Дізнайтеся, як спростити торгівлю на споті викликом функцій з бібліотеки python-okx у Jupyter Notebook.1. Як запускати фрагменти коду Python у Jupyter Notebook? Jupyter Notebook — це неймовірно потужний і простий у використанні інструмент для розробки й аналізу даних на базі Python. Ви можете запустити сервер Jupyter Notebook на Windows, Mac OSS або Linux. У цьому посібнику наведено дуже детальну інструкцію про те, як створити й запустити Jupyter Notebook.2. Як установити пакет python-okx?

Налаштуйте середовище розробки: створіть власного торгового бота на таких мовах програмування, як Python, JavaScript або інших. Підключіться до API: під’єднайте бота до біржі в порядку, описаному в документації до API OKX. Розробіть і протестуйте свою стратегію: викладіть логіку торгівлі, протестуйте її на історичних даних і в симульованих умовах. Активуйте й контролюйте: коли ви досягли задовільної результативності, активуйте бота й регулярно перевіряйте, як він працює.

Скористаймося комплексними функціями, доступними в python-okx, на вищому рівні!Типи деривативів Для торгівлі на OKX доступні деривативи трьох типів: Термінові Безстроковий Опціони У матеріалі Деривативи Bitcoin простими словами: термінові, безстрокові й опціонні контракти ви можете дізнатися про особливості деривативів різних типів на OKX. У цьому посібнику ми візьмемо для прикладу безстроковий контракт.FAQ1.

Це прискорення зумовлене використанням фреймворку Plonky2, який компілює схеми, написані на Rust, в ефективну машинну мову замість використання повільніших скриптів на Python. Ми також вдосконалили Plonky2 для виконання деяких обчислень на графічних процесорах, зменшивши час на додаткові 30%. Краща аудиторська перевірка. У версії 2 ми використовуємо високорівневий фреймворк, який опрацьовує складні криптографічні дані. Наш код стає зрозумілішим, читабельнішим і менш схильним до помилок.