你會推薦哪個算法交易庫來交易比特幣？
我開始使用 Python 庫對加密貨幣進行算法交易。大多數交易所都有 RESTful API，可讓您輕鬆編寫自己的程式碼並開始使用。
但是，我想從已建立的庫（如 zipline 等）的分析功能中受益。然而，這些還不支持加密貨幣的交易（目前）。
我應該嘗試為我最喜歡的加密貨幣交易所編寫後端，還是有其他選擇？
幾個月前我開始做同樣的事情。
您幾乎可以在任何平台上測試您的策略：我嘗試過：
backtrader - www.backtrader.com - 基於 python 的開源，具有出色的文件和社區支持，有用的作者和一些出色的功能。如果你有基本的python，那麼這將是我的建議。
ninjatrader - 免費下載，易於使用的視覺效果適合初學者 - 你也可以通過 backtrader 獲得它，但你需要更多的 unix/python 知識。
Wealthlab - 類似於 ninjatrader，但帶有一個策略庫，因此您可以立即開始。
Gekko - 基於 Java nodejs。非常好的平台，可以快速啟動和執行，是迄今為止唯一一個可以設置實時機器人的平台，儘管 backtrader 使用者 bartosh 似乎已經使用 ccxt 開發了一個分支，但我還沒有對其進行測試。我離開了這個選項，因為我想沿著 python 路線走。
我認為對於大多數加密機器人愛好者來說最棘手的一點是獲取數據，所以這是我的 ccxt 腳本，它將從 poloniex 中提取數據（您可以更改它 - 請參閱：https ://github.com/ccxt/ccxt )
這個特殊的使用 ninjatrader 的輸入格式。
獲取數據：
獲得它的最佳地點是 ccxt - 每個交易所都有不同的屬性，但我發現 poloniex 為我提供了 5m、15m 和 1d 時間範圍內大多數硬幣的最長歷史持續時間。
這是一個可用於提取 poloniex 資訊的腳本：
import ccxt import datetime import time import math import pandas as pd # DATA FEED FROM EXCHANGE symbol = str('ETH/USDT') timeframe = str('1d') exchange = str('poloniex') exchange_out = str(exchange) start_date = str('2014-01-01 00:00:00') get_data = True def to_unix_time(timestamp): epoch = datetime.datetime.utcfromtimestamp(0) # start of epoch time my_time = datetime.datetime.strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") # plugin your time object delta = my_time - epoch return delta.total_seconds() * 1000 # CSV File Name symbol_out = symbol.replace("/", "") filename = '{}-{}-{}.csv'.format(exchange_out, symbol_out, timeframe) out_filename = '{}-{}-{}-out.csv'.format(exchange_out, symbol_out, timeframe) # Get our Exchange exchange = getattr(ccxt, exchange)() exchange.load_markets() hist_start_date = int(to_unix_time(start_date)) data = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, since=hist_start_date) header = ['Timestamp', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'] df = pd.DataFrame(data, columns=header) df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'], unit='ms') df['Timestamp'] = df['Timestamp'].dt.strftime('%Y%m%d %H%M') #Precision df[['Volume']] = df[['Volume']].astype(int) # Save it df.to_csv(filename, index= False,header=False, sep=';')Backtest rookies 是一個很好的入門網站——作者似乎也是一個非常好的人：https ://backtest-rookies.com 。
這是許多其他量化內容的好清單：
https://github.com/EliteQuant/EliteQuant/blob/master/README.md#cryptocurrency
祝你好運！
編輯：7/3/18：再添加一個 - Zorro - https://zorro-project.com/。使用 c-lite 程式，快速，良好的教程https://www.financial-hacker.com/ - 免費版本可用於低交易量，並能夠從多個來源下載歷史數據。
編輯：2019 年 12 月 4 日：這是一個很好的連結 量化建模、交易、投資組合管理的線上資源列表。
QuantConnect 已經讓使用者參與了 REST 比特幣經紀業務——它完全開源並且對貨幣有完整的建模支持。它還在 beta 中支持 python。
https://www.quantconnect.com/forum/discussion/958/bitfinex-brokerage
（我是QuantConnect的創始人）
編輯：現在完全支持 python 和加密貨幣。我們已將 GDAX 經紀業務投入生產！
編輯（12/2017）：社區使用者貢獻了一個 Bitfinex 實現。現在處於 PR 階段。
編輯（7/2019）：Bitfinex 已經投入生產大約 6 個月並且穩定。我們已經安裝了來自 GDAX 和 Bitfinex 的完整報價交易報價數據，可在網站上進行免費回測。