合约交易完全支持AI量化，已有成熟框架适配链上执行与实时行情响应；小白可通过结构化提示词驱动大模型生成可运行策略代码，需明确API约束、时间戳格式、禁用本地文件操作及仓位单位。
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合约交易完全支持AI量化，且已有成熟框架适配链上执行与实时行情响应。小白可通过结构化提示词驱动大模型生成可运行策略代码。
一、选择兼容Web3的量化平台
Web3场景下AI量化需对接链上数据源与智能合约执行层，平台必须支持Gas费预估、区块监听及Uniswap/Sushiswap等DEX协议调用接口。PTrade虽面向证券，但其事件驱动架构可经适配用于合约策略逻辑编排；更推荐使用专为加密资产设计的平台如Hummingbot（开源）、Kryll或自建基于CCXT+Web3.py的轻量引擎。
1、访问Hummingbot官网下载对应系统版本，完成Python 3.9+环境安装。
2、执行hb install命令初始化核心模块，自动拉取最新connector插件包。
3、在配置向导中选择目标交易所（如Binance Futures），输入API Key并启用读写权限。
4、运行hb import strategy加载AI生成的策略模板文件，确认参数映射无误后启动回测。
二、构建可落地的策略需求提示词
向AI明确输入策略要素能显著提升代码可用性，避免生成无法接入链上执行环境的伪代码。需强制约束指标计算范围、信号触发条件、仓位管理逻辑三类边界。
1、在提示词开头声明：「你是一名加密合约AI策略工程师，输出必须满足以下四点：仅使用Binance Futures REST API v1支持的字段；所有时间戳采用UTC+0；不调用任何本地文件读写函数；仓位单位为合约张数而非USDT金额」。
2、结构化描述策略骨架：「监控标的：BTC-USDT永续合约；数据周期：5分钟K线；入场条件：EMA(9)上穿EMA(21)且RSI(14)
3、追加风控指令：「每次开仓不超过账户权益5%；若连续两单亏损则当日暂停交易；滑点容忍阈值设为0.15%」。
三、接入链上实时数据流
AI策略依赖低延迟行情与链上状态更新，需绕过中心化API限频瓶颈，直接订阅WebSocket流并解析原始tick数据。关键在于将行情推送事件与策略逻辑解耦，确保handle_data函数每秒可处理≥50次信号判断。
1、使用Web3.py连接Ethereum主网节点，调用eth_getLogs监听指定合约地址的资金流入事件。
2、通过Binance Futures WebSocket订阅!bookTicker和btcusdt@kline_5m双通道，用asyncio实现并发接收。
3、在内存中维护滚动窗口：保存最近60根5分钟K线的OHLCV数组，并每3秒触发一次EMA/RSI重算。
4、当检测到满足条件的信号时，调用order_place函数生成限价单，订单参数中嵌入gas_price动态估算值。
四、部署至云服务器执行实盘
本地运行存在断连、休眠、时钟漂移等风险，实盘必须部署于7×24小时在线的Linux云实例。策略进程需具备崩溃自启、日志归档、异常熔断三项基础能力。
1、选用AWS EC2 t3.small实例（Ubuntu 22.04 LTS），执行sudo apt update && sudo apt install python3-pip supervisor。
2、创建systemd服务文件/etc/systemd/system/ai-futures.service，定义WorkingDirectory与Restart=always参数。
3、用supervisord管理日志轮转：设置logfile_maxbytes=10MB、logfile_backups=5，防止磁盘占满。
4、在策略代码入口处插入心跳检测：每60秒向Telegram Bot API发送getUpdates请求，失败三次即触发systemctl restart ai-futures。
五、验证链上执行结果
策略是否真正生效，不能仅依赖平台日志，必须交叉核验链上交易哈希与合约状态变更。重点检查订单签名是否被广播、Gas是否充足、滑点是否超出预设阈值。
1、从Binance Futures账户API获取最新成交记录，提取orderId与transactTime字段。
2、使用Etherscan API查询该订单关联的以太坊交易哈希（如有跨链结算），验证status为1且confirmations≥12。
3、比对策略日志中的期望成交价与链上实际price字段，若偏差超过0.15%则标记为滑点异常。
4、调用web3.eth.get_transaction_receipt(tx_hash)检查effectiveGasPrice是否低于策略设定的max_gas_price_gwei阈值。
