全新优化版秒合约多语言python版系统开发部署

简介: web3 = web3.Web3(web3.HTTPProvider('YOUR_ETHERUM_NODE_URL')) contract_address = 'YOUR_CONTRACT_ADDRESS' contract = web3.eth.contract(address=contract_address, abi=YOUR_CONTRACT_ABI)

秒合约系统是一种基于区块链技术的自动交易系统,可以实现快速交易和盈利。在Python中开发秒合约系统需要使用区块链开发库和自动化交易算法。

以下是一个简单的Python版秒合约系统开发框架,供参考:

1、安装必要的Python库:

web3:用于与以太坊区块链进行交互。
numpy:用于数值计算和数据分析。
pandas:用于数据处理和分析。
matplotlib:用于数据可视化。

2、连接以太坊区块链:

使用web3库连接到以太坊节点,获取钱包地址和私钥。
创建智能合约对象,并部署到以太坊区块链上。

3、实现自动化交易算法:

分析市场数据,确定交易信号和交易策略。
编写Python代码实现交易算法,例如使用机器学习算法预测市场趋势。
将交易指令发送到智能合约,实现自动交易。

4、实现数据分析和可视化:

使用pandas库处理和分析交易数据。
使用matplotlib库绘制交易图表和统计数据。

5、集成第三方工具和服务:

集成交易所API,实现快速交易和数据同步。
集成风险管理工具,如止损止盈、仓位控制等。
集成社交媒体和数据分析平台,获取更多信息和数据支持。

以下是一个简单的Python版秒合约交易系统的代码框架,供参考:

import web3
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

连接到以太坊区块链

web3 = web3.Web3(web3.HTTPProvider('YOUR_ETHERUM_NODE_URL'))
contract_address = 'YOUR_CONTRACT_ADDRESS'
contract = web3.eth.contract(address=contract_address, abi=YOUR_CONTRACT_ABI)
wallet_address = 'YOUR_WALLET_ADDRESS'
private_key = 'YOUR_PRIVATE_KEY'
web3.personal.unlockAccount(wallet_address, private_key)

获取市场数据

market_data = contract.functions.getMarketData().call()
base_asset_price = market_data[0]
quote_asset_price = market_data[1]

预测市场趋势

这里使用简单的随机漫步模型作为示例 【完整逻辑部署可看我昵称】

random_walk = np.random.randn(1000) quote_asset_price
predicted_price = pd.DataFrame({'Random Walk': random_walk})
predicted_price['Current Price'] = quote_asset_price
rolling_mean = predicted_price['Random Walk'].rolling(window=20).mean()
rolling_std = predicted_price['Random Walk'].rolling(window=20).std()
predicted_price['Rolling Mean'] = rolling_mean
predicted_price['Rolling Std'] = rolling_std
predicted_price['Signal'] = 0.0
predicted_price['Position'] = 0.0
signal = 0.0
position = 0.0
for i in range(1000): 【完整逻辑部署可看我昵称】
if rolling_mean[i] > rolling_mean[i-1] and rolling_std[i] > rolling_std[i-1]:
signal[i] = 1.0
elif rolling_mean[i] < rolling_mean[i-1] and rolling_std[i] < rolling_std[i-1]:
signal[i] = -1.0
else:
signal[i] = 0.0
if signal[i] != signal[i-1]:
position[i] = signal[i-1] + (signal[i] - signal[i-1])
50.0
else:
position[i] = position[i-1] + signal[i-1] 50.0
predicted_price.loc[i, 'Signal'] = signal[i]
predicted_price.loc[i, 'Position'] = position[i]
if position[i] > 0 and quote_asset_price < predicted_price.loc[i, 'Position']:
sell_amount = min(int(quote_asset_price
1000), int(predicted_price.loc[i, 'Position'] 1.2))
contract.functions.sell(sell_amount).transact({'value': web3.toWei(str(sell_amount), 'ether'), 'gas': 200000})
elif position[i] < 0 and quote_asset_price > predicted_price.loc[i, 'Position']:
buy_amount = max(int(-quote_asset_price
100), int(-predicted_price.loc[i, 'Position'] * 0.8))
contract.functions.buy(buy_amount).transact({'value': web3.toWei(str(buy_amount), 'ether'), 'gas': 200000})
else:
pass

相关文章
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
使用Python实现深度学习模型:元学习与模型无关优化(MAML)
使用Python实现深度学习模型:元学习与模型无关优化(MAML)
22 0
使用Python实现深度学习模型:元学习与模型无关优化(MAML)
|
10天前
|
存储 缓存 算法
Python中常用的数据结构与算法优化技巧指南
Python是一种强大而灵活的编程语言,它提供了丰富的数据结构和算法库,但是在处理大规模数据或者需要高效运行的情况下,需要考虑一些优化技巧。本文将介绍一些Python中常用的数据结构与算法优化技巧,并附带代码实例,帮助你更好地理解和运用。
|
3天前
|
监控 Unix 开发者
Python 3.9的多进程优化策略具体是如何实现的?
【7月更文挑战第2天】Python 3.9的多进程优化策略具体是如何实现的?
9 1
|
3天前
|
开发者 Python
Python 3.9的异步编程和多进程优化有哪些改进?
【7月更文挑战第2天】Python 3.9的异步编程和多进程优化有哪些改进?
9 1
|
18天前
|
分布式计算 DataWorks 调度
阿里云DataWorks-部署自定义python项目问题
阿里云DataWorks-多种方式部署自定义python项目并进行调度
|
18天前
|
存储 数据挖掘 索引
Python streamlit框架开发数据分析网站并免费部署
使用Python的Streamlit框架,开发了一个在线数据分析工具,替代Excel查看设备温度CSV数据。通过pandas读取数据,matplotlib绘制图表。程序处理CSV,提取所需列,计算最大最小平均值,用户可多选查看特定数据。[GitHub](https://github.com/yigedaigua/MGHB)上有完整代码,应用已部署至Streamlit Cloud。
|
5天前
|
算法 搜索推荐 开发者
优化Python代码执行效率的技巧与实践
提升Python代码执行效率是开发过程中的关键挑战之一。本文探讨了几种有效的优化策略,包括算法选择、数据结构优化以及代码优化技巧,帮助开发者在实际项目中提升程序性能和响应速度。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
潜力无限:Python与Gurobi合力解决无约束优化问题
潜力无限:Python与Gurobi合力解决无约束优化问题
13 0
|
11天前
|
算法 Python
使用Python和Gurobi求解无约束优化问题
使用Python和Gurobi求解无约束优化问题
15 0
|
14天前
|
算法 C语言 Python
简单遗传算法优化简单一元函数(python)
简单遗传算法优化简单一元函数(python)
12 0

相关实验场景

更多