欧易API量化交易策略案例：趋势追踪与进阶技巧

欧易平台API策略应用案例：量化交易的进阶之路

前言

量化交易，又称算法交易，是一种利用计算机程序和预先设定的规则，自动执行交易指令的方式。它依赖于数学模型和统计分析，旨在识别市场中的潜在机会并迅速采取行动。在波动性极高的加密货币市场，量化交易的优势尤为显著。与传统人工交易相比，量化交易可以消除情绪影响，提高交易速度和效率，并能够同时监控多个市场和交易对。

欧易（OKX）作为全球领先的加密货币交易所之一，为量化交易者提供了功能强大的应用程序编程接口（API）。这些API允许开发者访问交易所的实时市场数据、历史数据、交易功能和账户信息，从而构建和部署复杂的自动化交易策略。通过欧易API，量化交易者可以实现自动化订单执行、风险管理、策略回测以及投资组合管理等功能，极大地提升交易效率和盈利潜力。

本文将深入探讨几个基于欧易API的策略应用案例，包括趋势跟踪、套利交易和做市策略等，并详细分析其原理、实现方法和潜在风险。这些案例旨在为读者提供量化交易实践的参考，帮助他们了解如何利用欧易API构建自己的量化交易系统，并探索加密货币市场的量化交易机会。 案例分析将包括代码示例（Python）和实际应用中的考量因素，旨在为读者提供理论和实践相结合的指导。

案例一：趋势追踪策略 - 移动平均线交叉

策略原理：

移动平均线交叉是一种广泛应用的趋势追踪策略，被众多交易者用于识别潜在的市场趋势。其核心思想在于比较不同时间周期的移动平均线，以此来评估价格动能的变化，从而预测未来的价格走向。移动平均线能够平滑价格波动，过滤掉短期噪音，使趋势更加清晰。

该策略的关键在于对短期移动平均线和长期移动平均线的理解和应用。短期移动平均线对价格变化更为敏感，能够更快地反映价格的最新动态；而长期移动平均线则更加稳定，反映的是更长时间内的价格平均水平。因此，当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，表明近期的价格上涨动能强于长期平均水平，预示着可能出现上升趋势，通常被视为买入信号。这种交叉被称为“黄金交叉”。

相反，当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，意味着近期的价格下跌动能超过长期平均水平，暗示着价格可能进入下降趋势，通常被视为卖出信号。这种交叉被称为“死亡交叉”。交易者可以通过观察这两种交叉信号，结合其他技术指标和市场分析，制定相应的交易策略。

API 实现：

1. 通过应用程序编程接口 (API) 实现与区块链的交互是现代加密货币应用开发的核心。 API 充当应用程序与底层区块链网络之间的桥梁，使得开发者无需深入了解复杂的区块链协议，即可轻松地读取链上数据、提交交易以及执行智能合约。 API 的设计通常采用 RESTful 架构，利用 HTTP 请求（如 GET、POST、PUT、DELETE）来实现不同的功能。 例如，使用 GET 请求可以查询特定地址的余额或获取最新的区块信息；使用 POST 请求可以提交新的交易到网络中。 在选择 API 提供商时，需要考虑多个因素，包括：
   • 可靠性： API 服务的稳定性和正常运行时间至关重要，确保应用程序可以持续访问区块链数据。
   • 速度： API 响应速度直接影响用户体验，低延迟的 API 可以更快地处理请求，提升应用程序的性能。
   • 安全性： API 提供商应采取适当的安全措施，保护用户的 API 密钥和数据，防止未经授权的访问和攻击。
   • 功能： 不同的 API 提供商提供的功能可能有所不同，开发者应根据自己的需求选择合适的 API。 例如，某些 API 提供商可能提供更高级的智能合约交互功能或更详细的链上数据分析。
   • 文档： 完善的 API 文档可以帮助开发者快速上手并理解 API 的使用方法。 详细的文档应包括 API 端点、请求参数、响应格式以及错误代码等信息。
   • 价格： API 服务的价格因提供商和使用量而异，开发者应根据自己的预算选择合适的 API 方案。
   常见的加密货币 API 提供商包括 Infura、Alchemy 和 QuickNode 等。 它们提供了各种 API，用于访问以太坊和其他区块链网络。 开发者可以根据自己的需求选择合适的 API 提供商和方案。

数据获取： 首先，需要使用欧易API获取交易对的历史K线数据。可以使用GET /api/v5/market/history-candles接口，指定交易对（例如BTC-USDT）和K线周期（例如1分钟、5分钟、1小时）。

import requests import

def getklinedata(instrumentid, interval, limit=100): url = f"https://www.okx.com/api/v5/market/history-candles?instId={instrumentid}&bar={interval}&limit={limit}" response = requests.get(url) return .loads(response.text)['data']

获取BTC-USDT 1小时K线数据

要获取BTC-USDT交易对的1小时K线数据，可以使用 get_kline_data 函数，该函数接受两个参数：交易对名称和K线周期。

btc_usdt_klines = get_kline_data("BTC-USDT", "1H")

其中， "BTC-USDT" 指定了要获取K线数据的交易对，即比特币与泰达币。 "1H" 则指定了K线的时间周期为1小时。执行上述代码后， btc_usdt_klines 变量将包含一个列表，列表中的每个元素代表一个1小时的K线数据，包含开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等信息。

计算移动平均线： 获取到K线数据后，需要计算短期和长期移动平均线。可以使用Python的pandas库进行计算。

import pandas as pd

def calculatema(data, period): df = pd.DataFrame(data, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'currencyvolume', 'currencyvolumequote', 'tradecount', 'takerbuybaseassetvolume', 'takerbuyquoteasset_volume']) df['close'] = df['close'].astype(float) df['ma'] = df['close'].rolling(window=period).mean() return df['ma'].tolist()

计算短期（12小时）和长期（26小时）移动平均线

在加密货币交易和技术分析中，移动平均线（Moving Average, MA）是一种常用的指标，用于平滑价格数据，从而识别趋势方向。通过计算不同时间周期的移动平均线，可以辅助交易者做出更明智的决策。

本例中，我们将分别计算12小时和26小时的移动平均线，分别代表短期和长期趋势。计算公式如下：

移动平均线 = (过去N个周期的收盘价之和) / N

其中，N代表时间周期，即计算移动平均线所用的时间段长度。例如，12小时移动平均线，就是将过去12个小时的收盘价加总，然后除以12。

假设我们已经获取了比特币/美元（BTC/USDT）的K线数据，存储在 btc_usdt_klines 变量中。K线数据通常包含每个时间周期的开盘价、最高价、最低价和收盘价等信息。

可以使用如下代码来计算短期和长期移动平均线：

short_ma = calculate_ma(btc_usdt_klines, 12)

long_ma = calculate_ma(btc_usdt_klines, 26)

这里， calculate_ma 函数是一个自定义函数，用于计算移动平均线。该函数接收K线数据和时间周期作为输入，并返回计算出的移动平均线值。

例如， calculate_ma 函数的实现可能如下所示（仅为示例）：

def calculate_ma(klines, period):
  """
  计算移动平均线。

  Args:
    klines: K线数据列表，每个K线数据包含收盘价。
    period: 时间周期。

  Returns:
    移动平均线值。
  """
  if len(klines) < period:
    return None  # 数据不足，无法计算

  close_prices = [kline['close'] for kline in klines[-period:]] # 提取最近 period 个收盘价
  ma = sum(close_prices) / period
  return ma

计算得到的 short_ma 和 long_ma 分别代表12小时和26小时的移动平均线值。交易者可以根据这两条移动平均线的交叉情况来判断市场趋势。例如，当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，可能预示着上涨趋势；反之，当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，可能预示着下跌趋势。 需要注意的是，移动平均线仅仅是技术分析的工具之一，不能作为唯一的交易依据，需要结合其他指标和市场情况进行综合分析。

生成交易信号： 比较短期和长期移动平均线，生成交易信号。

def generatesignals(shortma, longma): signals = [] for i in range(1, len(shortma)): if shortma[i] > longma[i] and shortma[i-1] <= longma[i-1]: signals.append("BUY") elif shortma[i] < longma[i] and shortma[i-1] >= longma[i-1]: signals.append("SELL") else: signals.append("HOLD") return signals

生成交易信号

signals = generate_signals(short_ma[-len(short_ma):], long_ma[-len(long_ma):])

该步骤至关重要，用于基于移动平均线交叉策略产生实际的交易信号。 generate_signals 函数接收两个关键输入：短期移动平均线 ( short_ma ) 和长期移动平均线 ( long_ma ) 的历史数据片段。通过比较这两个移动平均线，该函数能够识别潜在的买入和卖出机会。

short_ma[-len(short_ma):] 和 long_ma[-len(long_ma):] 确保我们仅使用最近期的移动平均线数据，从而使信号生成过程能够对最新的市场动态保持敏感。 -len(short_ma): 和 -len(long_ma): 分别表示从 short_ma 和 long_ma 数组的尾部开始，选取与数组自身长度相等的部分。 实际上，这意味着我们获取了完整的 short_ma 和 long_ma 数组。这种做法确保了 generate_signals 函数能够基于整个可用的历史移动平均线数据来做出决策。

生成的 signals 变量将包含一系列指示买入、卖出或持有仓位的信号。具体的信号类型和数量将取决于 generate_signals 函数的实现逻辑，例如，可以使用数值 1 代表买入，-1 代表卖出，0 代表持有。这些信号将作为后续交易执行的基础，并直接影响策略的回报率。

下单执行： 根据交易信号，使用欧易API进行下单操作。可以使用POST /api/v5/trade/order接口，指定交易对、交易方向（买入或卖出）、订单类型（市价单或限价单）和数量。需要进行身份验证。

import hmac import base64 import time

def createsignature(timestamp, method, requestpath, body, secretkey): message = str(timestamp) + method + requestpath + body mac = hmac.new(secret_key.encode('utf-8'), message.encode('utf-8'), hashlib.sha256) d = mac.digest() return base64.b64encode(d).decode()

def placeorder(instrumentid, side, ordertype, size, price=None): apikey = "YOURAPIKEY" secretkey = "YOURSECRETKEY" passphrase = "YOURPASSPHRASE" timestamp = str(int(time.time()))

url = "https://www.okx.com/api/v5/trade/order"
method = "POST"
request_path = "/api/v5/trade/order"

if order_type == "market":
    params = {
        "instId": instrument_id,
        "side": side,
        "ordType": "market",
        "sz": size
    }
else: #limit
    params = {
        "instId": instrument_id,
        "side": side,
        "ordType": "limit",
        "px": price,
        "sz": size
    }
body = .dumps(params)

signature = create_signature(timestamp, method, request_path, body, secret_key)

headers = {
    "OK-ACCESS-KEY": api_key,
    "OK-ACCESS-SIGN": signature,
    "OK-ACCESS-TIMESTAMP": timestamp,
    "OK-ACCESS-PASSPHRASE": passphrase,
    "Content-Type": "application/"
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=body)
return .loads(response.text)

根据信号下单

以下代码展示了如何根据交易信号自动执行买卖订单。此示例使用Python编程语言，并假设已经配置好与加密货币交易所的API连接。

if signals[-1] == "BUY":

这行代码检查最新接收到的交易信号是否为"BUY"。 signals 变量应该是一个存储交易信号的列表或数组， signals[-1] 访问列表中的最后一个元素，即最近的信号。如果是"BUY"信号，则执行买入操作。

result = place_order("BTC-USDT", "buy", "market", "0.001") #市价买入0.001个BTC

这行代码调用 place_order 函数，该函数负责向交易所提交订单。函数参数如下：

• "BTC-USDT" : 交易对，表示用USDT购买BTC。
• "buy" : 订单类型，表示买入。
• "market" : 订单类型，表示市价单，即以当前市场最优价格立即成交。
• "0.001" : 订单数量，表示购买0.001个BTC。

place_order 函数返回订单执行的结果，通常包含订单ID、成交价格、手续费等信息。

print(result)

这行代码将订单执行结果打印到控制台，方便调试和监控。

elif signals[-1] == "SELL":

如果最新信号不是"BUY"，则检查是否为"SELL"信号。 elif 关键字表示“否则如果”。 如果为"SELL"信号，则执行卖出操作。

result = place_order("BTC-USDT", "sell", "market", "0.001") #市价卖出0.001个BTC

这行代码与买入操作类似，但是将订单类型设置为 "sell"，表示卖出0.001个BTC。同样使用市价单立即成交。

print(result)

同样，这行代码将卖出订单的执行结果打印到控制台。

注意：

• 此代码仅为示例，实际应用中需要进行错误处理、异常捕获、API密钥管理、资金安全等方面的考虑。
• place_order 函数的具体实现取决于所使用的交易所API。
• 交易信号的来源和质量直接影响交易结果，请谨慎选择可靠的信号源。
• 交易存在风险，请谨慎操作。

风险提示： 移动平均线交叉策略对参数选择（短期和长期移动平均线周期）非常敏感。需要根据市场情况进行优化和调整。此外，该策略在震荡行情中容易产生虚假信号。

案例二：套利策略 - 跨交易所价差

策略原理：

套利策略是加密货币交易中一种常见的盈利模式，它建立在不同交易所或交易平台间同一加密资产价格差异的基础上。这种价格差异的产生可能源于交易深度、交易手续费、地理位置、交易对流动性以及市场情绪等多种因素。

当同一加密资产（例如比特币）在不同交易所（如Coinbase和Binance）之间出现显著的价差时，套利者便可以伺机而动。他们在价格相对较低的交易所执行买入操作，同时在价格较高的交易所执行卖出操作，从而在理论上锁定无风险利润。这个过程需要快速的交易执行速度和对市场变化的敏锐感知。

例如，假设比特币在交易所A的价格为$30,000，而在交易所B的价格为$30,100。套利者可以在交易所A购买比特币，然后在交易所B同时卖出，从而获得$100的利润（不考虑交易手续费）。在实际操作中，需要考虑到交易手续费、提币费用以及滑点等因素，确保最终的利润大于成本。高效的API接口和自动化交易工具对于实现盈利性套利至关重要。

API 实现：

1. 数据接入层： API 的首要任务是安全可靠地接入来自区块链节点或第三方数据提供商的原始数据。这通常涉及建立与多个不同区块链网络的连接，并实现数据同步机制，以确保数据的实时性和准确性。对于不同的区块链，可能需要采用不同的数据接入策略，例如，通过 RPC 调用直接访问节点，或者订阅事件流获取链上更新。还需要对接入的数据进行清洗、验证和转换，将其转换为统一的、易于处理的格式。

数据获取： 同时使用欧易API和其他交易所的API获取同一交易对的实时价格。可以使用GET /api/v5/market/ticker接口获取欧易的实时价格。

def getokxticker(instrumentid): url = f"https://www.okx.com/api/v5/market/ticker?instId={instrumentid}" response = requests.get(url) return .loads(response.text)['data'][0]

获取 BTC-USDT 的实时价格

获取 BTC-USDT 实时价格是加密货币交易和投资决策的关键步骤。通过交易所提供的 API，我们可以实时获取市场行情数据。以下代码展示了如何使用 OKX 交易所的 API 获取 BTC-USDT 的实时价格：

okx_ticker = get_okx_ticker("BTC-USDT")
okx_price = float(okx_ticker['last'])

这段代码首先调用 get_okx_ticker("BTC-USDT") 函数，该函数负责与 OKX 交易所的 API 进行交互，请求 BTC-USDT 的市场行情数据。API 返回的数据通常以 JSON 格式呈现，包含了多个字段，例如最高价、最低价、成交量和最新成交价等。 okx_ticker 变量存储了从 API 获取的完整数据。

为了获得最新的成交价格，我们从 okx_ticker 变量中提取 'last' 字段的值，该字段代表最新的成交价格。由于 API 返回的数据通常是字符串类型，因此我们需要使用 float() 函数将其转换为浮点数类型，以便进行后续的数值计算和分析。 okx_price 变量存储了从 OKX 交易所获取的 BTC-USDT 最新成交价格。

除了 OKX 交易所，还有许多其他的加密货币交易所提供类似的 API 接口。为了更全面地了解市场行情，我们需要同时获取多个交易所的实时价格，并进行比较和分析。以下代码展示了如何获取其他交易所的实时价格（此处省略其他交易所 API 的示例代码，假设已获取到其他交易所的价格为 other_exchange_price ）。获取其他交易所数据的方法与 OKX 类似，都需要调用相应的 API，解析返回的数据，并提取最新的成交价格。

价差计算： 计算不同交易所之间的价差。

spread = otherexchangeprice - okx_price

判断套利机会： 设定一个价差阈值，当价差超过阈值时，执行套利操作。

threshold = 10 # 价差阈值为10 USDT

if spread > threshold: # 在欧易买入，在其他交易所卖出 okxbuyorder = placeorder("BTC-USDT", "buy", "limit", "0.001", str(okxprice)) #限价买入 # ... (在其他交易所卖出的代码) print(f"发现套利机会，价差为 {spread} USDT，在欧易买入，在其他交易所卖出") elif spread < -threshold: # 在欧易卖出，在其他交易所买入 okxsellorder = placeorder("BTC-USDT", "sell", "limit", "0.001", str(okxprice)) #限价卖出 # ... (在其他交易所买入的代码) print(f"发现套利机会，价差为 {spread} USDT，在欧易卖出，在其他交易所买入")

风险提示： 套利策略需要快速的执行速度，以避免价差消失。此外，还需要考虑交易手续费、提币费用和滑点等因素，这些因素会降低套利利润。同时，不同交易所的流动性也可能影响套利策略的执行。

案例三：网格交易策略

策略原理：

网格交易策略是一种量化交易方法，旨在利用市场价格的波动性来获取利润。它通过在预先设定的价格区间内，以等间距或非等间距的方式，设置多个买入和卖出订单，从而形成一个类似网格状的交易网络。核心思想是在标的价格下跌时，自动执行买入订单进行低吸；而在标的价格上涨时，自动执行卖出订单进行高抛，从而在震荡行情中持续捕捉收益机会。这种策略尤其适用于价格在一定范围内波动的市场环境，通过频繁的低买高卖，积小胜为大胜。

更详细地，网格交易的构建涉及以下几个关键参数：

• 价格区间： 确定网格策略运作的最高价格和最低价格。这个范围的选择需要根据标的资产的历史波动率和未来预期波动率进行判断。
• 网格密度： 指的是在设定的价格区间内，买入和卖出订单之间的间隔大小。网格越密集，交易频率越高，但单次交易的利润空间也越小；网格越稀疏，交易频率越低，但单次交易的利润空间也越大。
• 起始仓位： 决定初始投入的资金量以及每次买入或卖出的数量。合理的仓位控制是网格交易风险管理的关键。
• 补仓倍数： 在价格下跌时，后续买入订单的仓位大小相对于前一次买入订单的倍数。通过调整补仓倍数，可以优化策略的盈利能力和风险承受能力。
• 止盈止损： 设定整体策略的盈利目标和最大亏损容忍度，用于及时锁定利润或避免过度损失。

网格交易策略的优势在于其自动化执行和对市场波动的适应性，能够有效克服人性的弱点，避免情绪化交易。但同时也需要注意，网格交易并非万能，它对参数的设置和市场环境的判断有较高的要求。在单边下跌或单边上涨的极端行情下，可能会面临较大的风险。因此，在实际应用中，需要结合自身的风险偏好和市场情况，谨慎选择参数并做好风险管理。

API实现：

1. API端点设计： API接口的设计至关重要，需要充分考虑请求的资源类型、操作方式（如GET、POST、PUT、DELETE）以及数据格式（通常为JSON）。每个API端点应职责清晰，易于理解和使用。例如，获取特定加密货币信息的端点可能是`/api/v1/coins/{coin_id}`，其中`{coin_id}`是一个占位符，需要替换为实际的加密货币ID。 参数验证必不可少，以确保客户端发送的数据符合预期格式和范围，从而避免服务器端错误。 认证与授权： 保护API免受未经授权的访问是首要任务。可以采用多种认证机制，如API密钥、OAuth 2.0或JWT (JSON Web Tokens)。API密钥简单易用，但安全性相对较低；OAuth 2.0提供更细粒度的授权控制，适用于第三方应用集成；JWT则是一种无状态的认证方式，适合分布式系统。 必须实施严格的授权策略，确保用户只能访问其有权访问的资源。 数据序列化与反序列化： API通常使用JSON格式传输数据。 必须选择高效的JSON序列化和反序列化库，例如Jackson、Gson或Fast，以优化性能。 根据API的设计，也可以考虑其他数据格式，如Protocol Buffers或Avro，这些格式通常比JSON更紧凑，更适合处理大量数据。 速率限制： 为了防止API被滥用或恶意攻击，必须实施速率限制。速率限制可以基于IP地址、用户ID或API密钥进行限制，例如，允许每个IP地址每分钟最多发起100次请求。可以使用现成的速率限制中间件，如Redis或令牌桶算法来实现速率限制。 错误处理： API应提供清晰、一致的错误信息，方便客户端调试。 应使用标准的HTTP状态码来指示不同的错误类型，如400表示客户端请求错误，401表示未授权，404表示资源未找到，500表示服务器内部错误。 错误信息应包含详细的错误描述，例如，如果请求参数无效，应明确指出哪个参数无效以及原因。 API文档： 提供完善的API文档是至关重要的。可以使用Swagger (OpenAPI)等工具自动生成API文档，Swagger允许开发者以可视化的方式浏览和测试API。API文档应包含每个API端点的描述、请求参数、响应示例以及错误代码。 监控与日志： 持续监控API的性能和可用性至关重要。 可以使用监控工具，如Prometheus或Grafana，来收集API的指标，例如请求延迟、错误率和吞吐量。 详细的日志记录可以帮助诊断问题，例如，可以记录每个API请求的详细信息，包括请求时间、客户端IP地址、请求参数和响应内容。 版本控制： 随着API的发展，可能需要引入新的功能或修改现有功能。 应该采用版本控制策略，例如，使用URL路径来指示API的版本，如`/api/v1/coins`和`/api/v2/coins`。 这可以确保旧版本的客户端不受新版本的API影响，并允许开发者逐步迁移到新版本。

参数设置： 设置网格的上下限、网格密度（每个网格的价差）和每次交易的数量。

upperlimit = 35000 # 网格上限 lowerlimit = 25000 # 网格下限 gridspacing = 500 # 网格间距 quantity = "0.001" # 每次交易数量 instrumentid = "BTC-USDT"

创建网格订单： 在设定的价格范围内，创建多个限价买入和卖出订单。

def creategridorders(instrumentid, upperlimit, lowerlimit, gridspacing, quantity): buyorders = [] sellorders = [] for price in range(lowerlimit, upperlimit, gridspacing): buyprice = str(price) sellprice = str(price + gridspacing) buyorders.append(placeorder(instrumentid, "buy", "limit", quantity, buyprice)) #限价买入 sellorders.append(placeorder(instrumentid, "sell", "limit", quantity, sellprice)) #限价卖出 return buyorders, sellorders

创建网格订单

buy_orders, sell_orders = create_grid_orders(instrument_id, upper_limit, lower_limit, grid_spacing, quantity)

此函数旨在自动化加密货币交易中的网格交易策略。它根据指定的参数生成一系列买单和卖单，以在设定的价格范围内进行交易。

• instrument_id : 指定要交易的加密货币交易对，例如 "BTC-USDT" 或 "ETH-BTC"。这是用于标识特定交易市场的唯一标识符。务必使用平台支持的正确格式。
• upper_limit : 网格交易策略的最高价格。当价格接近此上限时，算法将逐步卖出加密货币。有效降低了在高位的持仓风险。
• lower_limit : 网格交易策略的最低价格。当价格接近此下限时，算法将逐步买入加密货币。有效降低了踏空的风险。
• grid_spacing : 网格中每个订单之间的价格间隔。较小的间隔会产生更密集的网格，从而增加交易频率，但同时也可能增加交易成本（例如交易手续费）。较大的间隔则会减少交易频率，但可能会错过一些交易机会。选择合适的间距取决于市场波动性和交易者的风险承受能力。
• quantity : 每个订单的交易数量。这表示每次买入或卖出订单中加密货币的数量。数量的选择应根据交易者的资金规模和风险管理策略来确定。数量过大可能导致爆仓风险，数量过小则可能收益甚微。

函数返回两个列表： buy_orders 和 sell_orders 。 buy_orders 包含在指定价格范围内创建的所有买单的详细信息，而 sell_orders 包含所有卖单的详细信息。这些订单随后可以被发送到交易所进行执行，从而实现自动化的网格交易策略。

订单管理： 监控已成交的订单，并在相应的价格位置重新下单。可以使用GET /api/v5/trade/orders-pending 接口查询未成交订单， 使用GET /api/v5/trade/order查询订单详情。 当买单成交后，需要在上方相应的价格位置重新挂卖单；当卖单成交后，需要在下方相应的价格位置重新挂买单。

风险提示： 网格交易策略在单边行情中容易出现亏损。需要设置止损点，以避免亏损扩大。此外，网格密度和每次交易数量的选择也会影响策略的收益和风险。交易手续费也是需要考虑的因素。