实战手记】别被主力骗了，用 Python 监控 ETH 毫秒

做交易久了，对盘感这个词应该不陌生。但“盘感”如果不量化，就永远是玄学。

最近我在优化我的日内高频策略，主要针对 ETH 的短线波动。为了验证我的策略信号是否滞后，我决定手写一个实时监控工具。我不看 1 分钟线，我要看 Tick。

为什么必须看 Tick？ 很多时候，同花顺或者通达信上的 K 线已经是“结果”了。而在 Tick 数据中，你能看到多空双方在微观层面的厮杀过程。比如，瞬间的大单砸盘和随后的快速回补，在 K 线上可能只是个下影线，但在 Tick 图上，那是一个清晰的 V 型反转信号。

工具搭建：Python + 实时流 为了捕捉这种信号，我们需要极其纯净的数据流。如果数据源本身自带 500ms 的延迟，那高频就变成了“接盘”。

我的方案很简单：

找个稳定的 WebSocket 接口（目前回测和实盘我都挂在 AllTick 上，主要是稳，没那么多丢包的破事）。
用 Python 接收推送。
实时画图。

import websocket
import json
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from datetime import datetime

# 用于存储时间和价格
times, prices = [], []

# WebSocket 消息回调
def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    price = float(data['price'])
    timestamp = datetime.fromtimestamp(data['timestamp'])
  
    times.append(timestamp)
    prices.append(price)
  
    # 保留最近 50 条数据
    if len(times) > 50:
        times.pop(0)
        prices.pop(0)

def on_open(ws):
    subscribe_msg = {
        "type": "subscribe",
        "symbol": "ETHUSD"
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))

# 动态绘图函数
def animate(i):
    plt.cla()
    plt.plot(times, prices, color='orange', marker='o')
    plt.title("ETH 实时走势图")
    plt.xlabel("时间")
    plt.ylabel("价格（USD）")
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.tight_layout()

# WebSocket 地址示例（AllTick API）
ws_url = "wss://ws.alltick.co/realtime"

ws = websocket.WebSocketApp(ws_url, on_message=on_message, on_open=on_open)

# 用线程运行 WebSocket
from threading import Thread
Thread(target=ws.run_forever, daemon=True).start()

# 实时刷新可视化
plt.show()

实战心得 把这个脚本挂在副屏上，你会发现市场的节奏感完全不同了。你可以直观地看到价格变化的“加速度”。

当曲线变得平滑时，往往是散户在交易。
当曲线出现几乎垂直的跳跃时，那是量化机器人在进场。

做量化，工具不仅要好用，更要“趁手”。建议大家把这段代码拿去改一改，加上自己的均线或者布林带，做成一个专属的狙击镜。

实战手记】别被主力骗了，用 Python 监控 ETH 毫秒

评论