SWAP:区块链入门 | 听说在交易平台交易的对手方有时候不是人?_The Apis

在加密货币领域,交易机器人是一个非常普遍的现象。无论是哪家交易平台,都充斥着各种各样的交易机器人,有些是交易平台自己部署的,用来增加交易深度;有些则是用户部署的,通过机器人的自动化策略以实现“套利”。

那么,什么是加密货币交易机器人呢?它们是如何运作的呢?今天,我们就来了解一下。

LeetSwap:DEX交易现已恢复:金色财经报道,Base链上被攻击DEX LeetSwap在社交媒体上称,现在已经恢复了交易。然而,LeetSwap强调这并不意味着DEX已经重新启动,而是为了让用户有机会出售他们可能还持有的代币。LeetSwap警告用户不要购买任何代币,因为DEX的流动性可能会被黑客利用。他们还强调,合约代码是不可变的,无法被修复。

金色财经此前报道,LeetSwap称,通过尝试对2000个交易对进行恢复操作,已收回400枚ETH,将发送到团队钱包,并将于明日7时开放交易。[2023/8/4 16:18:06]

1、加密货币交易机器人

Bitwise分析师:美联储的FedNow不太可能对稳定币构成威胁:金色财经报道,一些观察人士表示,FedNow似乎并未对稳定币构成太大威胁,尽管两者具有不少共同的金融特征。Bitwise资产管理公司分析师Ryan Rasmussen表示,美联储推出服务的消息引发了稳定币用户的一场生存危机。但他表示,一旦行业参与者更好地了解该产品不是稳定币的直接竞争对手,这场危机就会迅速消失。它最终只会垄断稳定币市场的一小部分,这对美国的银行来说很棒,但它并不能真正帮助美国没有银行账户的社区或银行服务不足的社区。[2023/7/24 15:53:58]

加密货币交易机器人是一种在交易平台进行自动交易的软件程序。它能够访问用户的账户并自动进行下单交易,交易过程通过计算机进行管理,提供了人类所无法实现的速度和精度。

印度财政部长:印度并不反对区块链技术,但应该监控加密货币:金色财经报道,印度财政部长Nirmala Sitharaman在班加罗尔参加一场活动时表示,印度并不反对区块链技术,但货币必须由政府或中央银行监管。

否则,它可能会像那些已经破产的公司一样,在全世界造成巨大的溢出效应,比如FTX。

印度中央银行印度储备银行已启动零售和批发中央银行数字货币试点。根据 Sitharaman 的说法,数字卢比旨在改善跨境和批量支付,以最大程度地减少套利损失。印度目前是世界主要经济体政府间论坛二十国集团主席,并将加密货币及其监管列为讨论议程之一。[2023/5/8 14:49:52]

这些机器人的用处非常大,从交易到构建自定义指数策略,再到跨交易平台的高级实时套利,可能性几乎无穷无尽。每个交易机器人通常实现一种交易策略,该策略依赖于应用程序开发人员创建的算法。

2、交易机器人的运作方式

加密货币交易机器人通过访问交易平台上的数据来为用户工作。每个用户都可以向加密货币机器人提供其API公钥和API私有密钥,授权其对账户的访问权限。

API是外部的应用程序访问交易平台数据的一种方式。通过这些API,交易机器人可以请求获得最新的市场数据,代用户进行交易,或收集有关用户帐户中的资金数量信息。只有当用户向应用程序明确提供API密钥时,才会授予交易机器人对用户账户的访问权限。

在任何时候,用户都可以通过删除交易平台上的API密钥来撤销访问权限,从而保证账户的安全。

用于交易机器人的API密钥通常具有各种不同的设置。交易机器人所需的两个核心设置是能够从交易账户收集“余额”数据以及“交易”的能力。

请注意,交易机器人通常不需要访问和操作“提现”。如果交易机器人需要此访问权限,你就需要注意了,因为最坏的结果可能是你将失去所有的资金。

3、为什么要使用交易机器人?

交易机器人的核心目的是自动执行过于复杂、耗时或难以手动执行的操作。这些任务的复杂性包括将单一交易对上的单一交易策略自动化,以及在多种投资组合的任何资产之间智能交易。

一些机器人可以让用户实施完整的投资组合管理策略,从而节省大量时间。机器人可以不分昼夜地执行策略,用户不用一直保持在线,也不用手动进行交易来调整自己的投资组合。

此外,交易机器人在收集数据方面更快,在下订单时更加精确,并且可以比任何人更快地处理数字。

你使用过交易机器人吗?体验怎样?欢迎在文末分享你的观点。

——End——

作者|Wayne

出品|白话区块链

『声明:本系列内容仅供区块链科普入门学习,不构成任何投资意见或建议。如有任何错漏,敬请留言指出。未经本文来源「白话区块链」授权,谢绝任何第三方转载本文。』

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

区块博客

[0:0ms0-7:397ms