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使用示例

使用 Bitnxs AI 智能体最简单的方式，是在 App 内对话框中输入自然语言需求；如需自动化，可以由外部机器人（你自己写的，或由 Claude、ChatGPT 等 AI 编写）调用 https://api.bitnxs.com 上的 Bitnxs API。下面的提示词与 App 内智能体的真实能力一致，Python 代码与真实 API 一致。

App 内智能体提示词

Section titled “App 内智能体提示词”

获取明确的行情判断

分析一下 BTC 现在适合做多还是做空，给出入场位和失效位。

查看账户

我现在的仓位和最优报价是多少？

下一笔限价单

按你刚才的判断，在 65000 买 0.01 BTC。

阶梯挂单（一个批量动作，最多 20 笔）

在 BTC 上挂 3 笔限价买单：64000 买 0.01，63000 买 0.01，62000 买 0.02。

使用内置交易风格（“保守”快捷指令，App 原文）

接下来按"保守"风格帮我交易：
- 只交易 BTC
- 单笔仓位最多用 15% 钱包余额
- 同时最多持 1 个仓位
- 杠杆保持当前设置，不要修改
每次发现机会，先说明理由再让我确认下单。

Python：自建智能体或机器人

Section titled “Python：自建智能体或机器人”

以下代码使用文档中的 API（身份认证、接口总览）。先安装 pip install requests eth-account eth-utils，并把 BITNXS_USER（主钱包地址）和 BITNXS_API_KEY（权限受限的 API Key）设为环境变量。

import os, requests
from eth_account import Account
from eth_utils import keccak


BASE    = "https://api.bitnxs.com"
USER    = os.environ["BITNXS_USER"]      # main wallet address
API_KEY = os.environ["BITNXS_API_KEY"]   # never hard-code or paste into a prompt


def info(body):
    return requests.post(f"{BASE}/info", json=body).json()


def open_session():
    chal = requests.post(f"{BASE}/session/start", json={"user": USER}).json()
    sig = Account.unsafe_sign_hash(keccak(chal["challenge"].encode()), private_key=API_KEY)
    return requests.post(f"{BASE}/session/complete", json={
        "challengeId": chal["challengeId"],
        "signature": {"r": hex(sig.r), "s": hex(sig.s), "v": sig.v - 27},
    }).json()["sessionId"]


meta = info({"type": "meta"})   # asset ids, decimals, max leverage

定时入场：每小时挂一笔限价买单

Section titled “定时入场：每小时挂一笔限价买单”
import time
SID = open_session()          # refresh before the 1-hour session TTL
BTC = 1                       # numeric asset id from meta


for i in range(3):
    r = requests.post(f"{BASE}/session/order", json={
        "sessionId": SID, "requestId": int(time.time() * 1000),   # idempotency key
        "asset": BTC, "isBuy": True, "limitPx": "65000", "sz": "0.001",
        "reduceOnly": False, "orderType": {"type": "limit", "tif": "Gtc"},
    }).json()
    print(r)
    time.sleep(3600)

为多仓设置止盈止损

Section titled “为多仓设置止盈止损”

需要 set_triggers 权限。当预言机价格穿过 triggerPx 时，触发单以只减仓市价单执行（规则）。止盈和止损需分两次调用。

for is_tp, px in [(True, "72000"), (False, "61000")]:
    print(requests.post(f"{BASE}/session/trigger", json={
        "sessionId": SID, "asset": BTC, "isTp": is_tp,
        "triggerPx": px, "sz": "0.001", "positionSide": 1,   # 1 = long, -1 = short
    }).json())

简单策略循环：让大模型做判断，你来设上限

Section titled “简单策略循环：让大模型做判断，你来设上限”

适用于用 Claude、ChatGPT 或任何大模型搭建智能体的安全模式：

  1. 用 info({"type": "clearinghouseState", "user": USER}) 和 info({"type": "allMids"}) 读取状态。
  2. 把状态发给大模型，要求它返回 JSON 决策（long / short / wait、价格、数量）。
  3. 发送前在代码里校验：最大数量、每小时最多下单次数、允许的市场、价格是否在中间价附近区间内。
  4. 下限价单，再挂上止盈和止损触发单。
  5. 记录所有操作；连续出错就停止。
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