro, self.exchange)
        client = exchange_class()
        markets = await client.load_markets()

        # 筛选出所有支持USDT和BTC计价的币对
        symbols = [market['base'] for market in markets.values() if market['active'] and market['quote'] == 'BTC' and f"{market['base']}/USDT" in markets]

        for symbol in symbols:
            print(f'==========  {symbol}  =========')
            try:
                # 获取USDT和BTC的价格
                usdt_price = await self.get_ticker(client, f'{symbol}/USDT')
                btc_price = await self.get_ticker(client, 'BTC/USDT')
                symbol_btc_price = await self.get_ticker(client, f'{symbol}/BTC')

                # 检查价格是否有效
                if None in [usdt_price, btc_price, symbol_btc_price]:
                    continue

                # 计算套利收益 (USDT -> Symbol -> BTC -> USDT)
                profit_1 = btc_price * symbol_btc_price * self.principal / usdt_price - self.principal
                print(f"{symbol} => BTC => USDT: {profit_1}")
                if profit_1 > self.profit:
                    self.profit_info.append({
                        'symbol': symbol,
                        'profit': profit_1,
                        'trace': f'USDT => {symbol} => BTC => USDT'
                    })

                # 计算套利收益 (BTC -> Symbol -> USDT)
                profit_2 = usdt_price * self.principal / (btc_price * symbol_btc_price) - self.principal
                print(f"BTC => {symbol} => USDT: {profit_2}")
                if profit_2 > self.profit:
                    self.profit_info.append({
                        'symbol': symbol,
                        'profit': profit_2,
                        'trace': f'USDT => BTC => {symbol} => USDT'
                    })

                # 每处理5个币对，延迟2秒
                if len(self.profit_info) % 5 == 0:
                    sleep(2)

            except Exception as e:
                print(f"Error processing {symbol}: {e}")
                continue

        await client.close()

        return {
            'symbols': self.profit_info,
            'result': "success"
        }

初始化参数：首先定义了 TriangleArbitrage 类，其中 exchange 是交易所名称，principal 是本金（默认为 10,000 USDT），profit_margin 是期望的利润率（默认为 3%）。 获取市场价格：通过 ccxt.pro 的异步接口获取每个交易对的实时价格，包括 USDT/BTC、BTC/USDT 和目标币对的 BTC/目标币价格。 计算利润：根据上述公式计算出每种三角套利路径的利润，并与设定的利润门槛进行比较。如果利润大于门槛，就将该套利机会添加到 profit_info 列表中。 并发处理：使用 asyncio 异步处理市场数据和价格获取，提高程序效率。 输出结果：最后打印出所有存在套利机会的币对及其利润。
[{'profit': 351.00856533611477,
  'symbol': 'DATA',


  'trace': 'USDT => BTC => DATA => USDT'},
{'profit': 340.7593645484958,
  'symbol': 'CELR',
  'trace': 'USDT =>CELR => BTC => USDT'},
{'profit': 590.787799717913,
  'symbol': 'ONE',
  'trace': 'USDT =>ONE => BTC => USDT'},
{'profit': 327.587176391542,
  'symbol': 'ANKR',
  'trace': 'USDT => BTC => ANKR => USDT'},
{'profit': 305.71295215869395,
  'symbol': 'VIDT',
  'trace': 'USDT =>VIDT => BTC => USDT'},
{'profit': 344.4942944472732,
  'symbol': 'GALA',
  'trace': 'USDT =>GALA => BTC => USDT'}]

从结果可以看到，三角套利的利润可以达到3% ~ 6%，是一个很有潜力的策略，值得大家探讨。
交易费用：需要考虑交易所的手续费滑点风险：市场价格可能在交易过程中发生变化流动性风险：大额交易可能导致价格波动执行速度：需要快速完成交易以避免价格变动合规性：确保交易行为符合当地法律法规
数字货币三角套利通过利用不同交易对之间的价格差异来实现无风险利润。在实际操作中，三角套利策略需要快速执行且具备低延迟的环境，因此高频交易系统和优质的市场接入非常关键。通过 Python 实现的自动化套利检测可以帮助交易者快速捕捉潜在的套利机会，减少人工干预。

尽管三角套利看起来简单，但在真实市场中，交易深度、手续费和滑点等因素也可能影响套利的可行性。对于量化交易者来说，除了基本的套利计算外，还需要考虑这些因素来优化策略并最大化利润。

希望这篇文章能帮助你更好地理解数字货币三角套利的原理和实现方式。
微信：dragonsye公众号：ScienceStudio​Github: https://github.com/KandyYe ​​知乎：https://www.zhihu.com/people/kandy-ye