如何用自动化交易在抹茶/欧易上赚钱？新手必看攻略！

抹茶交易所 (MEXC) 与 欧易 (OKX) 自动化交易攻略

一、自动化交易概述

自动化交易，亦被称为量化交易或算法交易，是一种利用预先定义且经过严谨测试的交易策略，通过高度复杂的计算机程序自动执行买卖指令的交易方法。 这种方法的核心优势在于能够显著克服人性的固有弱点，例如恐惧和贪婪，从而大幅减少情绪化决策对交易结果的负面干扰，进而提高整体交易效率，并有效降低因人为疏忽或判断失误而产生的错误。在诸如抹茶交易所 (MEXC) 和 欧易 (OKX) 等领先的数字货币交易平台上，自动化交易已日益成为一种备受欢迎的策略，特别适用于那些需要进行高频交易或对交易时间点有精确控制需求的交易者。这些平台提供了API接口，允许用户通过编程接入市场数据和交易功能，从而实现自动化交易策略的部署和执行。量化交易策略的构建通常基于历史数据分析、统计建模和机器学习等技术，旨在发现市场中的潜在规律和盈利机会。

二、抹茶交易所 (MEXC) 自动化交易实现

MEXC 交易所提供多种途径实现自动化交易，旨在满足不同用户群体的需求，从而提高交易效率并降低人工操作的风险。这些途径主要可以归纳为以下几类：

1. API 接口调用：

• API 密钥申请： 用户需要在 MEXC 交易所的官方网站或APP上登录个人账户，进入API管理页面。在此页面，用户可以创建新的API密钥对，包括API Key（公钥）和Secret Key（私钥）。务必妥善保管Secret Key，切勿泄露给他人，因为它拥有账户的操作权限。在创建API密钥时，需要根据实际需求配置相应的权限，例如现货交易、合约交易、杠杆交易、账户信息查询、提币等。MEXC交易所会根据用户选择的权限，对API密钥的功能进行限制，以保障账户安全。建议启用IP限制功能，仅允许特定的IP地址访问API接口，进一步增强安全性。
• 选择编程语言： 为了方便开发者使用MEXC API，交易所支持多种主流编程语言，包括但不限于Python、Java、JavaScript、Go、C#等。开发者可以根据自身的技术背景和项目需求，选择最合适的编程语言。MEXC通常会提供相应语言的SDK（软件开发工具包）或示例代码，以便开发者快速上手，降低开发难度。SDK通常封装了API请求的细节，提供了更加简洁易用的函数和类，例如用于下单、查询余额、获取行情等。
• 编写交易策略： 在确定了编程语言和API密钥之后，开发者需要根据预先设定的交易策略，编写程序代码，实现自动化的交易功能。这包括以下几个关键步骤： 1. **数据获取：** 使用API接口实时获取市场行情数据，例如最新成交价、买一价、卖一价、交易量、深度数据等。 2. **策略逻辑：** 根据获取的数据，结合交易策略的算法，判断是否满足交易条件。交易策略可以基于各种技术指标，例如移动平均线、RSI、MACD等，也可以基于量化模型或机器学习算法。 3. **订单管理：** 当满足交易条件时，使用API接口自动下单，包括市价单、限价单、止损单等。下单后，需要实时监控订单状态，例如是否成交、部分成交、已撤销等。 4. **风险控制：** 在程序中加入严格的风险控制机制，例如设置最大持仓量、单笔交易金额、止损价格等，避免因策略失误或市场波动造成重大损失。
• 示例 (Python):

import mexc_sdk
import time

# 请替换成你自己的API Key和Secret Key
api_key = "your_api_key"
secret_key = "your_secret_key"

# 创建MEXC客户端
mexc = mexc_sdk.MEXC(api_key, secret_key)

# 获取账户信息
account_info = mexc.get_account_info()
print(account_info)

# 下单示例 (限价单)
symbol = "BTCUSDT"  # 交易对
side = "BUY"  # 买入
type = "LIMIT"  # 限价单
quantity = 0.001  # 数量
price = 30000  # 价格

order = mexc.place_order(symbol, side, type, quantity, price)
print(order)

# 轮询订单状态，直到订单完成或超时
order_id = order['orderId']
while True:
    order_status = mexc.get_order(symbol, orderId=order_id)
    print(order_status)
    if order_status['status'] == 'FILLED' or order_status['status'] == 'CANCELED':
        break
    time.sleep(1) # 每秒查询一次

# 撤销订单示例
# mexc.cancel_order(symbol, orderId=order_id)

替换为你的 API Key 和 Secret Key

在开始交易之前，务必将以下代码中的 YOUR_API_KEY 和 YOUR_SECRET_KEY 替换为你从 MEXC 交易所获得的真实 API Key 和 Secret Key。请妥善保管你的 API Key 和 Secret Key，避免泄露，防止资产损失。

api_key = "YOUR_API_KEY"
secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"

实例化 MEXC SDK，使用你的 API Key 和 Secret Key 进行初始化。 这是连接到 MEXC 交易所的必要步骤。请确保你的 API Key 具有交易权限。

mexc = mexc_sdk.MEXC(api_key, secret_key)

指定交易对，这里以 BTC/USDT ( "BTC_USDT" ) 为例。 你可以根据需要更改为其他交易对，例如 ETH/USDT，但要确保 MEXC 交易所支持该交易对。务必检查交易对的格式是否正确，避免交易失败。

symbol = "BTC_USDT" # 交易对

buy_btc(price, quantity) 函数用于以指定价格和数量买入 BTC。这是一个自定义函数，用于封装买入操作。函数内部使用 mexc.create_order() 方法提交限价买单。 务必提供有效的价格和数量，并确保你的账户有足够的 USDT 余额。

def buy_btc(price, quantity):
"""
以指定价格和数量买入 BTC
"""
try:
order = mexc.create_order(
symbol=symbol,
side="BUY",
type="LIMIT",
quantity=quantity,
price=price
)
print(f"买入订单已提交: {order}")
except Exception as e:
print(f"买入订单提交失败: {e}")

sell_btc(price, quantity) 函数用于以指定价格和数量卖出 BTC。这是一个自定义函数，用于封装卖出操作。函数内部使用 mexc.create_order() 方法提交限价卖单。务必提供有效的价格和数量，并确保你的账户有足够的 BTC 余额。

def sell_btc(price, quantity):
"""
以指定价格和数量卖出 BTC
"""
try:
order = mexc.create_order(
symbol=symbol,
side="SELL",
type="LIMIT",
quantity=quantity,
price=price
)
print(f"卖出订单已提交: {order}")
except Exception as e:
print(f"卖出订单提交失败: {e}")

示例策略：当比特币价格低于 30000 USDT 时买入 0.01 BTC，当比特币价格高于 32000 USDT 时卖出 0.01 BTC

此策略通过监控比特币价格并根据预设阈值自动执行买卖操作。它利用交易所提供的API接口获取实时价格，并使用限价单确保交易在期望的价格成交。

while True: 此循环确保策略持续运行，不断监控市场价格并做出相应的交易决策。

try: ticker = mexc.ticker(symbol) current_price = float(ticker['askPrice']) # 使用 askPrice 更加保守 print(f"当前价格: {current_price}")

这段代码尝试从MEXC交易所获取指定交易对（symbol）的实时行情数据，并提取卖一价（askPrice）作为当前价格。使用卖一价是更为保守的做法，因为这代表了你可以立即买入比特币的最低价格。获取到当前价格后，将其打印到控制台，以便监控策略的运行状态。

    if current_price < 30000:
          buy_btc(30000, 0.01) #  限价单
    elif current_price  > 32000:
            sell_btc(32000, 0.01) # 限价单

如果当前价格低于 30000 USDT，则调用 buy_btc(30000, 0.01) 函数。该函数会以 30000 USDT 的价格挂出限价买单，买入 0.01 BTC。 如果当前价格高于 32000 USDT，则调用 sell_btc(32000, 0.01) 函数。该函数会以 32000 USDT 的价格挂出限价卖单，卖出 0.01 BTC。 限价单的目的是确保交易仅在指定的价格或更好的价格成交，从而避免滑点损失。

time.sleep(60) # 每隔 60 秒检查一次 程序暂停执行 60 秒，然后再次进入循环，重新获取价格并判断是否需要买入或卖出。此间隔时间可以根据市场波动情况进行调整。

except Exception  as e:
    print(f"发生错误: {e}")
       time.sleep(60)

except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") time.sleep(60)

如果代码在执行过程中发生任何异常（例如，网络连接错误、API 错误等），则会执行 except 块中的代码。该代码会将错误信息打印到控制台，并暂停执行 60 秒，然后再次尝试执行。这有助于策略在遇到临时性问题时自动恢复。

注意: 上述代码仅为示例，实际使用需要进行完善，例如错误处理、订单状态跟踪、止盈止损设置等。

2. 第三方量化交易平台：

• MEXC 平台集成了众多第三方量化交易平台，为用户提供了便捷的自动化交易解决方案。用户无需具备专业的编程技能，即可直接在这些平台上创建、部署和执行个性化的量化交易策略。通过平台提供的API接口，用户的MEXC账户可以与第三方平台无缝连接，实现自动交易。
• 这些平台通常配备直观的可视化操作界面，降低了策略开发的门槛。同时，它们还提供全面的交易指标库，包括技术指标、基本面指标和链上数据等，帮助用户构建更加精细化的交易模型。回测功能允许用户利用历史数据验证策略的有效性，评估潜在风险和收益，从而不断优化策略参数。
• 在选择第三方量化交易平台时，务必谨慎评估其安全性、稳定性和费用结构。安全性方面，应考察平台是否采取了多重安全措施，例如双因素认证、冷钱包存储等，以保护用户资金安全。稳定性方面，应关注平台的服务器性能和网络延迟，确保交易指令能够及时执行。手续费方面，应对比不同平台的收费标准，包括交易手续费、API调用费用和数据订阅费用等，选择性价比最高的平台。同时，也要考察平台的声誉和用户评价，避免选择信誉不佳的平台。

三、欧易 (OKX) 自动化交易实现

OKX 交易所同样支持用户构建和部署自动化交易策略，主要通过以下几种方式实现：

1. OKX API：

OKX 提供了功能强大的 REST API 和 WebSocket API，允许开发者编写程序来访问市场数据、执行交易、管理账户等。通过 API，用户可以创建自定义的交易机器人，实现各种复杂的交易策略，例如：

• 网格交易： 在设定的价格区间内，自动挂单买入和卖出，赚取价差利润。
• 趋势跟踪： 根据技术指标（如移动平均线、MACD）判断市场趋势，自动进行买入或卖出操作。
• 套利交易： 监测不同交易对或不同交易所之间的价格差异，自动进行低买高卖，赚取套利利润。
• 止损止盈： 预设止损和止盈价格，当市场价格达到预设值时，自动平仓，控制风险并锁定利润。

使用 OKX API 需要一定的编程基础，例如 Python、Java 或 JavaScript。用户需要学习 OKX API 的文档，了解 API 的请求格式、参数和返回结果。

2. OKX 交易机器人平台：

除了 API 之外，OKX 平台上可能也存在第三方开发的交易机器人平台，这些平台通常提供了用户友好的界面，用户无需编写代码即可创建和部署自动化交易策略。这些平台通常预置了一些常用的交易策略模板，用户可以根据自己的需求进行配置和调整。

需要注意的是，使用第三方交易机器人平台需要谨慎选择，确保平台的安全性和可靠性。仔细阅读平台的用户协议和风险提示，了解平台的收费方式和潜在风险。

3. OKX 策略交易（Strategy Trading）：

OKX 官方提供的策略交易功能，允许用户创建基于特定指标的自动化交易策略。用户可以通过简单的参数配置，例如价格、数量、触发条件等，设定交易规则。当市场满足预设条件时，系统会自动执行交易。策略交易降低了自动化交易的门槛，即使没有编程经验的用户也可以轻松创建简单的自动化交易策略。

注意事项：

在进行自动化交易之前，务必进行充分的风险评估，了解自动化交易的潜在风险。建议先使用小额资金进行测试，验证策略的有效性，并根据实际情况进行调整和优化。同时，密切关注市场动态，及时调整策略，以应对市场变化。

1. API 接口调用：

• API 密钥申请： 与 MEXC 类似，在 OKX 交易所进行 API 交易之前，必须前往个人账户中心申请 API 密钥。务必妥善保管 API 密钥，并根据实际交易需求配置相应的权限，例如现货交易、合约交易、划转资金等。强烈建议启用 IP 地址白名单，限制 API 密钥的使用来源，降低安全风险。同时，需要仔细阅读 OKX 的 API 使用条款，了解限频规则和使用限制。
• 选择编程语言： 与 MEXC 类似，OKX 的 API 支持多种编程语言，常见的选择包括 Python、Java、JavaScript、C# 等。Python 因其简洁易懂的语法和丰富的第三方库，成为许多量化交易爱好者的首选。Java 在性能和稳定性方面表现出色，适合构建高并发的交易系统。JavaScript 则常用于前端界面开发，方便用户监控交易状态。选择合适的编程语言取决于您的技术背景和项目需求。
• 编写交易策略： API 交易的核心在于执行预先设定的交易策略。通过编程代码，您可以实现自动下单、撤单、修改订单、查询账户余额、获取市场行情数据等功能。复杂的交易策略可能涉及多种技术指标的计算、风险管理模块的构建以及止损止盈逻辑的实现。务必对策略进行充分的回测和模拟交易，确保其在真实市场环境中的有效性和稳定性。
• 示例 (Python):

import okx.Trade as Trade
import okx.Account as Account
import time

替换为你的 API Key、Secret Key 和 passphrase

在进行任何交易或数据访问之前，你需要将占位符替换为你个人的 API Key、Secret Key 和 passphrase。 这些密钥对于验证你的身份和授权你访问交易所的 API 至关重要。

api_key = "YOUR_API_KEY"

secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"

passphrase = "YOUR_PASSPHRASE"

API Key: 你的 API Key 类似于用户名，用于识别你的账户。它是一个公开的标识符，应妥善保管，但即使泄露，攻击者也无法直接动用你的资金，因为还需要 Secret Key 进行签名验证。

Secret Key: 你的 Secret Key 类似于密码，用于对 API 请求进行签名。这是最敏感的信息，绝对不能泄露给任何人。泄露 Secret Key 意味着攻击者可以完全控制你的账户。请务必将其安全地存储，例如使用密码管理器或者硬件钱包加密存储。

Passphrase: 部分交易所要求设置 passphrase，作为额外的安全层。它通常与提现操作相关，用于确认提现请求的真实性。如果设置了 passphrase，请确保在 API 调用时也包含它。与 Secret Key 类似，passphrase 也应安全保存。

安全提示:

• 不要将你的 API Key、Secret Key 或 passphrase 存储在版本控制系统中，例如 Git。
• 不要将你的密钥硬编码到你的应用程序中。使用环境变量或其他安全的方式来存储它们。
• 定期轮换你的 API Key 和 Secret Key。
• 启用交易所提供的所有安全功能，例如双因素身份验证 (2FA)。
• 监控你的账户活动，以便及时发现任何可疑行为。

初始化 OKX API 客户端

tradeAPI = Trade.TradeAPI(api_key, secret_key, passphrase, False) # 实例化交易API客户端。 False 表示连接到OKX真实交易环境， True 则连接到模拟交易环境（Demo Trading），用于测试目的，避免真实资金损失。

accountAPI = Account.AccountAPI(api_key, secret_key, passphrase, False) # 实例化账户API客户端，同样使用 False 连接到真实环境。

instrument_id = "BTC-USDT" # 设置交易对为BTC-USDT，表示以USDT购买或出售比特币。可以替换为其他OKX支持的交易对，例如"ETH-USDT"、"LTC-USDT"等。

def buy_btc(price, quantity): """ 以指定价格和数量买入 BTC """ try: params = { "instId": instrument_id, "tdMode": "cash", # 交易模式设置为现货交易。可以选择 "cash" (现货) 或 "margin" (杠杆)。 "side": "buy", # 交易方向为买入。 "ordType": "limit", # 订单类型为限价单。还可以选择 "market" (市价单) 或 "ioc" (立即成交剩余撤销), "fok" (全部成交或立即撤销), "post_only"(只挂单)等。 "px": str(price), # 设定买入价格。必须为字符串类型。 "sz": str(quantity), # 设定买入数量。必须为字符串类型。 # 其他可选参数: # "clOrdId": "your_client_order_id", # 客户端自定义订单ID，便于跟踪。 # "tag": "your_tag", # 订单标签，便于分类。 } order = tradeAPI.place_order(**params) # 发送买入订单请求。 print(f"买入订单已提交: {order}") # 打印订单提交结果。 except Exception as e: print(f"买入订单提交失败: {e}") # 打印错误信息。需要处理API请求失败的情况，例如网络错误、参数错误、权限不足等。 可以增加重试机制。

def sell_btc(price, quantity): """ 以指定价格和数量卖出 BTC """ try: params = { "instId": instrument_id, "tdMode": "cash", # 交易模式设置为现货交易。 "side": "sell", # 交易方向为卖出。 "ordType": "limit", # 订单类型为限价单。 "px": str(price), # 设定卖出价格。必须为字符串类型。 "sz": str(quantity), # 设定卖出数量。必须为字符串类型。 # 其他可选参数: # "clOrdId": "your_client_order_id", # 客户端自定义订单ID，便于跟踪。 # "tag": "your_tag", # 订单标签，便于分类。 } order = tradeAPI.place_order(**params) # 发送卖出订单请求。 print(f"卖出订单已提交: {order}") # 打印订单提交结果。 except Exception as e: print(f"卖出订单提交失败: {e}") # 打印错误信息。 同买单，需要捕获和处理异常情况。

示例策略：当比特币价格低于 30,000 USDT 时买入 0.01 BTC，高于 32,000 USDT 时卖出 0.01 BTC

此示例展示了一个简单的交易策略，它会监控比特币 (BTC) 的价格并根据预设的阈值执行买卖操作。该策略使用限价单，确保交易仅在指定价格或更优价格执行。为避免频繁交易，设定了时间间隔。

while True:

上述循环会持续运行策略，直到手动停止。 try...except 块用于捕获潜在的错误，防止策略因意外情况而中断。

    try:
        # 获取ticker信息
        tickers = accountAPI.get_tickers()
        current_price = None
        for ticker in tickers['data']:
            if ticker['instId'] == instrument_id:
                current_price = float(ticker['askPx']) #使用askPx更加保守
                break
        print(f"当前价格: {current_price}")

这段代码从交易所获取比特币的最新价格信息 (ticker)。 accountAPI.get_tickers() 函数调用交易所的 API 来获取所有交易对的 ticker 信息。代码遍历这些 ticker 信息，找到指定交易对 ( instrument_id ，例如 "BTC-USDT") 的数据。 askPx 代表卖一价，使用卖一价作为参考价格更加保守，可以降低买入成交的概率。获取当前价格后，将其打印到控制台。

    if current_price is not None and current_price < 30000:
        buy_btc(30000, 0.01) # 限价单
    elif current_price is not None and current_price > 32000:
        sell_btc(32000, 0.01) # 限价单

    time.sleep(60) # 每隔 60 秒检查一次
except Exception as e:
    print(f"发生错误: {e}")
    time.sleep(60)

这部分代码是策略的核心逻辑。如果当前价格低于 30,000 USDT，则调用 buy_btc(30000, 0.01) 函数，以 30,000 USDT 的价格买入 0.01 BTC。如果当前价格高于 32,000 USDT，则调用 sell_btc(32000, 0.01) 函数，以 32,000 USDT 的价格卖出 0.01 BTC。 buy_btc 和 sell_btc 函数应该包含调用交易所 API 下单的具体实现。 time.sleep(60) 使程序暂停 60 秒，避免过于频繁地查询价格和下单。 except 块捕获发生的任何异常，打印错误信息，并暂停 60 秒，然后继续循环，确保策略的稳定性。

注意: 上述代码仅为示例，实际使用需要进行完善，例如错误处理、订单状态跟踪、止盈止损设置等。需要安装 okx-python-sdk。

2. OKX 网格交易机器人：

• OKX 交易平台集成了强大的网格交易机器人，旨在简化用户的自动化交易流程。用户无需编写复杂的交易脚本，只需通过直观的界面进行配置，即可轻松部署网格交易策略。
• 网格交易的核心在于预设价格区间和网格密度。用户需要设置以下关键参数：
  • 价格上限和下限： 确定网格交易的运行范围，机器人只在此区间内执行买卖操作。
  • 网格数量： 决定了价格区间被分割成多少个小网格。网格数量越多，交易越频繁，单次盈利较小，但累计盈利潜力增加。
  • 每格交易数量： 指在每个网格价位上执行的交易数量。交易数量的大小直接影响盈利规模和风险水平。
  • 触发价格： 可选参数，允许用户指定机器人开始运作的价格点。
  • 止盈/止损价格： 可选参数，用于控制风险。当价格达到预设的止盈或止损价位时，机器人将自动停止交易。
• 网格交易策略尤其适用于震荡行情，即价格在一定范围内上下波动的市场环境。 在这种行情下，机器人可以在预设的价格范围内自动执行低买高卖的操作，从价格波动中持续获利。 但需要注意的是，如果价格突破设定的上下限区间，网格交易策略可能会失效，甚至产生亏损。因此，合理的参数设置和风险管理至关重要。 用户应该根据不同的币种特性和市场波动情况，灵活调整网格参数，以达到最佳的交易效果。

3. 第三方量化交易平台：

• OKX 平台集成了众多第三方量化交易平台，为用户提供更加便捷和多样化的自动化交易选择。通过这些平台，用户可以无需深入了解复杂的编程知识，即可轻松创建并执行个性化的量化交易策略。 这些第三方平台通常提供用户友好的图形界面和预设的交易策略模板，方便用户快速上手。 用户可以通过配置参数、选择指标等方式定制策略，实现自动化的投资决策和交易执行。 选择第三方平台时，用户应仔细评估其信誉、安全性、策略回测效果以及费用结构，以确保交易安全和收益最大化。

四、自动化交易的风险与注意事项

• 策略风险： 自动化交易策略的选择是成败的关键，务必经过严谨细致的回测和充分的实盘模拟验证。选择不当或未经充分验证的策略可能导致意想不到的资金损失，甚至爆仓。务必了解策略的适用行情，避免在不适宜的市场环境下使用。
• API 密钥安全： API (应用程序编程接口) 密钥是连接交易平台与自动化交易程序的桥梁，务必将其视为最高机密妥善保管。切勿泄露给任何第三方，避免因密钥泄露导致账户被恶意盗用，资产遭受损失。建议启用双因素认证（2FA）等安全措施，进一步保护账户安全。定期更换API密钥也是一个良好的安全习惯。
• 网络连接稳定性： 自动化交易系统高度依赖稳定且高速的网络连接。网络中断或延迟可能会导致交易指令无法及时执行，错过最佳交易时机，甚至导致持仓无法平仓，造成损失。建议使用备用网络连接方案，例如光纤和4G/5G网络的双重保障，确保交易系统的持续稳定运行。
• 平台风险： 选择安全可靠、信誉良好的加密货币交易平台至关重要。需要仔细评估平台的安全性、流动性、交易深度、交易费用以及客服质量等因素。关注平台的历史安全记录，了解是否有过被黑客攻击或用户资金损失的事件。选择具有良好声誉和强大安全防护能力的平台，降低交易风险。
• 回测数据可靠性： 历史回测数据是评估交易策略的重要依据，但需要认识到回测数据并不能完全预测未来市场行情。市场环境是动态变化的，历史数据存在局限性。因此，需要谨慎评估回测结果，结合当前市场情况进行综合分析。同时，避免过度优化回测参数，导致策略在实际交易中表现不佳。
• 监管风险： 加密货币市场的监管政策在全球范围内持续演变，不同国家和地区的监管力度和具体政策存在差异。监管政策的变化可能会影响自动化交易的合法性和可行性。需要密切关注相关监管动态，确保自动化交易活动符合当地法律法规。提前了解潜在的监管风险，做好应对措施。

五、策略开发建议

• 从小资金开始： 在部署自动化交易系统之前，强烈建议从少量资金入手进行试运行。这能让你在真实市场环境中观察策略的表现，无需承担过高的初始风险。随着对策略稳定性和盈利能力的信心增加，可以逐步增加交易资金的投入。初期小资金测试有助于识别潜在的漏洞或不足，以便及时调整和优化。
• 持续优化策略： 加密货币市场瞬息万变，没有任何策略能够永远适应所有市场条件。因此，对交易策略进行持续优化和调整至关重要。定期回测历史数据，分析策略在不同市场环境下的表现，并根据分析结果调整参数或算法，以提高策略的适应性和盈利能力。市场变化可能包括波动率上升、交易量变化、突发新闻事件等，都需要及时纳入考量。
• 关注市场动态： 自动化交易并非一种完全被动的投资方式。即便策略已设定并自动执行，也需要密切关注市场动态，并了解可能影响策略表现的宏观经济事件、行业新闻、监管政策变化等因素。例如，重大政策调整可能会导致市场剧烈波动，需要及时评估并调整策略，甚至暂时停止自动交易。
• 风险控制： 风险管理是自动化交易成功的关键。务必在策略中设置明确的止盈和止损点，以限制潜在亏损并锁定利润。止损点的设置应基于对市场波动性和个人风险承受能力的综合评估。还可以考虑采用头寸管理技术，根据账户余额和市场状况动态调整交易规模，以进一步控制风险敞口。
• 学习与交流： 加密货币交易领域日新月异，持续学习是保持竞争力的关键。积极参与社区论坛、社交媒体群组等，与其他交易者交流经验、分享策略、讨论市场趋势。通过学习他人经验，可以拓展视野、避免重复错误，并发现新的交易机会。同时，也要保持批判性思维，对各种信息进行独立验证和判断。