BitVision 是一款完全在终端中运行的、用于 Bitstamp 交易所的实时图表与交易仪表板。它配备了一个自动化交易机器人，该机器人利用机器学习来预测价格走势，并进行风险调整后的每日交易。

与其他系统不同的是，无需搭建服务器或编辑繁琐的配置文件。安装完成后，只需运行 $ bitvision 即可开始使用该仪表板。

BitVision 的主要功能包括：

• 每日汇率走势图
• 实时监控比特币相关新闻、技术指标以及区块链网络数据
• 记录历史交易和当前账户余额
• 投资组合指标，包括夏普比率、买卖准确率、净利润和收益率 [建设中]
• 轻松切换自动化交易模式，并支持手动下单

免责声明： BitVision 目前仍处于 Alpha 阶段。部分交易功能存在 Bug，尚未经过全面测试；所有已知问题请参见 此处。请自行承担使用风险！

安装

需要 Node v10+ 和 Python 3.7

通过 npm 安装：

$ npm i bitvision -g

使用

运行 $ bitvision 启动仪表板。

若需启用交易功能，请按照以下步骤获取 Bitstamp API 密钥和密钥：

1. 登录您的 Bitstamp 账户
2. 点击“安全” -> “API 访问”
3. 为您的访问密钥选择以下权限：
   • 账户余额
   • 用户交易记录
   • 未成交订单
   • 即时/限价买入订单
   • 即时/限价卖出订单
4. 点击“生成密钥”按钮，并务必将密钥妥善保存
5. 点击“激活”
6. 前往您的邮箱，点击 Bitstamp 发送的链接以激活 API 密钥

激活完成后，在仪表板中按下 L 键，将弹出一个模态窗口，提示您输入客户 ID、API 密钥和密钥。这些信息将本地存储于您的设备上，请务必妥善保管。

您可以在此下载本演示中使用的颜色配置文件：这里。

工作原理

命令行界面基于 Blessed.js 库构建。交易与图表架构则基于 SciPy 技术栈实现。BitVision 的整体架构如下所示：

BitVision 的架构围绕“存储”展开，即一个本地 JSON 文件目录，用于持久化应用状态（如 Bitstamp 凭证、自动交易状态等）以及需要在仪表板上显示的数据。当用户触发某个事件时，例如下单或刷新图表，会派生一个子进程来执行相应的服务（一个 Python 模块），该服务随后会将新数据或错误标志更新到存储中。

服务被组织成三个模块：数据获取模块、交易模块和自动化交易引擎。其中，“数据获取模块”从 Bitstamp 获取行情数据、投资组合数据和交易历史；从 Quandl 获取区块链数据（算力、难度等）；以及从 Coindesk 获取比特币相关新闻头条。“交易模块”封装了 Bitstamp 的 REST API，负责验证用户凭证、执行买入或卖出订单，以及切换自动交易模式。最后，“自动化交易引擎”是一个机器学习系统，旨在预测次日比特币价格的涨跌方向，并据此进行交易。

自动化交易引擎

在后台运行的是一个逻辑回归模型，该模型基于历史K线数据、技术指标和区块链数据组成的特征集进行训练。当引擎开启时，会调度一个每日定时任务，重新训练模型、预测价格变化，并根据预测结果下达经风险调整的买入或卖出订单。

技术指标

选择技术指标作为特征集的一部分，是因为它们有助于降低K线数据中的噪声，并可能揭示出供模型学习的价格模式（如果存在的话）。以下这些特定指标旨在反映价格动量、波动性、趋势，以及加密货币是否处于超买或超卖状态：

• 变化率比率 (ROCR)
• 平均真实波幅 (ATR)
• 平衡成交量 (OBV)
• 三重指数移动平均线 (TRIX)
• 动量 (MOM)
• 平均趋向指数 (ADX)
• 威廉百分比范围 (WILLR)
• 相对强弱指数 (RSI)
• 移动平均收敛散度 (MACD)
• 指数移动平均线 (EMA)

需要注意的是，在完全有效的市场中，公开交易资产的未来价格在统计上并不依赖于过去的价格；价格遵循“随机游走”过程，因此无法可靠地利用技术分析来战胜市场。不过，有效市场理论认为，美国股市至少属于半强势有效市场，因此我们仍然采用这一特征集，因为许多交易者在其策略中会使用技术分析，而且无论这些信号本身是否准确，技术指标发出的信号与实际执行的交易之间仍可能存在某种关联。

区块链数据

与其他公开交易资产不同，所有与比特币相关的基本数据都可以在网上获取，包括货币统计数据、区块详情、挖矿信息、网络活动和钱包活动等。以下是所考虑的区块链变量：

特征	描述
确认时间	一笔交易被纳入已挖区块并添加到公共账本所需的中位时间。
区块大小	平均区块大小，单位为MB。
平均交易成本	矿工总收入除以交易笔数。
难度	找到新区块的难度程度。
交易价值	区块链上所有交易的总估值。
算力	BTC网络每秒估计产生的哈希数量，单位为千兆哈希/秒。
每个区块的交易数	平均每个区块包含的交易数量。
唯一地址	区块链上使用的唯一地址总数。
总BTC数量	已经挖出的比特币总数。
交易手续费	支付给矿工的所有交易手续费的总价值。
每日交易数	每天发生的独立比特币交易总数。

数据预处理

在训练模型之前，会进行一系列标准的数据预处理步骤：

1. 使用最后观测值向前填充法（LOCF）填补训练集中的缺失值。
2. 为每个特征创建滞后变量（回溯三天）。
3. 对每个特征应用幂变换，使其更接近正态分布。

此外，由于比特币价格总体呈上升趋势，因此通过随机欠采样方法对训练集进行平衡处理，以防止模型产生偏向于正面预测的偏差。

最后，通过网格搜索确定了逻辑回归模型的最佳超参数值，分别为：

• 正则化范数：L1
• 容差：0.001
• 正则化强度：1000
• 最大迭代次数：150

模型评估

在决定采用逻辑回归模型之前，我们先用80%的数据集训练了三个模型，并用20%的数据集进行了测试。结果如下：

模型	准确率	精确率（PPV）	特异性（TNR）	召回率（TPR）
逻辑回归	56.7%	56%	51.2%	62.2%
梯度提升机	53.8%	53.9%	54.5%	53.1%
随机森林分类器	50.5%	50.5%	52.6%	48.3%

可以看出，逻辑回归模型的整体准确率最高，且在预测上涨趋势方面表现最佳，但在预测下跌趋势方面的准确率最低。

贡献

该交易引擎只是一个概念验证，并非值得信赖的盈利工具。尽管如此，系统仍有许多值得改进的地方：

1. 应当使用凯利准则，为每笔交易分配经过风险调整的资金比例。
2. 可以用LSTM网络替代逻辑回归模型。价格预测本质上是一个序列学习任务，而LSTM正是为此设计的。LSTM具有所谓的记忆单元，能够存储数十个时间步之前的长期信息。这一点非常重要，因为在市场中，因果关系往往相隔甚远。
3. 应当进一步研究以下潜在特征：Bitcoin Core项目的GitHub活跃度、与比特币相关的新闻、推文及Reddit社区内容的文本分析，以及一些热门比特币预测网站或意见领袖的预测结果（遗憾的是，确实有不少人会依据这些预测来进行交易）。
4. 进行回测！除了简单的留出法之外，还应尝试滚动窗口交叉验证。

除了交易引擎之外，BitVision架构还有许多可以改进的地方。一个长期目标是将所有服务从Python重写为Node.js，以避免跨语言执行带来的复杂性。但如果你想找一个小问题来帮忙解决，可以在这里找到许多待办事项。

BitVision 快速上手指南

BitVision 是一款运行在终端内的实时图表与交易仪表盘，专为 Bitstamp 交易所设计。它内置基于机器学习的自动交易机器人，可预测价格走势并执行风险调整后的每日交易。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Node.js: 版本 v10 或更高
• Python: 版本 3.7 或更高
• 操作系统: 支持 Linux, macOS 或 Windows (需配置相应终端环境)

注意：本项目目前处于 Alpha 阶段，部分交易功能可能存在 Bug，请在实盘使用时务必谨慎，风险自担。

安装步骤

使用 npm 全局安装 BitVision：

$ npm i bitvision -g

(国内用户若遇到下载缓慢问题，可临时切换淘宝镜像源：npm config set registry https://registry.npmmirror.com)

基本使用

1. 启动仪表盘

安装完成后，直接在终端运行以下命令即可启动：

$ bitvision

此时您将看到包含比特币汇率图、实时新闻监控、技术指标及账户余额的终端界面。

2. 配置交易权限（可选）

若需启用自动交易或手动下单功能，请按以下步骤获取 Bitstamp API 密钥：

1. 登录您的 Bitstamp 账户。
2. 进入 Security -> API Access。
3. 为生成的 API Key 勾选以下权限：
   • Account Balance
   • User Transactions
   • Open Orders
   • Buy Instant/Limit Order
   • Sell Instant/Limit Order
4. 点击 Generate Key，妥善保存生成的 Secret（仅显示一次）。
5. 点击 Activate，并前往邮箱点击 Bitstamp 发送的激活链接。

3. 录入凭证

在运行中的 BitVision 仪表盘界面：

1. 按下键盘上的 L 键。
2. 在弹出的模态框中依次输入您的 Customer ID、API Key 和 Secret。
3. 确认提交。

安全提示：这些凭证将加密存储在本地机器的 Store 目录中，请确保设备安全。

配置完成后，您即可在仪表盘内切换自动交易模式或手动下达买卖指令。