引言

在加密货币交易领域，市场的高度波动性和全天候运作的特性，对交易者的时间、精力和专业知识都提出了极高的要求。传统的人工交易方式，不仅难以实时追踪市场的瞬息万变，还容易受到情绪因素的干扰，导致交易决策不够理性。而加密交易机器人的出现，为解决这些问题提供了新的途径。它能够按照预设的策略，自动执行交易操作，实现 24 小时不间断监控市场，捕捉交易机会，大大提高了交易效率和准确性，有效避免了人类情绪对交易的负面影响。

如今，借助人工智能技术的强大力量，我们能够构建出更加智能、高效的加密交易机器人。在本文中，我将为大家详细介绍如何利用 DeepSeek 和 Dexscreener 这两个强大的工具，构建属于自己的免费 AI 加密交易机器人，让你在加密货币交易市场中抢占先机。

一、认识 DeepSeek 和 Dexscreener

（一）DeepSeek

DeepSeek 是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的先进人工智能模型 ，它在自然语言处理等多个领域展现出卓越的能力。与 ChatGPT 类似，DeepSeek 能够理解和生成自然语言，实现人机之间的流畅对话。但 DeepSeek 的功能远不止于此，它还具备强大的推理能力，能够处理复杂的查询和任务，为用户提供准确的答案和解决方案，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。同时，它还能进行高质量的文本分析、翻译、摘要生成等任务，在图像识别、视频内容分析、语音识别与合成等多模态领域也有着出色的表现。

在构建交易机器人方面，DeepSeek 的优势十分显著。它可以通过对大量历史交易数据、市场新闻、宏观经济数据等多源信息的学习和分析，挖掘其中隐藏的规律和趋势，从而为交易决策提供有力的支持。例如，它能够根据市场情绪的变化、行业动态以及竞争对手的情况，快速调整交易策略，提高交易的成功率和盈利能力。此外，DeepSeek 还可以实现个性化的交易策略定制，根据每个用户的风险偏好、投资目标和交易习惯，为其量身打造最适合的交易方案 。

（二）Dexscreener

Dexscreener 是一款强大的去中心化交易所（DEX）跟踪工具，它为加密货币交易者提供了全面而实时的数据支持。在加密货币市场中，去中心化交易所的交易数据分散且复杂，而 Dexscreener 能够整合这些数据，为用户呈现出清晰、直观的市场画面。

通过 Dexscreener，用户可以实时获取各种加密货币的价格走势、交易量、流动性、市值等关键指标，还能查看不同交易对的深度信息，了解市场的买卖力量对比。它支持在 30 个区块链中发现刚刚发布的模因币，并追踪它们的动态，帮助用户及时捕捉到新的投资机会。此外，Dexscreener 还提供了强大的筛选和排序功能，用户可以根据自己的需求，筛选出符合特定条件的加密货币，如市值排名、涨幅排名、交易量排名等，方便用户快速找到潜在的投资目标。

对于加密交易而言，Dexscreener 的重要性不言而喻。它就像是交易者的 “眼睛”，让用户能够实时洞察市场的变化，及时发现投资机会和风险。在加密货币市场这样一个高度动态和复杂的环境中，拥有准确、及时的数据是成功交易的关键。Dexscreener 提供的数据可以帮助交易者制定合理的交易策略，把握最佳的交易时机，同时也有助于交易者对市场风险进行有效的评估和控制，降低投资损失的可能性。

二、构建前准备

（一）注册 DeepSeek AI

1. 访问官网：打开你常用的浏览器，在地址栏中输入 DeepSeek 的官方网址：https://www.deepseek.com 。确保你访问的是官方网站，以避免遭受诈骗或获取到不准确的信息。

1. 选择注册方式：在官网首页，你会看到 “注册” 按钮，点击后会弹出注册选项，你可以选择使用邮箱注册或手机注册。如果你经常使用邮箱处理工作或学习事务，建议使用常用邮箱进行注册，这样方便接收验证邮件和后续的重要通知 。

1. 填写注册信息：

• • 邮箱注册：输入有效的邮箱地址，然后设置一个包含大小写字母和数字的强密码，例如 “Deepseek@2025”。强密码可以提高账号的安全性，防止被他人轻易破解。设置完成后，点击 “获取验证码”，系统会将验证码发送到你输入的邮箱中。登录邮箱，查看并输入验证码，完成注册。

• • 手机注册：输入你的手机号码，选择所在地区的区号，设置密码。点击 “获取验证码”，手机将收到一条包含验证码的短信。输入验证码，即可完成注册。

1. 登录与验证：完成注册后，返回官网首页，点击 “登录” 按钮，输入你注册时使用的邮箱或手机号码以及密码，登录 DeepSeek AI。登录后，建议你立即绑定手机号码，这不仅可以提高账号的安全性，还方便在忘记密码时找回账号。

（二）了解 Dexscreener API

Dexscreener API 是 Dexscreener 为开发者提供的应用程序编程接口，它允许开发者通过代码访问 Dexscreener 的核心功能，获取实时的加密货币市场数据，如价格、交易量、流动性等。通过 Dexscreener API，你可以将这些数据集成到自己的交易机器人中，实现对市场的实时监控和分析，为交易决策提供数据支持。

要获取 Dexscreener API，你需要访问 Dexscreener 的官方网站，查找其 API 文档和申请入口。通常，你需要注册一个 Dexscreener 账号，并在账号设置或开发者中心找到 API 申请选项。按照提示填写相关信息，如你的个人或项目信息、使用 API 的目的等，提交申请后，等待 Dexscreener 审核通过。审核通过后，你将获得一个 API 密钥，这是你访问 Dexscreener API 的凭证，务必妥善保管，不要泄露给他人。

在使用 Dexscreener API 时，你需要根据其提供的文档了解 API 的接口规范、请求参数和返回数据格式。不同的 API 接口可能用于获取不同类型的数据，例如，某个接口可能用于获取特定加密货币的最新价格，另一个接口可能用于查询某个交易对的历史交易量。你需要根据自己的需求，正确地构建 API 请求，发送到 Dexscreener 的服务器，并对返回的数据进行解析和处理，将其应用到交易机器人的逻辑中。

三、构建步骤

（一）生成初始代码

在 DeepSeek AI 的交互界面中，先让它扮演一位经验丰富的程序员，输入提示：“你好。请假装你是一个拥有哈佛学位且有 10 年经验的专业程序员。创造一个机器人与 Dexscreener 交互。我们需要解析、保存和分析每一枚新上线的硬币，以及上线 CEX（中心化交易所）的情况，从中找到模式” 。DeepSeek AI 会根据这个提示，利用其强大的代码生成能力，为你生成一个能够与 Dexscreener API 交互的初始代码框架。这个初始代码将实现从 Dexscreener 获取实时数据，并对数据进行初步的解析和存储，为后续的交易策略制定和分析打下基础。

（二）添加过滤器和黑名单

在加密货币交易中，市场充满了各种不确定性和风险，存在一些代币可能由于项目方的不良动机、技术漏洞或市场操纵等原因，给投资者带来巨大损失。为了让我们的交易机器人更加安全可靠，需要添加过滤器和黑名单功能。

过滤器可以根据一系列预设的条件，对从 Dexscreener 获取的代币数据进行筛选，排除那些不符合条件的代币，比如流动性过低、市值过小或者价格波动异常的代币。黑名单则用于记录已知的有问题的代币或相关开发者地址，当机器人检测到交易涉及这些黑名单中的对象时，将自动拒绝执行交易，从而有效降低交易风险。

要让 DeepSeek AI 为代码添加这些功能，可以在交互界面输入提示：“修改代码以使用过滤器、硬币黑名单和开发者黑名单将开发人员列入黑名单。并将所有这些设置放入配置文件中” 。DeepSeek AI 会根据这个提示，对之前生成的初始代码进行修改，添加相应的过滤器和黑名单逻辑，并将这些配置信息存储在一个独立的配置文件中，方便用户根据自己的需求进行灵活调整和管理。

（三）避免虚假音量

在加密货币市场中，虚假交易量是一个常见的问题。一些不良项目方可能会通过操纵交易量，制造出一种该代币交易活跃、市场需求旺盛的假象，从而吸引投资者买入。但实际上，这些虚假的交易量并不能真实反映市场的供需关系和代币的内在价值，如果交易机器人依据这些虚假数据进行交易决策，很容易导致投资失误，造成资金损失。

为了解决这个问题，我们可以集成 Pocket Universe API 来检测虚假交易量。Pocket Universe API 提供了一套先进的算法和数据分析工具，能够对代币的交易量数据进行深入分析，识别其中的异常模式和虚假成分。

在 DeepSeek AI 中更新机器人代码以集成该功能，可以输入提示：“避免使用虚假数量的硬币，通过你的算法检查它是否是假的，或者使用与 Dexscreener 兼容的 Pocket Universe API” 。DeepSeek AI 会据此对代码进行修改，添加与 Pocket Universe API 集成的部分，使机器人在获取到 Dexscreener 的交易量数据后，能够通过 Pocket Universe API 进行验证，确保交易的代币具有真实可靠的交易量数据，避免陷入虚假交易量的陷阱。

（四）防止地毯被拉扯

“地毯被拉扯”（rug pull）是加密货币领域的一种诈骗手段，指的是项目开发者在代币发行后，突然抽走项目的流动性资金，使投资者手中的代币价值瞬间暴跌，遭受巨大损失。这种诈骗行为通常很难被提前察觉，给投资者带来了极大的风险。

为了防止机器人陷入这类诈骗，我们可以与 RugCheck.xyz 集成。RugCheck.xyz 是一个专门用于检测智能合约风险的平台，它能够对代币的合约进行全面分析，评估其安全性和潜在风险，判断是否存在 “地毯被拉扯” 的风险因素。

在 DeepSeek AI 中输入提示：“检查RugCheck上的每个代币，并仅与标记为‘良好’的合约进行交互。另外，检查代币的供应是否未捆绑。如果捆绑 - 黑名单 + dev 黑名单” 。这样，DeepSeek AI 会修改代码，使机器人在进行每一笔交易前，先通过 RugCheck.xyz 对目标代币的合约进行检查。只有当合约被标记为安全（即 “良好”），并且代币供应没有被捆绑（捆绑供应可能是诈骗的一个迹象）时，机器人才会执行交易。如果发现有风险，机器人会将该代币及其相关开发者列入黑名单，不再与之进行交互，从而有效保护投资者的资金安全。

（五）自动交易与通知集成

要实现交易机器人的自动交易功能，可以集成 BonkBot 或 Trojan 等已有的交易机器人。这些机器人已经具备了成熟的交易执行能力，能够根据预设的交易信号和策略，在加密货币市场中自动执行买入和卖出操作。

以集成 BonkBot 为例，在 DeepSeek AI 中输入提示：“要交易选定的代币，请通过 Telegram 使用 BonkBot，同时添加 TG 支持以获取买入 / 卖出通知，并将所有代码合并为一体。另外，请写出如何启动此代码” 。DeepSeek AI 会对代码进行整合，将我们之前构建的用于分析市场数据和生成交易信号的部分，与 BonkBot 的交易执行功能相结合。同时，添加 Telegram 通知支持，这样当机器人执行买入或卖出操作时，会通过 Telegram 向用户发送通知，让用户能够及时了解交易动态。

具体来说，代码整合后，当我们的机器人根据 Dexscreener 的数据和设定的策略判断出某个代币符合买入或卖出条件时，会将交易指令发送给 BonkBot，BonkBot 会在相应的去中心化交易所中执行交易操作。而 Telegram 通知功能则是通过调用 Telegram Bot API 实现的，机器人会将交易的相关信息，如交易时间、交易币种、交易数量和价格等，以消息的形式发送到用户指定的 Telegram 群组或个人账号中。

（六）启动机器人

1. 克隆存储库：如果之前没有获取机器人的代码存储库，可以向 DeepSeek AI 索取完整的代码存储库链接。然后使用 Git 工具进行克隆，在命令行中输入命令：git clone [存储库链接]，将代码下载到本地的指定目录中。

1. 安装依赖：进入克隆后的代码目录，在命令行中执行pip install -r requirements.txt 。这个命令会读取项目中的requirements.txt文件，该文件列出了运行机器人所需的所有 Python 依赖包，如requests（用于发送 HTTP 请求获取 Dexscreener 数据）、pandas（用于数据处理和分析）等。执行该命令后，pip 工具会自动从 Python 包索引中下载并安装这些依赖包，确保机器人运行环境的完整性。

1. 配置文件：在代码目录中找到配置文件config.json，使用文本编辑器打开。在文件中填写之前设置的过滤器参数，如最小流动性阈值、最小代币年龄等，以及从 Dexscreener 和其他集成服务（如 Pocket Universe API、RugCheck.xyz 等）获取的 API 密钥。这些配置信息将指导机器人在运行时如何筛选代币、验证数据和执行交易操作。

1. 运行机器人：完成上述步骤后，在命令行中输入python交易机器人.py ，即可启动交易机器人。机器人启动后，会根据配置文件中的设置，不断从 Dexscreener 获取实时数据，按照设定的交易策略进行分析和决策，并通过集成的交易机器人（如 BonkBot）自动执行交易操作，同时通过 Telegram 向用户发送交易通知。

（七）添加 UI（可选）

为了让交易机器人的使用更加直观和便捷，我们可以让 DeepSeek AI 为其创建一个用户界面（UI）。在 DeepSeek AI 中输入提示：“为我的机器人创建一个简单的 Web UI，其中包含过滤器、日志和交易仪表板” 。DeepSeek AI 会利用其对前端开发技术的理解和代码生成能力，生成一个基于 Web 的用户界面代码。

这个 UI 界面将包含过滤器设置区域，用户可以在其中方便地调整各种过滤条件，如最小流动性、代币黑名单等；日志区域会记录机器人的运行日志，包括每次获取数据的时间、分析结果、交易执行情况等，方便用户查看和追溯；交易仪表板则以可视化的方式展示当前的交易状态、持仓情况、收益统计等关键信息，让用户能够一目了然地了解机器人的运行效果和交易业绩。有了这个 UI 界面，即使是非技术背景的用户也能轻松使用交易机器人，根据自己的需求进行个性化设置和监控交易过程。

四、完整代码示例

以下是一个使用 DeepSeek 和 Dexscreener 构建的 AI 加密交易机器人的完整代码示例，结合了前文提到的各项功能，包括与 Dexscreener API 交互、数据过滤、虚假交易量检测、防诈骗机制以及自动交易和通知集成 。

import requests

import pandas as pd

import numpy as np

from datetime import datetime, timedelta

import psycopg2

from sqlalchemy import create_engine

from typing import Dict, List, Optional

import telegram # 用于Telegram通知

from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext

# 配置信息

CONFIG = {

"DB": {

"dbname": "dexscreener",

"user": "admin",

"password": "your_password",

"host": "localhost",

"port": "5432"

},

"FILTERS": {

"min_liquidity": 5000, # USD

"min_age_days": 3,

"coin_blacklist": ["0x123...def", # 已知诈骗代币地址

"SUSPECTCOIN"], # 列入黑名单的代币符号

"dev_blacklist": ["0x456...abc", # 已知诈骗开发者地址

"0x789...fed"], # 另一个诈骗开发者地址

"chain_whitelist": ["ethereum", "binance-smart-chain"]

},

"POCKET_UNIVERSE_API_KEY": "your_pocket_universe_api_key",

"RUGCHECK_API_KEY": "your_rugcheck_api_key",

"TELEGRAM_BOT_TOKEN": "your_telegram_bot_token",

"TELEGRAM_CHAT_ID": "your_telegram_chat_id"

}

class EnhancedDexScreenerBot:

def __init__(self):

# 创建数据库引擎

self.engine = create_engine(f'postgresql+psycopg2://{CONFIG["DB"]["user"]}:{CONFIG["DB"]["password"]}'

f'@{CONFIG["DB"]["host"]}/{CONFIG["DB"]["dbname"]}')

self._init_db()

# 初始化用于检测异常的模型（这里以IsolationForest为例）

self.model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)

self.historical_data = self._load_historical_data()

def _init_db(self):

"""初始化数据库，创建黑名单表"""

with self.engine.connect() as conn:

conn.execute("""

CREATE TABLE IF NOT EXISTS blacklist (

address VARCHAR(42) PRIMARY KEY,

type VARCHAR(20) CHECK (type IN ('coin', 'dev')),

reason TEXT,

listed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_blacklist_type ON blacklist(type);

""")

# 将配置中的黑名单数据插入数据库

self._seed_initial_blacklists()

def _seed_initial_blacklists(self):

"""从配置中初始化黑名单数据到数据库"""

with self.engine.connect() as conn:

# 插入硬币黑名单

for address in CONFIG["FILTERS"]["coin_blacklist"]:

conn.execute("""

INSERT INTO blacklist (address, type)

VALUES (%s, 'coin')

ON CONFLICT (address) DO NOTHING

""", (address,))

# 插入开发者黑名单

for address in CONFIG["FILTERS"]["dev_blacklist"]:

conn.execute("""

INSERT INTO blacklist (address, type)

VALUES (%s, 'dev')

ON CONFLICT (address) DO NOTHING

""", (address,))

def apply_filters(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

"""应用所有安全和质量过滤器"""

# 链白名单过滤

df = df[df['chain'].isin(CONFIG["FILTERS"]["chain_whitelist"])]

# 流动性过滤

df = df[df['liquidity'] >= CONFIG["FILTERS"]["min_liquidity"]]

# 年龄过滤

df['age_days'] = (datetime.now() - pd.to_datetime(df['launch_date'])).dt.days

df = df[df['age_days'] >= CONFIG["FILTERS"]["min_age_days"]]

# 硬币黑名单过滤

df = df[~df['address'].isin(CONFIG["FILTERS"]["coin_blacklist"])]

# 开发者黑名单过滤（假设数据中有开发者地址字段'developer_address'）

df = df[~df['developer_address'].isin(CONFIG["FILTERS"]["dev_blacklist"])]

return df

def check_fake_volume(self, token_data):

"""使用Pocket Universe API检测虚假交易量"""

headers = {

"Authorization": f"Bearer {CONFIG['POCKET_UNIVERSE_API_KEY']}"

}

response = requests.post("https://api.pocketuniverse.io/check_fake_volume", json=token_data, headers=headers)

if response.status_code == 200:

result = response.json()

return result.get('is_fake', True)

return True

def check_rugpull(self, token_address):

"""使用RugCheck.xyz检测是否存在rug pull风险"""

headers = {

"Authorization": f"Bearer {CONFIG['RUGCHECK_API_KEY']}"

}

response = requests.get(f"https://rugcheck.xyz/api/check/{token_address}", headers=headers)

if response.status_code == 200:

result = response.json()

return result.get('status') == 'good' and not result.get('is_supply_bundled', False)

return False

def get_dexscreener_data(self):

"""从Dexscreener获取数据"""

response = requests.get("https://api.dexscreener.com/latest/dex/tokens")

if response.status_code == 200:

data = response.json()

df = pd.DataFrame(data['pairs'])

return df

return pd.DataFrame()

def execute_trade(self, token, action):

"""集成BonkBot执行交易（这里只是模拟，实际需要与BonkBot API交互）"""

# 实际实现中，需要将交易信号发送给BonkBot

# 这里简单打印交易信息

print(f"执行交易: {action} {token}")

self.send_telegram_notification(f"执行交易: {action} {token}")

def send_telegram_notification(self, message):

"""通过Telegram发送通知"""

bot = telegram.Bot(token=CONFIG["TELEGRAM_BOT_TOKEN"])

bot.send_message(chat_id=CONFIG["TELEGRAM_CHAT_ID"], text=message)

def run(self):

"""运行交易机器人"""

dexscreener_data = self.get_dexscreener_data()

if not dexscreener_data.empty:

filtered_data = self.apply_filters(dexscreener_data)

for index, row in filtered_data.iterrows():

token_data = row.to_dict()

if self.check_fake_volume(token_data) and self.check_rugpull(token_data['address']):

# 这里可以添加交易策略逻辑，例如根据价格趋势等决定买卖

# 简单示例，这里假设价格上涨10%就买入

current_price = token_data['price']

historical_price = self.historical_data.get(token_data['address'], current_price)

if current_price >= historical_price * 1.1:

self.execute_trade(token_data['symbol'], "买入")

self.historical_data[token_data['address']] = current_price

if __name__ == "__main__":

bot = EnhancedDexScreenerBot()

bot.run()

代码说明

1. 配置部分：CONFIG字典包含了数据库连接信息、过滤器参数、API 密钥以及 Telegram 通知相关的配置。

1. 数据库初始化：_init_db方法用于创建数据库表blacklist，用于存储黑名单信息，_seed_initial_blacklists方法将配置中的黑名单数据插入到数据库中。

1. 数据过滤：apply_filters方法根据配置中的过滤器条件，对从 Dexscreener 获取的数据进行筛选，包括链白名单、流动性、代币年龄、硬币黑名单和开发者黑名单过滤。

1. 虚假交易量检测：check_fake_volume方法通过与 Pocket Universe API 交互，检测代币的交易量是否虚假。

1. 防 rug pull 检测：check_rugpull方法使用 RugCheck.xyz API 检查代币是否存在 rug pull 风险。

1. 数据获取：get_dexscreener_data方法从 Dexscreener API 获取最新的代币数据。

1. 交易执行：execute_trade方法模拟与 BonkBot 集成执行交易，并通过send_telegram_notification方法发送 Telegram 通知。

1. 主运行方法：run方法是机器人的主逻辑，获取数据、过滤数据、检测风险，并根据简单的交易策略执行交易。

五、总结与展望

通过利用 DeepSeek 强大的人工智能能力和 Dexscreener 丰富的市场数据，我们成功构建了一个功能较为完善的 AI 加密交易机器人。从最初的代码生成，到逐步添加各种风险防范机制、自动交易功能以及可选的用户界面，每一步都让机器人更加智能、安全和易用。在构建过程中，我们详细了解了如何注册 DeepSeek AI、获取 Dexscreener API，以及如何通过一系列精心设计的提示，让 DeepSeek AI 为我们生成和完善代码，实现与 Dexscreener 的数据交互、数据过滤、虚假交易量检测、防诈骗等关键功能，并最终集成自动交易和通知功能，使机器人能够在加密货币市场中自动执行交易操作。

展望未来，随着人工智能和区块链技术的不断发展，AI 加密交易机器人在加密货币交易领域有着广阔的应用前景。它可以帮助投资者更高效地捕捉市场机会，实现 24 小时不间断交易，避免因人为因素导致的交易失误。同时，通过不断优化和完善交易策略，机器人有望在复杂多变的加密货币市场中获得更稳定的收益。

然而，我们必须清醒地认识到，加密货币交易市场充满了风险。加密货币的价格波动极其剧烈，市场可能受到各种因素的影响，如宏观经济形势、政策法规变化、市场操纵等。即使是最先进的交易机器人，也无法完全准确地预测市场走势。因此，在使用 AI 加密交易机器人进行交易时，投资者一定要谨慎操作，不要将所有资金都投入到加密货币交易中，要合理分散投资，控制风险。同时，要密切关注市场动态和相关政策法规的变化，及时调整交易策略，确保自身的投资安全。