hummingbot 2024 技术路线图：为未来创新¶
继 2023 年的重要里程碑 之后，我们很高兴宣布 2024 年 Hummingbot 技术路线图！我们的计划专注于提升平台的可用性、功能性和可扩展性。基于 V2 框架的出现，我们很兴奋地推出一系列创新功能，为用户重新定义算法交易。
以下是我们在 2024 年从技术角度预期交付的内容：
1️⃣ 扩展 V2 策略框架¶
新的 V2 Strategies 框架在策略组合性方面带来了改变，我们致力于扩展其功能。
使脚本可配置¶
可配置脚本的开发已经展开，因为初始的 pull request 已经合并到 development 分支。此功能将允许更轻松地部署和定制复杂策略，在保持 Scripts 灵活性的同时显著简化用户配置。
添加更多策略组件¶
我们的重点将是向 V2 框架中添加更多智能组件——将 Controllers 与 Executor Handlers 结合——这将提供策略实施中更大灵活性。关键添加内容应包括：
- XEMM 组件： 此组件将允许用户在一处交易所下限价单，当限价单成交后，在另一交易所以市价对冲该订单。
- DCA 组件： 专为动态交易而设计，此组件将管理多个未平订单，具有全局止盈和止损。
- 统计套利组件： 利用两个持仓执行器，当复合持仓转为正值时，此组件将关闭复合持仓，优化套利机会。
- 网格组件：使用多个持仓执行器创建网格策略。网格将使用 Distributions 模块提供可配置的订单分布。
启用控制器接收外部信号¶
我们计划引入可接收来自外部服务信号的控制器。此增强功能将使 Hummingbot 转变为更广泛的产品套件，能够从各种外部平台接收流信号，从而扩大交易策略范围和市场响应能力。
2️⃣ 扩展机器人管理系统¶
认识到有效机器人管理系统的重要性，我们正在进行仪表板和机器人编排工具的重大改进：
推出新的后端 API 服务¶
此服务将使用户能够使用代理和 Docker 部署和控制机器人，简化编排过程。查看初始的 Github repo。
推出新的 Condor Telegram 机器人¶
Condor 将是一个基于 Telegram 的用户界面，允许用户使用 Backend API 服务方便地部署和管理多个 Hummingbot 实例。查看初始 Github 仓库。
增强 Dashboard¶
我们认为 Dashboard 是社区贡献的仪表板和其他辅助应用程序的重要仓库，帮助用户充分利用 Hummingbot。我们计划增强 Dashboard 的功能，以进行深入的交易活动分析、回测和优化
3️⃣ 更新基础架构¶
为确保 Hummingbot 代码库能够长期良好发展，以下是我们在 2024 年计划进行的基本架构改进。
简化连接器维护¶
在不断改进 Hummingbot 的过程中，我们专注于提升连接器的效率和功能。今年，我们计划使用在 HGP-50 中实施的新 HBOT 悬赏分配系统来升级连接器。从今往后，HBOT 持有者可以为每个 connector 分配悬赏，用于将它们与最新的现货和永续合约连接器标准对齐。
该计划的关键是为所有连接器开发详细且可配置的规范。该规范将明确关键操作参数，如更新订单、资金费率和其他关键数据的 RESTful 请求频率。通过标准化和优化这些方面，我们旨在提高 Hummingbot 连接器的性能和可靠性，最终为用户提供更强大和无缝的交易体验。
此外，我们很高兴宣布为升级和添加新连接器提供新的悬赏：
升级核心环境¶
作为我们维护前沿开源算法交易平台承诺的一部分，我们正在对 Hummingbot 核心环境进行重大改造：
- 依赖优化： 我们将仔细审查并消除任何不必要的依赖项，确保精简高效的环境。
- 升级阻碍评估： 将进行全面分析，创建阻碍我们的库升级到最新版本的障碍的详细摘要。这种主动方法将在更新期间促进更顺畅的过渡。
- Python 3.11 迁移： 为了跟上技术进步，我们计划将系统升级到 Python 3.11。此更新将利用这个新版本提供的最新功能和改进，增强 Hummingbot 的性能和功能。
- 库依赖更新： 为与最新标准对齐，我们将升级库的依赖项。此过程包括修改任何已弃用的代码，确保兼容性，并利用这些库的进步以实现最佳性能和安全性。
👨👩👧👦 利用社区悬赏¶
我们计划利用悬赏来让社区开发者帮助改进 Hummingbot 的基本模块。我们采用两阶段方法：
- 研究阶段： 最初，我们将开展广泛的研究阶段，识别 Hummingbot 基本模块中所有潜在的改进，这些模块包括配置、客户端、Telegram 集成、远程界面、安全性和数据库模型。这一阶段对于了解这些模块的当前状态以及确定可以产生显著效益的改进领域至关重要。
- 悬赏创建： 在研究阶段之后，我们将系统地为每个已识别的任务创建悬赏。这种方法不仅使我们能够以集中和高效的方式处理每项改进，还为社区参与提供了机会。通过利用社区的集体专业知识和创造力，我们可以实施与我们优化和保护 Hummingbot 的目标相一致的创新解决方案。
⭐️ 延伸目标¶
此外，我们有几个延伸目标，旨在扩展 Hummingbot 生态系统的技术极限：
将 AI 注入用户体验¶
我们正在尝试整合 LLMs 以改善 Hummingbot 用户体验。我们希望基于 AI 的代理能够在以下各个方面为用户提供帮助：
- 定制代码库解释： AI 将提供定制化的代码库解释，使其对所有技能水平的用户更加易懂。
- 错误日志分析和报告提交： AI 将审查错误日志，提交报告，并提供故障排除的见解。
- 脚本配置和机器人部署协助： AI 将引导用户完成创建脚本配置和部署新机器人的过程，简化这些复杂的任务。
查看 Github 仓库 和 这个 YouTube 视频。
添加自定义筛选器¶
为了为用户提供更详细的市场信息，我们将引入自定义筛选器。这些筛选器将帮助识别最具吸引力的交易对，从而实现更具有战略性和明智的交易决策。
推出社区驱动的 HUB¶
我们正在开发一个新的 HUB，社区可以在其中上传和共享脚本和配置。此 HUB 将使用户能够轻松地将这些资源拉入他们的机器人并部署到任何地方，营造一个协作和资源丰富的环境。