Binance Connector Python库中OTOCO订单参数配置详解
2025-07-03 14:16:13作者:尤辰城Agatha
概述
在使用Binance Connector Python库创建OTOCO(One Triggers OCO)订单时,开发者可能会遇到参数配置错误导致API调用失败的情况。本文将深入分析OTOCO订单的参数配置要点,帮助开发者正确使用这一高级订单类型。
OTOCO订单参数解析
OTOCO订单是一种复合订单类型,它包含一个主订单和两个关联的OCO(One Cancels Other)订单。当主订单成交后,系统会自动创建两个相互关联的挂单(一个止盈单和一个止损单)。
核心参数组
-
主订单参数(Working Order)
- workingSide: 订单方向(BUY/SELL)
- workingType: 订单类型(LIMIT/MARKET)
- workingPrice: 限价单价格
- workingQuantity: 订单数量
- workingTimeInForce: 订单有效期(GTC/IOC/FOK)
-
上方挂单参数(Pending Above Order)
- pendingAbovePrice: 止盈触发价格
- pendingAboveType: 止盈订单类型(LIMIT_MAKER)
- pendingQuantity: 订单数量(与主订单相同)
-
下方挂单参数(Pending Below Order)
- pendingBelowPrice: 止损限价
- pendingBelowStopPrice: 止损触发价
- pendingBelowType: 止损订单类型(STOP_LOSS_LIMIT)
- pendingBelowTimeInForce: 止损订单有效期
常见错误分析
在示例代码中,开发者使用了pendingTimeInForce参数,这会导致API返回"Not all sent parameters were read"错误。正确的做法是:
- 当设置
pendingBelowType为STOP_LOSS_LIMIT时,必须使用pendingBelowTimeInForce而非pendingTimeInForce - 上方挂单(LIMIT_MAKER)不需要单独设置时间条件,因为它本身就是立即成交或取消的订单类型
最佳实践建议
- 参数分组检查:将参数按主订单、上方挂单、下方挂单分组配置,避免混淆
- 类型匹配验证:确保订单类型与所需参数匹配
- 错误处理:完善捕获和处理API返回的错误信息
- 日志记录:记录完整的请求和响应数据,便于调试
总结
正确配置OTOCO订单参数需要理解Binance API的订单逻辑和参数要求。特别是对于复合订单类型,不同部分的订单需要对应各自的参数组。通过本文的分析,开发者可以避免常见的参数配置错误,更高效地使用Binance Connector Python库实现高级交易策略。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
186
201
暂无简介
Dart
627
142
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.53 K
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.11 K
622
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857