okex交易高手数据爬取，实现alpha跟单
加密市场2022-12-01 23:42:15
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前言：
不论是量化交易还是传统的手工交易，本质上都需要明确策略自身的逻辑性，在策略中明确风险、收益、对手等信息。
最近在研究一些因子的时候偶然间发现很多的交易所都有开放跟单或者是大佬交易的一些数据，这个想法就由此产生了。
跟单的逻辑很简单，作为一种投资组合的管理工具来说这无疑是最简单轻松的投资方式之一，但是往往坑大于收益。是过错的小伙伴应该很清楚。我们不建议大家跟单，也不建议大家看什么社区营销等，这其实意义都不大。
我们要做的是，看这些所见即所得的数据是否能够用科学有效的方法实现对自身策略增加更多有效好用的因子。
首先、数据爬取：
页面一共就两个，一个是列表页，一个是详情页。
列表页我们按照抓取"交易高手"为例：
分析页面数据我们可以知道，请求地址为：
有了以上数据我们利用requests包就很容易建立自己的请求：
返回数据我们利用dict来封装返回，方便后续使用。
列表详情页，其实数据比较多，请求需要一个uniqueName关键词，这是用户标识。根据这个标识查询用户相关数据信息。
通过以上数据我们基本能够完成用户持仓数据的获取。
根据详细请求我们获取了以下几组用户数据：
1、用户详细信息：建立用户数据库
2、用户持仓信息：建立持仓数据库
3、用户回撤信息：建立风险数据库
4、用户交易历史：用于数据分析
5、当前用户订单状态监控：实时监控交易详情，方便跟单
获取用户数据打印详细情况如上图。
然后、建立数据分析数据库
建立数据分析以及数据的前提是我们需要有详细并大量的数据。
数据关键字我们在上面已经介绍完毕，接下来就是如何获取更多的数据呢？
上图的数据都是来自okex的公开数据接口，如果我们需要更多的数据，就需要通过更多的平台，比如币coin，gate，kucoin等各种各样的数据平台来获取相应的数据并建立数据表。
最后、分析并建立跟单
分析的逻辑我介绍几个，详细的大家可以自行探索或者到星球获取更多详细的分析思路，建立自己的分析看板和跟单策略。
我们针对这些数据建立了详细的分析框架和数据看板，供大家学习交流。
下面介绍几个简单的分析逻辑：
1、用户交易频率分析：分析用户交易频率其实很有意思，我们正常的逻辑是，有确定行情才会去下单，用户频繁交易，交易策略小赚大亏，大概率是博弈用户。当然也有很多高手是高频的，这个也需要通过数据分析才能得到。不能简单看看就能知道。
2、用户交易历史分析：用户交易历史，体现了用户交易能力，这个不用我多说。
3、用户持仓回撤以及持仓周期分析：这里的用户持仓回撤和我们拉取的回撤不是一个回撤数据，持仓回撤是持仓过程中所承受的亏损，这里面分为时间和回撤值两个数据。这两个数据可以分析的东西比较多，比如用户持仓回撤较大，时间周期较长，那很可能扛单了，这类用户属于扛单用户，用户持仓时间很短，回撤很小，交易历史数据也很优秀，就是优质跟单用户。这两个数据可以分析的模型确实很多，大家自行探索。
等等.......
我简单看了下，能够分析的因子我们大概列举了有50多个，所以这类数据我个人觉得有时间精力的朋友可以研究研究，说不定就能找到”圣杯“。
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