用 Python 打造 Bitfinex 借貸機器人

我們要打造什麼

一個監看 USD 融資市場的機器人：它會維持一筆掛在當前 Flash Return Rate（FRR）上方 10% 的委託，讓借款需求自己上門。這個單一行為 — 永遠在市場上方掛著委託 — 是多數融資策略的核心，因為利率飆升太短，手動追不上。

前置條件：Python 3.10+、pip install requests、一個 Bitfinex 帳戶，以及融資錢包裡 $150 以上的資金（交易所的單筆委託下限）。其餘都在下面。

步驟 0：一把傷不了你的金鑰

在 Bitfinex 建立 API 金鑰（API Keys → Create New Key），權限只勾這些：Margin Funding 讀取 + 寫入、Wallets 讀取、Account Info 讀取。提款與交易保持停用 — 借貸機器人永遠不需要它們，而限定權限的金鑰意味著即使金鑰外洩，最多只會讓你的放貸定價失準，卻無法掏空你的帳戶。

逐項權限的完整說明在我們的 Bitfinex 貸方 API 指南裡；簡短版是：本文的一切只需要上述權限，不需要更多。

步驟 1：讀取市場（不需要金鑰）

利率是公開的。融資 ticker 的索引 0 會回傳以日利率表示的 FRR — 乘以 365 就是 APR。這個迴圈就是機器人的眼睛：

執行它，你就有了即時利率來源。現在就該內化的兩個慣例：Bitfinex 的每個利率都是日利率（0.0003 ≈ 10.95% APR），而且每個利率都是毛額 — 交易所會保留已賺取利息的 15%，所以乘以 0.85 才是實際進到你錢包的金額。

                
                  import requests, time

PUB = "https://api-pub.bitfinex.com"

def frr_apr(symbol: str = "fUSD") -> float:
    ticker = requests.get(f"{PUB}/v2/ticker/{symbol}", timeout=10).json()
    return ticker[0] * 365 * 100  # index 0 = FRR, a daily rate

while True:
    print(f"FRR now: {frr_apr():.2f}% APR")
    time.sleep(300)  # poll every 5 minutes — stay well inside rate limits
                
              

步驟 2：送出簽名委託

寫入需要驗證：對路徑做 HMAC-SHA384、一個嚴格遞增的 nonce，以及 JSON 主體。這就是整個驗證層 — 不需要 SDK：

period 是以天為單位的貸款期限（2–120）。短期讓你保持流動；長期則鎖定利率。金額是字串，最低相當於 $150。如果遇到 nonce: small 錯誤，代表有另一個程序用了同一把金鑰 — 一把金鑰配一個程序，永遠如此。

                
                  import hashlib, hmac, json, time, requests

KEY, SECRET = "your-key", "your-secret"
BASE = "https://api.bitfinex.com"

def auth_post(path: str, body: dict):
    nonce = str(int(time.time() * 1_000_000))  # must strictly increase per key
    raw = f"/api/{path}{nonce}{json.dumps(body)}"
    sig = hmac.new(SECRET.encode(), raw.encode(), hashlib.sha384).hexdigest()
    return requests.post(f"{BASE}/{path}", data=json.dumps(body), timeout=15, headers={
        "bfx-nonce": nonce, "bfx-apikey": KEY, "bfx-signature": sig,
        "content-type": "application/json",
    }).json()

def place_offer(rate_daily: float, amount: str = "150", period: int = 2):
    return auth_post("v2/auth/w/funding/offer/submit", {
        "type": "LIMIT", "symbol": "fUSD",
        "amount": amount, "rate": f"{rate_daily:.8f}", "period": period,
    })
                
              

步驟 3：策略迴圈

接下來是真正的機器人：如果沒有委託在掛，就在當前 FRR 上方 10% 掛一筆委託然後等待。利率上推時借款需求會把它成交；否則它就靜靜待著。這是百分位下限的粗糙版本 — 用固定加價取代能感知情境的加價：

這就是一個能運作的借貸機器人了。它確實會賺到融資利息，在平靜的週裡也不會讓你難堪。但它同時也刻意只是故事的開頭，而非結局。

                
                  def tick():
    apr = frr_apr()
    # naive floor strategy: rest 10% above the current FRR and wait to be hit
    target_daily = (apr * 1.10) / 365 / 100
    offers = auth_post("v2/auth/r/funding/offers/fUSD", {})
    if not offers:                      # nothing resting -> place one
        place_offer(target_daily)
    # a real bot also reprices stale offers, sizes per wallet balance,
    # handles partial fills, retries 429s, and survives restarts

while True:
    tick()
    time.sleep(600)
                
              

這 60 行沒有做的事

誠實清單 — 每一項都是業餘機器人悄悄陣亡的地方：

• 策略。「FRR + 10%」是隨意定的。下限應該是過去 60 天的第 96 百分位嗎？利率處於情境高點時該鎖 120 天嗎？要好好回答這些問題，需要把規則拿去重播多年的資料 — 這就是腳本與策略的差別。
• 重新定價。市場一動，掛著的委託就會過時。正式環境的機器人會持續依照當前委託簿重新定價，同時不會因頻繁改單而錯失成交。
• 狀態與重啟。迴圈跑到一半崩潰後重啟：哪些委託是你的？停機期間成交了什麼？把交易所狀態與你的意圖對帳，佔了一個真正機器人程式碼的大部分。
• 失敗處理。429 速率限制、5xx 回應、WebSocket 斷線、nonce 衝突、部分成交、貸款提前償還 — 每一項都需要一個決策，而不是凌晨三點的一個未處理例外。
• 帳務。你的真實收益在分類帳裡（利息入帳減去 15% 費用），不在你掛出的利率上。逐筆對帳每筆利息分類帳項目，才能讓收益與稅務數字站得住腳。

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