需选择支持稳定API、低延迟行情与可编程下单的平台；依步骤申请API密钥并安全保管；策略模块基于EMA差值与ATR及成交量增强信号；执行引擎发送限价单与条件单；风控模块动态计算仓位与强制平仓；部署独立服务保障7×24运行。
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一、选择支持合约交易的平台
需确认平台具备稳定API接口、低延迟行情推送及可编程订单执行能力。主流平台中部分提供Websocket实时K线与深度数据，便于构建自动化逻辑。
1、登录平台官网，进入开发者中心页面。
2、申请API密钥，勾选“只读行情”与“交易下单”权限。
3、保存Secret Key并离线备份，禁止明文存储于代码中。
二、设计策略信号模块
该模块负责接收市场数据并输出多空信号，是系统决策核心。可基于价格行为、指标交叉或价量共振生成触发条件。
1、接入平台提供的WebSocket行情流，订阅指定合约的ticker与depth5数据。
2、每500毫秒计算一次EMA(9)与EMA(21)差值，当差值由负转正且绝对值突破0.3倍ATR(14)时标记多头信号。
3、使用滑动窗口统计最近10根K线的成交量均值，若当前K线成交量超均值180%则增强信号权重。
三、实现订单执行引擎
该模块将策略信号转化为实际委托单，需处理限价单、市价单、止盈止损逻辑及异常重试机制。
1、收到多头信号后，调用平台REST API发送POST请求至/order接口。
2、参数中price字段设为最新成交价上浮0.05%，type字段传入"limit"。
3、同步发起另一笔条件单请求，target_price设为入场价+2倍ATR，order_type设为"take_profit"。
四、配置风控与仓位管理
通过动态调整单笔开仓规模与强制平仓阈值，控制单次亏损对整体净值的影响幅度。
1、每次开仓前计算账户可用保证金，取其3.5%作为最大允许亏损额。
2、根据当前合约最小变动价位与预设止损点数，反推可开仓张数，向下取整。
3、当持仓浮亏达账户权益的2.2%时，自动触发全仓平仓指令。
五、部署独立行情与日志服务
避免策略运行依赖前端界面或第三方浏览器环境，确保7×24小时连续监听与响应。
1、使用Python的Flask框架搭建轻量HTTP服务，暴露/health与/signal端点。
2、将所有订单操作、信号生成、风控触发事件写入本地SQLite数据库，表结构含timestamp、event_type、params字段。
3、配置Linux系统的systemd服务，设置Restart=always，保证进程崩溃后5秒内自动重启。
