ビットコインアルゴリズムトレーディングボットの開発

以前はバイナンス先物講義を作成しましたが、外国取引サイトに対する様々な法律的問題があり、講義をオープンできませんでしたが、プレゼント講義への要請が多く、基礎的な内容だけを参考にできるようにアップロードすることにしました。

現在、バイナンスでハングルをサポートせず、認証キーの発行を受けるための過程が以前より厳しくなったという点だけを除いて残りの内容は講義が制作された当時と同じであるため、講義を見てOpen APIをテストするには大きな無理がないでしょう。 。

今回アップロードした内容は、プレゼントのコンセプトとバイナンスOpen APIを使用する部分です。ギフトトレーディングに興味のある方は、アップビットトレーディングボットを応用すれば、バイナンスギフトトレーディングボットも開発することができるでしょう。

バイナンスを法律的問題なく国内で使用できるようになれば、全体的な講義を再オープンする予定です。

Binanceギフト開発環境設定はアップビットと同じですが、次のパッケージを追加インストールする必要があります。

pip install apscheduler

 

受講生の皆様のご声援をお祈りします。

トレンド適応アルゴリズムの基本は、ボリンジャーバンドアルゴリズムと同じです。

120分加重移動平均と480分加重移動平均で中期傾向を決定し、

702分加重移動平均と1440分加重移動平均で長期傾向を決定します。

中期トレンドとボリンジャーバンドの下段で枚数タイミングを決定し、長期トレンドを持って最大購入件数、翼切比率、手節比率を決定します。

40万件のデータでバックテストした結果、ボリンジャーバンドアルゴリズムの性能より優れていることが確認できました。

*2021.09.29 : robobits_adv2.py ファイルの修正

3分データでは1440分移動平均を作成できず、5分データに修正しました。

 base_candle_url5 = "https://crix-api-cdn.upbit.com/v1/crix/candles/minutes/5?code=CRIX.UPBIT.{}&count=400" .format(coin_name)

 df5 = util.get_web_1m_data(base_candle_url5)

 df[ 'wma120' ] = calc.get_wma(df[ 'c' ], 120 )
 df[ 'wma480' ] = calc.get_wma(df5[ 'c' ], 96 ) #96*5=480
 df[ 'wma720' ] = calc.get_wma(df5[ 'c' ], 144 ) #144*5=720
 df[ 'wma1440' ] = calc.get_wma(df5[ 'c' ], 288 ) #288*5=1440

 

ボリンジャーバンドを活用してトレンド追従戦略を実施し、約40万件のデータを使ってバックテストを進めました。

バックテスト上では9ヶ月間約70％程度の収益を得ましたが、実戦ではむしろ損失が発生する可能性がありますので、十分なテストを経た後、本格的なトレーディングに適用してみてください。

投資コインの選択、取引所が提供するチャートの使い方、そしてバックテストログの解釈方法を簡単に追加しました。

今後より多くのアルゴリズムを実装してアップロードさせていただきます。

ありがとうございます。