抹茶&Bybit自动化交易策略构建终极指南：模板设计与实践

时间：2025-02-28 21:24:48 阅读：7

抹茶(MEXC) & Bybit: 构建自动化交易策略模板的终极指南

在瞬息万变、充满不确定性的加密货币市场中，仅凭直觉进行交易往往伴随着巨大的风险。一个经过周密设计且经过充分验证的交易策略，如果能与自动化执行相结合，将能够显著提高交易效率，有效降低人为错误带来的负面影响，并能够精准地捕捉市场中稍纵即逝的交易机会。自动化交易策略允许交易者根据预先设定的规则，在无人为干预的情况下执行买卖操作，从而确保策略的严格执行，并最大限度地减少情绪化决策的干扰。

抹茶(MEXC)和Bybit作为全球领先的加密货币交易所，均致力于为用户提供卓越的交易体验。为了满足不同交易者的需求，这两个交易所都提供了丰富的功能和强大的API接口，这些工具和接口极大地简化了交易策略的创建和部署过程，为用户构建个性化的自动化交易策略提供了坚实的基础。通过利用这些API接口，交易者可以编写程序代码，实现自动下单、止损止盈、仓位管理等功能，从而将精力集中在策略的优化和市场分析上。

本文将深入探讨如何在抹茶和Bybit交易所上构建实用的自动化交易策略模板，并详细介绍所需的关键步骤和注意事项。我们将从API密钥的获取、交易接口的使用、策略逻辑的构建、风险管理机制的建立等多个方面进行剖析，力求为读者提供一份全面且易于理解的指南，助力您在充满机遇和挑战的数字资产海洋中稳健地扬帆起航，最终实现理想的投资目标。我们将重点关注如何利用这些交易所提供的工具来优化你的交易流程，提高你的交易效率，并最终提高你的盈利能力。

抹茶(MEXC)交易策略模板构建

抹茶交易所（MEXC）为用户提供了便捷的自动化交易工具，包括网格交易和合约跟单功能。这些功能虽然在形式上并非传统意义上的“策略模板”，但它们可以作为用户探索和实践自动化交易策略的良好起点。网格交易允许用户预设一系列买入和卖出价格区间，系统会在这些区间内自动执行交易，从而在震荡行情中获取利润。合约跟单功能则允许用户复制经验丰富的交易员的交易策略，这对于新手来说是一个学习和盈利的有效途径。

1. 网格交易:

网格交易是一种被广泛应用的量化交易策略，其核心思想在于通过在预先设定的价格区间内，按照一定的间隔布置大量的买单和卖单，从而在价格的震荡波动中持续获取利润。抹茶交易所提供的网格交易功能旨在简化这一复杂的过程，使用户无需具备专业的编程技能也能轻松应用。用户在使用抹茶的网格交易功能时，需要设置以下关键参数：

  • 价格范围： 设定网格交易运行的最高价格和最低价格。这个区间的确定至关重要，它决定了交易策略的盈利空间和风险敞口。更宽泛的范围可以捕捉更大的价格波动，但也增加了资金被套牢的可能性；更窄的范围则降低了风险，但可能错过盈利机会。
  • 网格数量： 定义在指定价格范围内创建的买单和卖单的数量。网格数量直接影响交易的频率和单次交易的利润。增加网格数量会提高交易频率，但同时会降低每次交易的利润空间，并增加交易手续费成本；减少网格数量则降低了交易频率，可能错失部分盈利机会，但单次盈利的潜力会增加。
  • 投入资金： 决定投入到网格交易策略中的总资金量。这部分资金将用于执行买单和卖单。合理分配投入资金对于控制风险至关重要，应根据自身风险承受能力和交易品种的波动性进行调整。
  • 触发价格（可选）： 设置一个特定的价格水平，当市场价格达到该水平时，网格交易策略才会启动。这一功能允许用户在特定市场条件下激活网格交易，例如在预期价格突破关键阻力位时。

网格交易的主要优点是其简单性和易用性，用户无需掌握复杂的编程知识即可执行。这使得它成为量化交易的入门选择。然而，网格交易也存在固有的风险，尤其是在单边行情（即价格持续上涨或持续下跌）中，可能会导致资金被长时间套牢，甚至造成亏损。因此，在使用网格交易策略时，务必充分了解其风险，并设置合理的止损点，以控制潜在的损失。

2. 合约跟单:

抹茶交易所提供的合约跟单功能，旨在让缺乏经验的交易者能够借鉴专业人士的策略，实现自动化交易。用户通过复制经验丰富的交易员的操作，简化交易流程，降低参与合约交易的技术门槛。该功能既能帮助新手学习交易技巧，也能为他们带来潜在的盈利机会。在启用跟单功能前，用户需审慎选择符合自身风险偏好的交易员，并对相关参数进行精细化设置：

  • 跟单比例： 决定跟随交易员交易规模的百分比。例如，设置50%的跟单比例，则用户账户将以交易员交易量的50%进行同步交易。该参数允许用户根据自身风险承受能力调整跟单规模。
  • 止损比例： 设置跟单交易的最大允许亏损幅度。止损比例是风险管理的关键组成部分，一旦跟单交易的亏损达到预设比例，系统将自动平仓，以避免更大的损失。合理设置止损比例有助于保护投资本金。
  • 跟单资金： 指定用于跟单交易的总资金额度。用户需根据自身财务状况和风险偏好，合理分配跟单资金。过度投入可能导致风险集中，而资金不足则可能错失盈利机会。

合约跟单的主要优势在于其便捷性，它解放了用户的时间和精力，使他们能够直接受益于专业交易员的策略。同时，通过观察和学习优秀交易员的操作，用户可以提升自身的交易水平。但合约跟单并非没有风险。即使是经验丰富的交易员也可能出现判断失误，导致亏损。市场环境变化莫测，过去的业绩并不能保证未来的盈利。因此，用户在选择交易员时，应综合考虑其历史业绩、风险偏好、交易风格等因素，并结合自身的风险承受能力进行评估。严格的风险控制至关重要。用户应根据自身情况，设置合理的止损比例和跟单资金，并密切关注跟单交易的进展情况，及时调整策略。切记，合约跟单是一种投资行为，存在亏损的风险，请务必谨慎操作。

Bybit 交易策略模板构建

Bybit 提供了强大的 API 接口和全面的交易工具，使得用户能够构建远比传统交易所更为精细和复杂的自动化交易策略。这种高自由度的策略定制能力，对于追求稳定收益和精确风险控制的专业交易者至关重要。

具体来说，Bybit 的 API 接口不仅支持常用的 REST 请求，还提供了 WebSocket 实时数据流，允许策略快速响应市场变化。交易者可以利用这些接口获取深度行情数据、账户余额信息以及执行订单操作。例如，可以订阅特定交易对的逐笔成交数据，基于成交量的变化动态调整仓位。

Bybit 提供的交易工具包括但不限于条件单、止盈止损单、追踪止损单等。这些工具能够帮助用户在策略中预设各种触发条件，自动执行交易，从而降低人工干预的风险。例如，可以通过条件单实现突破交易策略，当价格突破预设阻力位时自动买入；或者使用追踪止损单锁定利润，当价格上涨到一定幅度后，止损价位也随之上移。

高级用户还可以结合 Bybit 提供的历史数据，进行回测分析，评估策略的有效性。回测分析能够模拟策略在过去一段时间内的表现，帮助用户发现潜在的风险和优化空间。例如，可以通过回测分析确定最佳的止损价位和仓位管理策略。

1. API 接入：

Bybit 的 API 接口为用户提供了通过编程方式访问交易所实时数据和自动化执行交易的能力。开发者可以利用各种编程语言，如 Python、Java、Node.js 等，并参考 Bybit 提供的详尽 API 文档，构建定制化的交易机器人和量化交易策略。这种方式极大地提升了交易效率，并允许用户根据预设算法进行高速、精确的交易操作。

  • 获取 API 密钥： 为了安全地访问 Bybit API，用户必须首先在 Bybit 账户的 API 管理页面生成 API 密钥对，包含 API Key 和 API Secret。务必妥善保管 API Secret，切勿泄露给他人，并建议启用 IP 访问限制，以增强安全性。
  • 选择编程语言和库： 根据个人技术栈和项目需求，选择合适的编程语言。对于 Python 开发者，常用的 Bybit API SDK 包括 pybit 和 ccxt 。选择后，通过包管理器（如 pip）安装相应的库： pip install pybit 或 pip install ccxt 。其他语言也有相应的库可供选择。
  • 编写代码： 使用 API 接口可以便捷地获取各种市场数据，例如最新的交易价格、实时成交量、订单簿深度、历史交易数据等。利用这些数据，可以进行更深入的市场分析和趋势预测，为交易决策提供依据。
  • 设计交易逻辑： 交易逻辑是交易机器人的核心。开发者需要根据自身的交易策略，将复杂的交易规则转化为可执行的代码。例如，可以根据移动平均线、相对强弱指数 (RSI)、MACD 等技术指标来判断买卖时机。交易逻辑应包含对不同市场情况的应对方案。
  • 执行交易： 通过 API 接口，用户可以自动提交买入和卖出订单。支持多种订单类型，包括市价单、限价单、止损单、止盈单等。可以根据交易策略选择合适的订单类型，并设置相应的订单参数，如价格、数量等。
  • 风险控制： 风险控制在自动化交易中至关重要。为了限制潜在损失，必须设置止损和止盈参数。止损订单会在价格达到预设的止损价位时自动触发，帮助限制亏损。止盈订单则会在价格达到预设的止盈价位时自动触发，锁定利润。还应设置仓位大小限制、最大亏损比例等参数，以全面控制交易风险。

一个简单的Python示例 (需要安装 pybit 库):

为了与Bybit交易所的API进行交互，需要安装官方提供的Python库 pybit 。可以使用pip包管理器进行安装： pip install pybit 。

from pybit import HTTP

此行代码从 pybit 库中导入 HTTP 类，该类用于发起HTTP请求，与Bybit API进行数据交互。

api_key = "YOUR_API_KEY"
api_secret = "YOUR_API_SECRET"

这里需要替换成您在Bybit交易所申请到的API密钥和密钥。 API密钥用于身份验证，确保只有授权用户才能访问您的账户和交易数据。请妥善保管您的API密钥和密钥，避免泄露。

ws = HTTP( "https://api.bybit.com", api_key=api_key, api_secret=api_secret )

这部分代码初始化了 HTTP 对象，用于与Bybit的API端点建立连接。 "https://api.bybit.com" 是Bybit API的基准URL。 api_key 和 api_secret 参数用于向Bybit API进行身份验证，验证通过后，就可以使用该对象调用Bybit API的各种接口，如获取市场数据、下单交易、查询账户信息等。

获取BTCUSDT的最新价格

获取BTCUSDT交易对的实时价格是加密货币交易和分析中的一项基本操作。以下代码展示了如何通过Websocket连接，获取并解析BTCUSDT的最新价格信息。

ticker = ws.latest_information_for_symbol(symbol="BTCUSDT")

这行代码使用名为 ws 的Websocket客户端对象，调用 latest_information_for_symbol 方法，并传入 symbol="BTCUSDT" 参数。此方法向交易所服务器发送请求，获取关于BTCUSDT交易对的最新信息。 ticker 变量将存储交易所返回的原始数据，通常是一个包含多个字段的字典或JSON对象。这些字段可能包括但不限于：最新成交价、最高价、最低价、成交量等。

price = float(ticker['result'][0]['last_price'])

这行代码从 ticker 变量中提取出 last_price ，也就是最新的成交价格。由于交易所返回的数据通常是字符串类型，我们需要使用 float() 函数将其转换为浮点数类型，以便进行后续的数值计算和分析。这里假设 ticker 是一个嵌套的字典结构，其结构如下： 


{
    'result': [
        {
            'last_price': '当前最新价格',
            // 其他字段...
        }
    ],
    // 其他字段...
}

需要注意的是，不同的交易所API返回的数据结构可能有所不同。因此，在使用这段代码时，请务必查阅交易所的API文档，确认 ticker 变量的结构以及 last_price 字段的名称和位置，并据此进行适当的调整。如果返回的数据格式与上述示例不同，则需要相应地修改代码以正确提取 last_price 。例如，如果 last_price 直接位于 ticker['result'] 中，则代码应改为 price = float(ticker['result']['last_price']) 。

如果价格低于30000美元，买入0.01个BTC

此代码段展示了当比特币 (BTC) 价格跌破 30000 美元时，如何通过编程方式执行市价买入订单，购买 0.01 个 BTC。该示例模拟了一个交易策略，当市场价格达到预设的低位时，自动进行买入操作。使用的编程语言可能是 Python，并且依赖于一个与加密货币交易所进行交互的 WebSockets API ( ws )。

代码详解： 

if price < 30000:
    order = ws.place_active_order(
        symbol="BTCUSDT",
        side="Buy",
        order_type="Market",
        qty=0.01,
        time_in_force="GoodTillCancel"
    )
    print(f"以市价买入0.01  BTC: {order}")

逐行解释：

  • if price < 30000: ：这是一个条件语句，检查当前比特币价格是否低于 30000 美元。 price 变量代表从某个实时数据源获取的比特币价格。
  • order = ws.place_active_order(...) ：如果价格条件满足，则执行此行代码。它使用 ws 对象（代表 WebSockets 连接）的 place_active_order 方法向交易所提交一个新订单。
  • symbol="BTCUSDT" ：指定交易的货币对。在这个例子中，是比特币兑美元 (BTCUSDT)。这意味着我们将用美元购买比特币。
  • side="Buy" ：指定订单的方向。 "Buy" 表示这是一个买入订单，意味着我们希望购买比特币。
  • order_type="Market" ：指定订单类型为市价单。市价单会立即以当前市场上最佳可用价格执行。
  • qty=0.01 ：指定要购买的比特币数量。这里设置为 0.01 BTC。
  • time_in_force="GoodTillCancel" ：指定订单的有效期。 "GoodTillCancel" (GTC) 意味着订单将一直有效，直到被完全执行或手动取消。
  • print(f"以市价买入0.01 BTC: {order}") ：此行代码打印一条消息，确认已提交市价买入 0.01 BTC 的订单。 {order} 部分会显示交易所返回的订单详细信息，例如订单 ID、执行价格等。

重要提示：

  • 此代码示例需要一个有效的 WebSockets 连接 ( ws ) 到加密货币交易所，并且需要预先配置好 API 密钥。
  • 在实际交易中使用此代码之前，请务必进行充分的测试和风险评估。
  • 市价单可能会受到滑点的影响，这意味着实际成交价格可能与预期价格略有不同。
  • 交易手续费也需要考虑，这会影响最终的盈亏。

2. Bybit 交易机器人平台 (即将推出或已推出):

Bybit 正在积极开发或已经正式上线了其官方交易机器人平台，旨在赋能用户，即使不具备专业的编程技能，也能便捷地创建、定制和部署个性化的加密货币交易策略。这一平台致力于提供一个用户友好且功能强大的自动化交易环境，为用户提供多元化的交易工具和功能：

  • 可视化策略编辑器： 平台核心功能之一是可视化策略编辑器，它采用直观的拖拽式模块化设计，允许用户通过图形化的方式构建复杂的交易策略逻辑流程。用户可以轻松地将不同的交易指令、技术指标和条件判断模块连接起来，形成完整的交易策略。这种方式大大降低了策略创建的门槛，使得即使是初学者也能快速上手。
  • 回测功能： 为了确保交易策略的有效性和可靠性，Bybit 交易机器人平台集成了强大的回测功能。用户可以使用平台提供的历史市场数据，模拟策略在过去一段时间内的表现。通过回测，用户可以评估策略的盈利能力、风险水平以及在不同市场条件下的适应性，从而对策略进行优化和改进。回测结果通常会以详细的图表和数据报告形式呈现，帮助用户更全面地了解策略的优缺点。
  • 风险管理工具： 交易机器人平台深知风险管理的重要性，因此内置了全面的风险管理工具。用户可以根据自身风险承受能力和交易目标，灵活设置止损、止盈等关键风险控制参数。止损单会在价格达到预设的亏损水平时自动平仓，以防止损失扩大；止盈单则会在价格达到预设的盈利目标时自动平仓，以锁定利润。平台可能还提供其他风险管理功能，如仓位控制、资金分配比例设置等，帮助用户有效控制交易风险。
  • 策略市场： 为了促进交易策略的交流和学习，Bybit 交易机器人平台通常会建立一个策略市场。在这个市场中，用户可以浏览、搜索和复制其他经验丰富的交易者分享的交易策略。这为新手提供了一个学习和借鉴的机会，同时也为策略开发者提供了一个展示和推广自身策略的平台。用户可以根据策略的收益率、风险指标、回测结果等信息，选择适合自己的策略进行复制或参考。需要注意的是，复制他人策略时，用户仍需充分了解策略的逻辑和风险，并根据自身情况进行适当调整。

3. 构建趋势跟踪策略模板:

趋势跟踪是一种广泛应用的交易策略，其核心在于识别市场中持续存在的趋势，并通过顺应这些趋势的方向来获取利润。它假设价格会朝着既定方向持续移动一段时间，因此交易者会寻求在趋势开始时入场，并在趋势结束前退出。

  • 计算移动平均线： 移动平均线是趋势跟踪策略的基础。通常需要计算至少两条移动平均线：一条是短期移动平均线，例如5日均线或10日均线，对价格变化反应更敏感；另一条是长期移动平均线，例如20日均线、50日均线或200日均线，更能反映整体趋势方向。短期均线常用于捕捉短期价格波动，而长期均线用于确认长期趋势。 选择合适的周期长度至关重要，需根据交易品种和个人风险偏好进行调整。
  • 判断趋势： 通过比较短期和长期移动平均线的位置关系来判断市场趋势。经典的判断方法是：当短期移动平均线从下方穿过长期移动平均线时，被称为“金叉”，通常被视为上升趋势的信号，表明短期价格上涨速度超过长期平均水平；相反，当短期移动平均线从上方穿过长期移动平均线时，被称为“死叉”，通常被视为下降趋势的信号，表明短期价格下跌速度超过长期平均水平。更复杂的策略可能涉及多条移动平均线，或结合其他指标进行辅助判断，以减少虚假信号。
  • 执行交易： 在确认上升趋势后，执行买入操作，建立多头头寸，期待价格进一步上涨。在确认下降趋势后，执行卖出操作，建立空头头寸（如果平台支持融券做空），期待价格进一步下跌。入场时机可以选择在信号确认时立即执行，也可以等待价格回撤到移动平均线附近，寻求更佳的入场点位。交易规模应根据资金管理规则和风险承受能力进行控制，避免过度杠杆。
  • 风险控制： 严格的风险控制是趋势跟踪策略成功的关键。 设置止损点是保护资金的重要手段。止损点可以设置在买入价格下方的一定百分比，例如1%-3%，也可以设置在最近的支撑位或阻力位附近。止损点的设置应综合考虑市场波动性、交易品种特性和个人风险偏好。 还可以设置追踪止损，随着价格上涨（或下跌），自动调整止损点，锁定利润并降低风险。 除了止损之外，止盈也是风险控制的一部分，可以设定目标盈利比例或价格，到达目标后平仓获利，避免贪婪，确保收益落袋为安。

4. 构建震荡指标策略模板:

震荡指标策略基于价格在一定范围内波动的特性，旨在利用超买超卖现象来捕捉潜在的交易机会。这类策略的核心在于识别价格何时过度延伸，并预期其将回归均值。常用的震荡指标包括但不限于相对强弱指标(RSI)、移动平均收敛/发散指标(MACD)、随机指标(Stochastic Oscillator)以及商品通道指标(CCI)。

  • 计算RSI： RSI，即相对强弱指标，衡量一定时期内价格上涨和下跌的幅度，从而评估价格变动的强度。其数值通常介于0到100之间，计算公式涉及平均上涨幅度与平均下跌幅度的比率。准确的RSI计算是策略有效性的基础。
  • 判断超买超卖： 在RSI指标中，通常认为高于70的数值表明市场处于超买状态，即价格可能被高估，存在回调风险。相反，低于30的数值则暗示市场处于超卖状态，价格可能被低估，存在反弹机会。这些阈值并非固定不变，可能需要根据特定市场和资产进行调整。其他震荡指标也有类似的超买超卖区域判定标准。
  • 执行交易： 当RSI超过超买线（例如70）时，策略可以发出卖出信号，预期价格将下跌。相反，当RSI低于超卖线（例如30）时，策略可以发出买入信号，预期价格将上涨。交易执行时应结合其他技术指标和市场分析，避免盲目交易。例如，可以考虑结合成交量、趋势线等信息进行验证。
  • 优化参数： RSI的计算周期（通常为14天）是影响其灵敏度的关键参数。较短的周期会使RSI更加敏感，产生更多的交易信号，但也可能增加假信号的风险。较长的周期则会使RSI更加平滑，减少假信号，但也可能错过一些交易机会。除了RSI周期外，其他震荡指标也存在类似的参数需要优化。可以通过回测历史数据，寻找能够最大化策略收益的参数组合。还可以考虑采用动态参数优化方法，根据市场波动率等因素调整参数。

5. Bybit策略模板的优势：

  • 更灵活的控制： 通过API接入，您可以实现对交易策略的高度定制化。这种方式允许您编写复杂的交易逻辑，将各种技术指标、市场数据源以及风险管理规则整合到您的策略中。您可以根据市场变化动态调整参数，从而更好地适应不同的市场环境和交易风格。API接入赋予您完全的控制权，超越了传统策略模板的限制。
  • 强大的回测功能： Bybit平台提供强大的回测工具，让您可以在历史数据上验证您的交易策略。回测不仅能帮助您评估策略在过去一段时间内的潜在盈利能力，还能识别潜在的风险和弱点。您可以调整策略参数，优化交易逻辑，并在真实交易前充分了解策略的表现。通过细致的回测分析，您可以更好地制定风险管理计划，提升交易的信心。
  • 更高的自动化程度： 交易机器人能够全天候、不间断地执行您的交易策略，无需人工干预。这意味着您可以抓住任何市场机会，即使在您睡觉或工作时也能自动进行交易。自动化交易不仅提高了效率，还消除了情绪化交易的风险，确保策略严格按照预设规则执行。通过设置止损和止盈订单，您可以更好地控制风险，并锁定利润。

风险提示

自动化交易策略，又称量化交易，通过预设的算法和规则自动执行买卖操作，旨在提高交易效率并减少人为情绪的影响。然而，尽管自动化交易具备诸多优势，例如执行速度快、避免情绪化决策等，但它并非一种零风险的投资方式。加密货币市场波动性极大，瞬息万变的行情可能导致任何交易策略面临潜在的亏损风险。因此，用户在使用自动化交易策略时，务必充分认识并有效管理相关风险，以下几点至关重要：

  • 充分了解策略的原理和局限性： 在采用任何自动化交易策略之前，必须深入理解其内在逻辑、适用市场环境以及潜在的风险因素。理解策略背后的算法，例如网格交易、趋势跟踪、均值回归等，以及它们在不同市场条件下的表现至关重要。理解其局限性，例如特定策略可能在熊市中表现不佳，或者需要特定的市场波动性才能盈利。
  • 谨慎、精细地设置交易参数： 交易参数的设置直接影响策略的盈利能力和风险水平。例如，止损点 (Stop Loss) 和止盈点 (Take Profit) 的设置应基于对市场波动性的合理评估，以及自身的风险承受能力。过窄的止损点可能导致频繁止损，而过宽的止损点则可能造成较大的单笔亏损。仓位大小、杠杆倍数等参数也需谨慎设置，避免过度交易或过度暴露于市场风险之中。
  • 从小规模资金开始进行试错性测试： 在真实交易环境中部署策略之前，利用模拟账户或小额资金进行回测和前瞻性测试至关重要。回测可以帮助评估策略在历史数据上的表现，而前瞻性测试则可以在接近真实的市场环境中验证策略的有效性。通过试错，可以发现策略的潜在问题，并进行优化和调整，降低实际交易中的风险。
  • 对交易机器人的运行状态进行持续性监控和动态调整： 自动化交易并非一劳永逸。市场环境会不断变化，交易策略也需要根据市场变化进行动态调整。定期监控交易机器人的运行状态，例如成交量、盈亏情况、持仓比例等，可以及时发现异常情况。根据市场变化和策略表现，适时调整参数、优化算法，甚至停止策略运行，以适应新的市场环境。
  • 充分评估自身的风险承受能力并合理分配资金： 投资有风险，入市需谨慎。在进行任何加密货币交易之前，必须充分评估自身的风险承受能力。确保您只投入能够承受损失的资金，切勿将全部资产投入高风险的自动化交易策略中。将资金分散投资于不同的资产或策略，可以有效降低整体风险。

在抹茶和Bybit上构建自动化交易策略，需要一定的技术知识和风险意识。通过本文的介绍，相信您已经对如何构建交易策略模板有了更清晰的认识。希望您能结合自己的交易经验和风险偏好，构建出适合自己的自动化交易策略，在加密货币市场中取得成功。

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