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Essa ferramenta foi desenvolvida para calcular possíveis retornos em qualquer par de moedas da Binance com estratégias utilizando indicadores de análise técnica do módulo TA do Python
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Seaborn
- binance-connector
- ta
A função market_data puxa os dados especificados diretamente da API da Binance e retorna um dataframe tratado com as informações dos candlesticks A load_market pega os dados da market_data e adiciona os indicadores que devem ser visualizados, já vindo EMA 9, EMA 26 e RSI 7 por padrão, buscando dados a nível diário plot_market busca os dados da load_market e plota as informações, ela também pode receber uma lista de momentos de compra e venda, output da função back_test
A função back_test recebe do load_market o dataframe com preços e indicadores e o dinheiro inicial. O seu np.where é onde é decidido se é um momento de compra e venda da moeda, já vindo com uma estratégia básica de EMA crossover imbutida + RSI abaixo de 80. Retornando um dataframe com o lucro, o lucro percentual e o valor final acumulado.
Seu funcionamento é baseado na iteração por período de tempo, aplicando a estratégia tomando cada ponto de dado como um momento inicial e identificando o lucro se o investimento tivesse sido feito em cada cada disponível.
Por fim ela retorna um CSV que pode ser analisado como o usuário desejar
Esse notebook retorna três dataframes
- Um com todas as ordens de compra e venda
- Um apenas com as bids
- Um com apenas as asks
O propósito dessa função é ser utilizada futuramente para automatizar a criação de ordens de compra e venda tanto para cumprir o backtest anterior como market making Ela também retorna um csv com todas essas informações do livro de ordens
