Gemini API：加密货币交易策略自动化的无限可能
Gemini API：交易策略自动化的无限可能
在瞬息万变的加密货币市场中，时间就是金钱。手动执行交易不仅耗时耗力，而且容易受到情绪的影响，可能导致错失良机或不必要的损失。而 Gemini API 的出现，为加密货币交易者开启了自动化交易策略的新纪元。通过 Gemini API，交易者可以编写程序，让计算机自动执行交易，从而释放他们的时间，并提高交易效率和精度。
Gemini API 的核心功能
Gemini API 提供了强大的接口，允许开发者全面访问 Gemini 数字资产交易所的各项功能，从而构建高度定制化的交易应用和策略。这些功能涵盖了市场数据获取、订单执行管理、账户信息查询和资金操作等方面。
- 行情数据： 通过 API 接口，开发者可以获取实时的、高精度的市场价格、交易量、订单簿深度（买单和卖单的分布情况）以及历史交易数据等。这些数据对于量化交易、算法交易以及市场分析至关重要，为交易策略的制定和优化提供了可靠的数据基础。开发者可以利用这些数据构建各种技术指标、价格预测模型以及风险管理系统。
- 订单管理： Gemini API 允许开发者以编程方式创建、修改和取消订单，从而实现自动化交易。这包括市价单、限价单、止损单等各种订单类型。开发者可以根据预设的交易规则和市场条件，自动执行交易操作，无需人工干预，极大地提高了交易效率和执行速度。订单管理功能还支持批量订单操作，方便管理大规模的交易策略。
- 账户管理： 开发者可以通过 API 接口查询其 Gemini 账户的余额、交易历史、持仓情况等信息。这使得资金管理和风险控制变得更加便捷和高效。通过实时监控账户状态，开发者可以及时调整交易策略，避免不必要的损失。账户管理功能还支持生成详细的交易报告，方便税务申报和财务分析。
- 提现和存款： Gemini API 支持自动化的数字资产提现和存款操作，允许开发者将数字资产从 Gemini 交易所转移到其他钱包或交易所，或将数字资产充值到 Gemini 账户。这极大地提高了资金的流动性，方便用户进行资金管理和资产配置。为了确保安全性，提现操作通常需要进行身份验证和安全确认。
通过灵活运用这些核心功能，交易者可以构建各种复杂的自动化交易策略，例如套利交易、趋势跟踪、量化对冲等。这些策略可以根据市场变化自动调整，从而实现更高的收益和更低的风险。
自动化交易策略的类型
Gemini API 为开发者提供了强大的工具集，使其能够构建并执行多样化的自动化交易策略，以适应不断变化的市场环境和个性化的交易目标。这些策略旨在通过算法自动执行交易决策，减少人为干预，并提高交易效率。以下是一些常见的自动化交易策略，它们都可以在 Gemini API 的支持下实现：
- 趋势跟踪策略： 趋势跟踪策略依赖于识别市场中持续的价格运动方向，并相应地进行交易。常用的技术指标包括移动平均线 (MA)、指数移动平均线 (EMA)、移动平均收敛散度 (MACD) 和相对强弱指数 (RSI)。例如，当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时（即“金叉”），系统可能会生成买入信号，预示着上升趋势的开始；相反，当短期移动平均线向下穿过长期移动平均线时（即“死叉”），系统可能会生成卖出信号，预示着下降趋势的开始。高级的趋势跟踪策略还会考虑交易量、波动率和其他指标，以提高信号的准确性。
- 均值回归策略： 均值回归策略基于这样的假设：资产价格最终会回到其历史平均水平。当价格显著偏离其平均值时，交易系统会采取行动，预期价格将恢复到平均水平。例如，如果当前价格低于过去一段时间的平均价格，并且低于设定的偏差阈值，系统会自动买入，预期价格将会上涨并回归均值；反之，如果当前价格高于平均价格，系统会自动卖出，预期价格将会下跌并回归均值。布林带是常用的工具，用于衡量价格相对于其平均值的波动程度，并识别潜在的交易机会。
- 套利策略： 套利策略旨在利用不同交易所或市场之间的价格差异，实现无风险利润。例如，如果 Gemini 上 BTC 的价格低于 Coinbase，程序会自动在 Gemini 上以较低的价格买入 BTC，并几乎同时在 Coinbase 上以较高的价格卖出 BTC，从而赚取差价。套利策略需要快速的数据分析和交易执行能力，以捕捉短暂的价格差异。复杂的套利策略可能涉及多个交易所和多种加密货币，并考虑交易费用和滑点等因素。
- 做市策略： 做市策略的目标是为特定交易对提供流动性，并从买卖价差中获利。做市商在买单和卖单两侧都挂出订单，以供其他交易者进行交易。程序会根据市场的供需情况、订单簿的深度以及自身的风险承受能力，动态调整挂单价格和数量。例如，当买盘需求增加时，做市商可能会提高卖单价格，并降低买单价格，以平衡供需并赚取利润。做市策略需要精密的算法来管理库存风险和优化报价。
- 止损止盈策略： 止损止盈策略是风险管理的重要组成部分，用于限制潜在损失并锁定利润。交易者预先设定止损价格和止盈价格。当价格达到止损价格时，系统会自动平仓，以避免更大的损失；当价格达到止盈价格时，系统也会自动平仓，以锁定利润。止损止盈策略可以与任何其他交易策略结合使用，并可以根据市场波动率和交易者的风险偏好进行调整。例如，交易者可以根据 ATR（平均真实波幅）设置动态止损，以适应市场波动。
构建自动化交易策略的步骤
构建一个基于 Gemini API 的自动化交易策略，涉及多个关键环节，以下步骤提供了一个详细的指导：
- API 密钥申请与安全管理： 需要在 Gemini 交易所官方网站上申请 API 密钥，包括 API 公钥 (API Key) 和 API 私钥 (API Secret Key)。API 公钥用于识别您的应用程序，API 私钥则用于对 API 请求进行数字签名，确保请求的真实性和完整性。 务必 妥善保管您的 API 私钥，采取严格的安全措施，例如使用加密存储、限制访问权限等， 切勿 将其泄露给任何第三方。泄露私钥可能导致您的账户被盗用。同时，了解 Gemini 交易所 API 密钥的权限设置，根据您的交易策略需求，配置合适的权限，降低潜在风险。
- 编程语言选择与环境搭建： 选择一种您精通且适合量化交易的编程语言，例如 Python、Java、JavaScript 或 C# 等。Python 因其丰富的量化分析库 (如 NumPy, Pandas, TA-Lib) 和简洁的语法而备受欢迎。 根据您选择的语言，搭建相应的开发环境，例如安装 Python 解释器、Java Development Kit (JDK) 或 Node.js 运行时环境。
-
API 客户端库选择与集成：
选择一个经过良好维护且信誉良好的 Gemini API 客户端库，例如 Python 的
gemini-api、Java 的gemini-java或 JavaScript 的node-gemini-api。这些库已经封装了 Gemini API 的底层 HTTP 请求和响应处理，极大地简化了 API 的调用过程。 安装并集成选定的客户端库到您的项目中，熟悉其提供的各种方法和函数，例如获取账户信息、查询订单状态、创建订单等。仔细阅读库的文档和示例代码，理解其使用方式和参数含义。 -
交易策略代码编写与模块化设计：
根据您预先设定的交易策略，编写代码，实现以下核心功能：
- API 连接与身份验证： 使用 API 公钥和私钥连接到 Gemini API 服务器，进行身份验证。 处理连接错误和身份验证失败的情况。
- 实时市场数据获取与处理： 订阅 Gemini 交易所提供的实时市场数据流 (如 WebSocket)，获取最新的交易价格、交易量、深度信息等。对接收到的市场数据进行清洗、转换和存储，为后续的交易信号计算提供数据基础。
- 交易信号计算与策略逻辑： 根据您选择的技术指标 (如移动平均线、相对强弱指标 RSI、MACD 等) 和交易规则，计算交易信号。实现您的交易策略逻辑，例如在满足特定条件时生成买入或卖出信号。
- 订单管理与执行： 根据生成的交易信号，创建、修改或取消订单。选择合适的订单类型 (如市价单、限价单、止损单等)，并设置合理的订单参数 (如价格、数量)。 处理订单执行结果，例如订单成交、订单部分成交或订单被拒绝的情况。
- 风险管理与头寸控制： 实施风险管理措施，例如设置止损价、止盈价、最大持仓量等，控制交易风险。 监控账户的资金状况和头寸情况，确保交易活动在可承受的风险范围内。
- 错误处理与日志记录： 编写完善的错误处理代码，处理 API 调用失败、网络连接中断等异常情况。 记录详细的交易日志，包括交易时间、交易价格、交易数量、交易结果等，方便后续的分析和调试。
- 历史数据回测与策略优化： 在 Gemini 交易所提供的历史数据上，对您的交易策略进行回测，评估其盈利能力、风险指标 (如最大回撤、夏普比率等) 和稳定性。 使用不同的参数组合和市场环境，对交易策略进行优化，提高其性能和适应性。 注意避免过度拟合历史数据，确保策略在实际交易中具有良好的泛化能力。
- 模拟交易与压力测试： 在 Gemini 交易所提供的模拟交易环境中，对您的交易策略进行模拟交易，验证其功能和性能。 进行压力测试，模拟高交易量和高波动性的市场环境，评估策略的稳定性和可靠性。 修复模拟交易中发现的错误和问题，确保策略在实盘交易中能够正常运行。
- 实盘交易部署与监控： 将经过充分测试和验证的交易策略部署到实盘环境中，开始自动化交易。 切记 从小额资金开始，逐步增加交易量，并密切监控交易策略的运行情况。 定期评估策略的绩效，并根据市场变化和交易结果进行调整和优化。 设置警报机制，及时发现并处理异常情况，例如交易错误、资金不足等。
风险管理的重要性
自动化交易策略在提升交易速度和执行精准度的同时，也伴随着一系列潜在风险。这些风险包括但不限于：程序代码中可能存在的逻辑错误，可能导致策略执行偏差甚至错误下单；网络连接不稳定或中断，会阻碍交易信号的及时传输和执行；市场突发性的剧烈波动，可能超出策略的风险承受范围，导致意外损失；以及交易所自身的技术故障或安全事件，同样可能对自动化交易系统的稳定运行产生影响。因此，在设计、开发和实际部署自动化交易策略的过程中，必须将风险管理置于核心地位，贯穿始终，以确保资金安全和策略的长期有效性。
以下列出并详细阐述一些常用的风险管理措施，旨在帮助用户更有效地应对自动化交易中的各种潜在风险：
- 设定止损和止盈价格： 为每一笔交易预先设定一个止损价位和一个止盈价位。止损价位的作用在于限制单笔交易的最大潜在亏损，当市场价格触及该价位时，系统将自动平仓，从而避免损失进一步扩大。止盈价位则用于锁定利润，当市场价格达到预期盈利目标时，系统同样会自动平仓。合理设置止损和止盈价位是控制风险、保障收益的重要手段。
- 限制单日交易量或交易规模： 通过设定每日允许的最大交易笔数、最大交易金额或最大持仓比例等参数，来控制整体的风险暴露程度。这种方式能够有效防止因单一策略表现不佳或市场出现极端行情时，造成的巨大损失。谨慎的交易量控制有助于保护资本，维持策略的长期生存能力。
- 实时监控交易策略的运行状态： 持续监控自动化交易策略的各项指标，例如订单执行情况、资金使用率、盈亏状况等。通过实时监控，可以及时发现策略运行中出现的异常情况，例如程序错误、参数设置不当、市场环境变化等，并采取相应的措施进行调整或干预，避免潜在风险的扩大。
- 利用专业的风险管理工具： 引入专业的仓位管理工具、风险评估工具等辅助软件或平台。仓位管理工具可以帮助用户优化持仓结构，分散风险，并根据市场变化动态调整仓位。风险评估工具则可以对策略的潜在风险进行量化分析，帮助用户更好地了解自身的风险承受能力，并制定合理的风险管理策略。
- 定期审查和优化交易策略： 市场环境是不断变化的，任何交易策略都可能随着时间的推移而失效。因此，需要定期对自动化交易策略进行审查和优化，根据市场的新情况和新特点，调整策略的参数、逻辑或算法，以保持策略的有效性和盈利能力。还应定期测试策略的稳健性，以确保其在各种市场条件下都能稳定运行。
Gemini API 的优势
与其他加密货币交易所的 API 相比，Gemini API 在安全性、可靠性、易用性和社区支持方面具有显著优势，使其成为构建金融科技应用和自动化交易策略的理想选择。
- 安全性： Gemini 作为一家受纽约州金融服务部（NYDFS）监管的加密货币交易所和托管机构，遵循最高的合规标准。其API采用多层安全措施，包括但不限于双因素认证（2FA）、API密钥管理、速率限制和安全传输协议（HTTPS），以保护用户的账户、数据和资金免受潜在威胁。交易所还实施了冷存储解决方案，将大部分数字资产离线存储，进一步降低了被盗风险。
- 可靠性： Gemini API 设计追求高可用性和低延迟，采用负载均衡、冗余架构和优化的网络基础设施，确保交易请求能够快速、稳定地执行，即使在高交易量期间也能保持卓越的性能。这对于需要实时市场数据和快速交易执行的算法交易者和机构投资者至关重要。 API还提供全面的监控工具和状态报告，帮助开发者及时发现和解决潜在问题。
- 文档完善： Gemini API 提供了全面、详细且易于理解的文档，包括API参考、教程、示例代码（支持多种编程语言，如Python、Java和JavaScript）和常见问题解答。文档涵盖了API的所有功能，从身份验证和账户管理到市场数据获取和交易执行。 开发者可以通过这些资源快速上手并高效地构建应用程序。
- 支持社区： Gemini 拥有一个活跃且乐于助人的开发者社区，开发者可以通过论坛、社交媒体渠道和官方支持平台获取技术支持、分享经验和与其他开发者交流。Gemini 定期举办开发者活动和研讨会，鼓励社区成员之间的互动和知识共享。 社区的存在能够加速开发过程，并帮助开发者解决遇到的问题。
案例分析：基于 RSI 指标的自动化交易策略
本节将详细阐述一个利用相对强弱指数 (RSI) 指标构建的自动化交易策略案例。RSI 是衡量价格变动速度和幅度的震荡指标，常用于识别超买和超卖情况，从而辅助判断潜在的趋势反转点。该策略旨在通过编程方式实现对加密货币市场的监控和交易执行，以提升交易效率和降低情绪化交易的影响。
策略的核心思想是：当 RSI 指标超过设定的超买阈值时，表明市场可能过度上涨，此时策略会执行卖出操作；反之，当 RSI 指标低于设定的超卖阈值时，表明市场可能过度下跌，策略会执行买入操作。通过不断地监控 RSI 指标，策略可以自动地进行交易，从而实现盈利。
以下代码片段展示了策略的初步框架，使用了
gemini
库与 Gemini 加密货币交易所进行交互，并引入
time
模块控制交易频率和执行时间。请注意，这只是一个简化的示例，实际应用中需要根据具体市场情况和风险偏好进行参数调整和优化。
import gemini
import time
上述代码段导入了必要的库：
gemini
库用于与 Gemini 交易所建立连接，实现下单、查询账户余额等功能；
time
库则用于控制程序执行的节奏，例如设置交易之间的间隔时间，避免过于频繁的交易。
API 密钥
在与交易所或加密货币服务提供商的API接口进行交互时，需要使用API密钥进行身份验证。 密钥通常由两部分组成：API KEY 和 API SECRET 。 API KEY 用于标识你的账户，而 API SECRET 则是用于验证你的请求，类似于密码，务必妥善保管。切勿将你的 API SECRET 泄露给他人，也不要在公共代码仓库中提交，以防止资产损失。
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
API_SECRET = 'YOUR_API_SECRET'
YOUR_API_KEY
替换为你实际的 API 密钥，并将
YOUR_API_SECRET
替换为你实际的 API 密钥私钥。 不同的交易所或服务商获取API密钥的位置和方式可能有所不同，请参考对应平台的官方文档。 配置完成后，你的应用程序才能安全地访问和操作你的加密货币账户。
交易对
在加密货币交易中，交易对是指两种可以相互交易的加密货币或加密货币与法定货币的组合。它代表了买入一种资产同时卖出另一种资产的市场。
SYMBOL = 'BTCUSD'
上述代码片段定义了一个交易对符号，
BTCUSD
。这表示比特币 (BTC) 与美元 (USD) 之间的交易。交易者可以使用这个交易对进行比特币的买卖，以美元进行计价和结算。
交易对的构成：
-
基础货币 (Base Currency):
在交易对中，基础货币是排在前面的货币，也是你想买入的货币。在
BTCUSD中，BTC是基础货币，表示你想买入比特币。 -
报价货币 (Quote Currency):
报价货币是排在后面的货币，也是你用来购买基础货币的货币。在
BTCUSD中，USD是报价货币，表示你用美元来购买比特币。
交易对的应用：
- 现货交易： 用于直接买卖加密货币，例如在交易所用美元购买比特币。
-
杠杆交易/保证金交易：
用于放大交易规模，例如使用10倍杠杆交易
BTCUSD，可以放大收益，同时也放大风险。 - 合约交易/期货交易： 用于交易加密货币的合约，而不是实际拥有加密货币本身。
- 套利交易： 利用不同交易所之间同一交易对的价格差异进行获利。
其他常见的交易对示例：
-
ETHUSD(以太坊/美元) -
BTCEUR(比特币/欧元) -
ETHBTC(以太坊/比特币) -
LTCUSD(莱特币/美元)
了解交易对的构成和应用是进行加密货币交易的基础。交易者应根据自己的风险承受能力和投资目标选择合适的交易对。
RSI 参数详解
相对强弱指数 (RSI) 是一种常用的动量指标，用于衡量价格变动的速度和幅度，从而评估资产是否处于超买或超卖状态。以下参数是 RSI 计算和解读的关键：
RSI_PERIOD = 14 ：RSI 周期，指的是计算 RSI 所使用的时间段。默认值为 14，这意味着 RSI 将基于过去 14 个时间单位（例如，14 天、14 小时、14 分钟）的价格数据进行计算。较短的周期会使 RSI 对价格变动更加敏感，产生更多的交易信号，但也可能增加虚假信号的风险。较长的周期则会降低 RSI 的敏感性，减少信号数量，但信号的可靠性可能更高。选择合适的周期取决于交易者的策略和风险承受能力。调整周期需要根据具体的市场情况和交易品种进行测试和优化。
OVERBOUGHT = 70 ：超买线，表示资产价格可能被高估的阈值。当 RSI 值超过 70 时，通常被认为资产处于超买状态，表明买盘力量过强，价格可能面临回调或反转的风险。但这并不意味着价格一定会立即下跌，超买状态可能持续一段时间，特别是在强劲的上升趋势中。因此，超买信号通常与其他指标和图表模式结合使用，以确认反转的可能性。一些交易者可能会选择在 RSI 达到或超过 70 时寻找卖出机会。
OVERSOLD = 30 ：超卖线，表示资产价格可能被低估的阈值。当 RSI 值低于 30 时，通常被认为资产处于超卖状态，表明卖盘力量过强，价格可能面临反弹或反转的风险。与超买状态类似，超卖状态也可能持续一段时间，尤其是在强劲的下降趋势中。因此，超卖信号也需要与其他指标和图表模式结合使用，以确认反转的可能性。一些交易者可能会选择在 RSI 达到或低于 30 时寻找买入机会。
需要注意的是，RSI 仅仅是一个指标，不应单独作为交易决策的依据。最佳实践是将 RSI 与其他技术指标（例如，移动平均线、MACD）和图表模式（例如，支撑位、阻力位）结合使用，以提高交易信号的准确性和可靠性。不同的市场和交易品种可能需要不同的 RSI 参数设置，因此交易者应根据具体情况进行调整和优化。
交易数量
交易数量是指在加密货币交易中买入或卖出的特定加密货币的单位数量。在本例中，
QUANTITY = 0.001
表示交易数量为0.001个单位。这可能是指0.001个比特币 (BTC)、以太坊 (ETH) 或其他任何指定的加密货币。
理解交易数量至关重要，因为它直接影响交易成本、风险敞口和潜在利润。例如，交易0.001个比特币与交易1个比特币所涉及的资金量和潜在回报是显著不同的。同时，手续费通常按交易量的一定比例收取，交易数量越大，手续费也会相应增加。
在加密货币交易平台中，交易数量通常可以在下单界面进行设置。交易者应根据自身的资金状况、风险承受能力和交易策略谨慎设置交易数量。较低的交易数量适合初学者或风险厌恶型交易者，而经验丰富的交易者可能会根据市场情况选择较大的交易数量。
交易数量也受到交易所或交易对的最小交易单位限制。 某些交易所可能要求最小交易数量为0.0001 BTC。交易者在进行交易前，应仔细阅读相关平台的交易规则和指南。
创建 Gemini API 客户端
与 Gemini API 交互的第一步是创建客户端对象。这可以通过两种方式完成：
gemini.PublicClient()
用于访问公共市场数据，例如交易历史和价格信息；
gemini.PrivateClient(API_KEY, API_SECRET)
用于需要身份验证的操作，例如下单和查询账户余额。要使用后者，您需要拥有 Gemini API 密钥和密钥，这些密钥和密钥可以在您的 Gemini 账户中生成。
client = gemini.PublicClient()
authenticated_client = gemini.PrivateClient(API_KEY, API_SECRET)
以下函数用于计算相对强弱指数 (RSI)，这是一个常用的技术指标，用于衡量价格变动的速度和变化。它振荡在 0 到 100 之间。传统上，RSI 读数在 70 或以上被认为是超买情况，可能预示着价格下跌趋势；30 或以下的读数被认为是超卖情况，可能预示着价格上涨趋势。计算 RSI 需要一段时间内的价格数据以及一个周期参数，该参数确定用于计算的先前价格点的数量。
def calculate_rsi(data, period=RSI_PERIOD):
"""计算 RSI 指标."""
deltas = [data[i] - data[i-1] for i in range(1, len(data))]
seed = deltas[:period]
up = sum([x for x in seed if x > 0]) / period
down = -sum([x for x in seed if x < 0]) / period
rs = up / down
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
return rsi
以下代码块包含一个无限循环，该循环定期检查交易信号并根据 RSI 指标执行交易。循环首先从 Gemini API 获取最新的交易数据，然后计算 RSI。然后它会检查账户余额以确保有足够的资金进行交易。如果 RSI 指示超卖情况且有足够的美元余额，则会下达买入 BTC 的限价单。相反，如果 RSI 指示超买情况且有足够的 BTC 余额，则会下达卖出 BTC 的限价单。如果未检测到交易信号，则该脚本仅打印一条消息指示 RSI 值和缺乏信号。
while True:
# 获取最近的交易数据
trades = client.get_trades(SYMBOL)
prices = [float(trade['price']) for trade in trades[:RSI_PERIOD+1]]
prices.reverse() # 最新的价格在最后
从交易数据中提取价格信息。
SYMBOL
变量可能包含交易对，例如“BTCUSD”。为了准确计算 RSI，需要按照时间顺序排列价格，最近的价格在列表末尾。
# 计算 RSI 指标
rsi = calculate_rsi(prices)
使用先前定义的函数计算 RSI 指标。
calculate_rsi
函数采用价格列表并返回 RSI 值。
# 获取账户余额
balance = authenticated_client.get_balance()
btc_balance = float([b['amount'] for b in balance if b['currency'] == 'BTC'][0])
usd_balance = float([b['amount'] for b in balance if b['currency'] == 'USD'][0])
为了执行交易，该脚本需要了解账户中可用的余额。它使用经过身份验证的客户端从 Gemini API 获取账户余额。然后它会提取 BTC 和 USD 余额并将其存储在变量中。请注意，为了安全起见，务必以安全的方式存储您的 API 密钥和密钥，并且不要将它们硬编码到您的脚本中。
# 判断交易信号
if rsi < OVERSOLD and usd_balance > 10: # 确保有足够的美元余额
# 超卖，买入 BTC
price = float(client.get_ticker(SYMBOL)['ask'])
order = authenticated_client.new_order(SYMBOL, QUANTITY, price, 'buy', 'limit')
print(f"买入 BTC: {order}")
elif rsi > OVERBOUGHT and btc_balance > QUANTITY: # 确保有足够的 BTC 余额
# 超买，卖出 BTC
price = float(client.get_ticker(SYMBOL)['bid'])
order = authenticated_client.new_order(SYMBOL, QUANTITY, price, 'sell', 'limit')
print(f"卖出 BTC: {order}")
else:
print(f"RSI: {rsi}, 无交易信号.")
此代码块根据 RSI 值和账户余额执行实际的交易逻辑。如果 RSI 低于
OVERSOLD
阈值，并且有足够的美元余额，它会以当前卖价买入一定数量的 BTC。相反，如果 RSI 高于
OVERBOUGHT
阈值，并且有足够的 BTC 余额，它会以当前买入价卖出一定数量的 BTC。
QUANTITY
变量确定每次交易买入或卖出的 BTC 数量。
new_order
函数采用交易对、数量、价格、买卖方以及订单类型作为参数。在这种情况下，使用了限价单，这意味着订单只有在达到指定价格时才会执行。成功下单后，脚本会将订单信息打印到控制台。
# 每隔 60 秒检查一次
time.sleep(60)
在执行交易或打印无交易信号消息后，脚本会休眠 60 秒，然后再重新开始循环。这可以防止脚本过于频繁地调用 API 并超出速率限制。
time.sleep()
函数暂停脚本的执行，以指定的秒数为单位。
Gemini API 为加密货币交易者提供了一个强大的工具，可以构建和部署各种自动化交易策略。通过合理利用 Gemini API 的功能，您可以提高交易效率、降低风险，并抓住市场机会。