В мире криптотрейдинга арбитраж является одной из самых прибыльных стратегий, позволяющих зарабатывать на разнице цен одного и того же актива на разных биржах. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Python и библиотеки ccxt создать полностью автоматизированный скрипт для поиска арбитражных возможностей между Bybit и Binance.
🔍 Что такое криптоарбитраж?
Арбитраж – это стратегия, при которой трейдер покупает актив на одной бирже по более низкой цене и одновременно продает его на другой бирже по более высокой цене.
Это возможно из-за разницы ликвидности, задержек обновления котировок и торговых объемов на разных платформах.
Пример:
- Цена ETH/USDT на Binance – 2734.50 USDT
- Цена ETH/USDT на Bybit – 2765.50 USDT
- Арбитражная возможность – покупаем на Binance и продаем на Bybit с прибылью 1.14 USDT на 100 USDT вложений.
Цель нашего скрипта – автоматически находить такие возможности в реальном времени.
📌 Какие функции выполняет скрипт?
Наш код:
✅ Получает список всех торговых пар, доступных на Bybit и Binance.
✅ Проверяет реальные рыночные цены для каждой пары.
✅ Фильтрует малоликвидные и ошибочные данные.
✅ Рассчитывает разницу в процентах между биржами.
✅ Показывает где покупать, где продавать и ожидаемую прибыль на 100 USDT.
✅ Обновляет данные в реальном времени, автоматически сканируя новые возможности.
📥 Установка необходимых библиотек
Прежде чем запускать скрипт, убедитесь, что у вас установлены библиотеки:
pip install ccxt pandas- ccxt – библиотека для работы с криптобиржами.
- pandas – удобный инструмент для работы с таблицами.
🔧 Разбор кода
1️⃣ Импортируем библиотеки
import time
import ccxt
import pandas as pd- time – для задержки между проверками.
- ccxt – библиотека для получения рыночных данных с бирж.
- pandas – удобный вывод таблиц в консоли.
2️⃣ Определяем ключевые параметры
TOP_N = 5 # Количество пар в топе
THRESHOLD_PERCENT = 1 # Минимальный процент арбитража
MAX_PERCENT_DIFF = 5 # Максимальный арбитраж (если больше – удаляем)
INTERVAL = 5 # Интервал обновления (сек)
MIN_PRICE = 0.01 # Исключаем пары с очень маленькими ценами
MIN_VOLUME = 100000 # Минимальный объем (100 000 USDT)
TRADE_AMOUNT = 100 # Сумма сделки для расчета прибыли (в USDT)- Ограничение арбитража до 5%, чтобы исключить ошибки.
- Исключаем малоликвидные пары с объемом менее 100 000 USDT.
- Рассчитываем прибыль при вложении 100 USDT.
3️⃣ Подключаемся к биржам и получаем список пар
def get_common_symbols(exchange1, exchange2):
try:
symbols1 = set(exchange1.load_markets().keys())
symbols2 = set(exchange2.load_markets().keys())
return list(symbols1.intersection(symbols2))
except Exception as e:
print(f"Ошибка при получении списка торговых пар: {e}")
return []- Загружаем все пары с обеих бирж.
- Выбираем только общие пары, доступные на Bybit и Binance.
4️⃣ Получаем актуальные цены
def get_price(exchange, symbol):
try:
ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
return ticker['last'], ticker.get('quoteVolume', 0)
except Exception:
return None, None- Берем актуальную цену на бирже.
- Берем объем торгов, чтобы исключить неликвидные активы.
5️⃣ Основная логика поиска арбитража
def main():
bybit = ccxt.bybit()
binance = ccxt.binance()
common_symbols = get_common_symbols(bybit, binance)
total_pairs = len(common_symbols)
print(f"Найдено {total_pairs} общих пар. Начинаю мониторинг...")
while True:
arbitrage_opportunities = []
checked_pairs = 0
for symbol in common_symbols:
price_bybit, volume_bybit = get_price(bybit, symbol)
price_binance, volume_binance = get_price(binance, symbol)
checked_pairs += 1
if checked_pairs % 50 == 0 or checked_pairs == total_pairs:
print(f"Проверено: {checked_pairs} из {total_pairs} пар...")
if not price_bybit or not price_binance:
continue
if price_bybit < MIN_PRICE or price_binance < MIN_PRICE:
continue
if volume_bybit < MIN_VOLUME or volume_binance < MIN_VOLUME:
continue
spread = abs(price_bybit - price_binance)
avg_price = (price_bybit + price_binance) / 2
percent_diff = (spread / avg_price) * 100
spread_in_usd = spread * min(price_bybit, price_binance)
if percent_diff > MAX_PERCENT_DIFF:
continue
if percent_diff >= THRESHOLD_PERCENT:
if price_bybit < price_binance:
buy_exchange, sell_exchange = "Bybit", "Binance"
buy_price, sell_price = price_bybit, price_binance
else:
buy_exchange, sell_exchange = "Binance", "Bybit"
buy_price, sell_price = price_binance, price_bybit
amount_to_buy = TRADE_AMOUNT / buy_price
estimated_profit = (amount_to_buy * sell_price) - TRADE_AMOUNT
arbitrage_opportunities.append({
"Пара": symbol,
"Разница %": round(percent_diff, 2),
"Купить на": buy_exchange,
"Цена покупки": round(buy_price, 6),
"Продать на": sell_exchange,
"Цена продажи": round(sell_price, 6),
"Прибыль (100 USDT)": round(estimated_profit, 2)
})
arbitrage_opportunities.sort(key=lambda x: x["Разница %"], reverse=True)
if arbitrage_opportunities:
df = pd.DataFrame(arbitrage_opportunities[:TOP_N])
print("\n🔹 Топ арбитражных возможностей 🔹")
print(df.to_string(index=False))
else:
print("\nНет арбитражных возможностей на данный момент.")
time.sleep(INTERVAL)
if __name__ == "__main__":
main()📈 Вывод
Наш скрипт автоматически анализирует рынки Bybit и Binance, фильтрует некорректные данные и показывает реальные арбитражные возможности.
✅ Обновление в реальном времени.
✅ Точные цены и направления сделок.
✅ Расчет прибыли на 100 USDT.
Полный код:
import time
import ccxt
import pandas as pd
# Конфиг
TOP_N = 5 # Количество выводимых пар
THRESHOLD_PERCENT = 1 # Минимальный процент арбитража
MAX_PERCENT_DIFF = 5 # Максимальный арбитраж (если больше – удаляем)
INTERVAL = 5 # Интервал обновления (сек)
MIN_PRICE = 0.01 # Исключаем пары с очень маленькими ценами
MIN_VOLUME = 100000 # Минимальный объем (100 000 USDT)
TRADE_AMOUNT = 100 # Сумма сделки для расчета прибыли (в USDT)
def get_common_symbols(exchange1, exchange2):
"""Получает список общих торговых пар между двумя биржами."""
try:
symbols1 = set(exchange1.load_markets().keys())
symbols2 = set(exchange2.load_markets().keys())
common_symbols = symbols1.intersection(symbols2)
return list(common_symbols)
except Exception as e:
print(f"Ошибка при получении списка торговых пар: {e}")
return []
def get_price(exchange, symbol):
"""Получает цену и объем указанной пары на бирже."""
try:
ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
return ticker['last'], ticker.get('quoteVolume', 0)
except Exception:
return None, None
def main():
bybit = ccxt.bybit()
binance = ccxt.binance()
common_symbols = get_common_symbols(bybit, binance)
total_pairs = len(common_symbols)
if not common_symbols:
print("Не найдено общих торговых пар между биржами.")
return
print(f"Найдено {total_pairs} общих пар. Начинаю мониторинг...")
while True:
arbitrage_opportunities = []
checked_pairs = 0 # Счетчик проверенных пар
for symbol in common_symbols:
price_bybit, volume_bybit = get_price(bybit, symbol)
price_binance, volume_binance = get_price(binance, symbol)
checked_pairs += 1
# Вывод прогресса каждые 50 пар
if checked_pairs % 50 == 0 or checked_pairs == total_pairs:
print(f"Проверено: {checked_pairs} из {total_pairs} пар...")
# Фильтрация плохих данных
if not price_bybit or not price_binance:
continue
if price_bybit < MIN_PRICE or price_binance < MIN_PRICE:
continue
if volume_bybit < MIN_VOLUME or volume_binance < MIN_VOLUME:
continue # Исключаем пары с малым объемом
# Рассчет спреда
spread = abs(price_bybit - price_binance)
avg_price = (price_bybit + price_binance) / 2
percent_diff = (spread / avg_price) * 100
spread_in_usd = spread * min(price_bybit, price_binance)
# Фильтр аномальных значений
if percent_diff > MAX_PERCENT_DIFF:
continue # Пропускаем такие пары
if percent_diff >= THRESHOLD_PERCENT:
# Определяем направление сделки
if price_bybit < price_binance:
buy_exchange = "Bybit"
sell_exchange = "Binance"
buy_price = price_bybit
sell_price = price_binance
else:
buy_exchange = "Binance"
sell_exchange = "Bybit"
buy_price = price_binance
sell_price = price_bybit
# Расчет прибыли на 100 USDT
amount_to_buy = TRADE_AMOUNT / buy_price
estimated_profit = (amount_to_buy * sell_price) - TRADE_AMOUNT
arbitrage_opportunities.append({
"Пара": symbol,
"Разница %": round(percent_diff, 2),
"Купить на": buy_exchange,
"Цена покупки": round(buy_price, 6),
"Продать на": sell_exchange,
"Цена продажи": round(sell_price, 6),
"Прибыль (100 USDT)": round(estimated_profit, 2)
})
# Сортируем и выводим Топ-N
arbitrage_opportunities.sort(key=lambda x: x["Разница %"], reverse=True)
if arbitrage_opportunities:
df = pd.DataFrame(arbitrage_opportunities[:TOP_N])
print("\n🔹 Топ арбитражных возможностей 🔹")
print(df.to_string(index=False))
else:
print("\nНет арбитражных возможностей на данный момент.")
time.sleep(INTERVAL)
if __name__ == "__main__":
main()💡 Хотите проверить арбитраж прямо сейчас? Запустите код и начните мониторинг рынка! 🚀
Пока нет комментариев. Будьте первым!