How To Build A Trading Bot In Python

Summary

Dans cette vidéo, l'auteur explique comment automatiser une stratégie de trading en utilisant Python pour créer un robot de trading gratuit. Ce bot exécute automatiquement des transactions basées sur des signaux générés par une stratégie définie, comme les modèles de bougies engloutissantes. Le processus comprend le téléchargement de données historiques pour tester la fonction de génération de signaux, la connexion à une API de courtier (OANDA) pour obtenir des données en temps réel, puis l'exécution d'ordres d'achat et de vente avec des niveaux de stop loss et take profit. La vidéo montre également comment planifier des transactions automatiques à des moments spécifiques chaque jour.

Takeaways

• 😀 Apprenez à automatiser votre stratégie de trading à l'aide de Python pour créer un robot de trading gratuit qui prend des décisions d'achat et de vente automatiquement.
• 😀 Le code utilisé dans la vidéo est disponible en téléchargement, ce qui permet aux utilisateurs de le suivre et de l'utiliser pour leurs propres stratégies de trading.
• 😀 Ce processus peut être appliqué à n'importe quelle stratégie qui peut être exprimée sous forme de fonction Python, y compris pour les données en direct ou futures.
• 😀 Le tutoriel utilise la bibliothèque 'yfinance' pour télécharger les données historiques, bien que les données en direct soient utilisées dans le trading réel.
• 😀 Une fois les données téléchargées, un générateur de signaux est créé pour identifier des modèles de chandeliers spécifiques, comme les modèles d'englobement haussier et baissier.
• 😀 L'objectif du générateur de signaux est de renvoyer un signal d'achat (2), de vente (1) ou aucun signal (0), en fonction de la configuration des chandeliers.
• 😀 Avant de passer aux transactions en direct, il est important de vérifier que votre courtier propose une API pour la connexion et l'exécution des transactions via Python.
• 😀 Le tutoriel montre comment se connecter à un courtier (OANDA dans ce cas) en utilisant un jeton d'accès API pour passer des ordres automatiques sur la plateforme.
• 😀 Des fonctions comme 'get_candles' permettent d'obtenir les dernières bougies (données de marché), qui sont ensuite utilisées pour analyser et générer des signaux d'achat ou de vente.
• 😀 Un travail de trading automatisé est créé dans la fonction 'trading_job', qui exécute la logique de trading, y compris la gestion des niveaux de stop loss et take profit pour chaque position.
• 😀 Une fois le processus de trading automatisé configuré, il est possible d'exécuter des ordres à intervalles réguliers, grâce à un planificateur qui s'exécute en fonction des minutes spécifiques et des jours de la semaine.

Q & A

Comment automatiser une stratégie de trading en utilisant Python ?

Pour automatiser une stratégie de trading en Python, vous devez d'abord créer une fonction génératrice de signaux, récupérer les données de marché en temps réel via une API de courtier, puis utiliser ces signaux pour passer des ordres d'achat ou de vente en fonction de votre stratégie.

Quelle est la fonction de téléchargement des données historiques dans le script ?

La fonction de téléchargement utilise le module Yahoo Finance pour obtenir des données historiques sur la paire Euro/Dollar sur une période définie. Elle récupère des données à intervalles de 15 minutes, mais Yahoo Finance ne permet de télécharger que les 60 derniers jours.

Comment tester si les signaux fonctionnent correctement avec les données historiques ?

Les signaux sont testés en créant une liste, puis en itérant sur les données pour vérifier la présence de modèles d'engulfing haussier ou baissier. Ces signaux sont ensuite ajoutés à un DataFrame et comptabilisés pour vérifier leur validité.

Qu'est-ce qu'un modèle d'engulfing et comment est-il utilisé dans le script ?

Un modèle d'engulfing est un motif de chandeliers où une bougie engloutit complètement la précédente, indiquant un potentiel renversement de tendance. Le script détecte ces modèles pour générer des signaux d'achat (bullish) ou de vente (bearish).

Quels brokers sont compatibles avec l'API de trading dans ce script ?

Le script montre un exemple avec le courtier OANDA, mais il peut être adapté à d'autres courtiers comme Binance, tant qu'ils offrent une documentation API permettant d'exécuter des ordres via Python.

Que faut-il faire avant d'automatiser le trading avec un courtier ?

Avant de commencer, vous devez vous assurer que le courtier supporte une connexion API et fournit une documentation claire pour intégrer leur plateforme avec Python. Vous devez aussi créer un compte, générer un jeton d'accès API, et sécuriser ces informations.

Quelle est l'importance du stop loss et du take profit dans le trading automatisé ?

Le stop loss et le take profit sont essentiels pour gérer les risques et les profits dans le trading automatisé. Le script définit une distance de stop loss en fonction de la volatilité des chandeliers précédents et un take profit à un ratio 2:1 par rapport au stop loss.

Comment le script gère-t-il la prise en compte des ordres de trading ?

Le script définit une fonction qui récupère les données des dernières bougies du marché, analyse les signaux d'achat ou de vente générés, puis passe des ordres d'achat ou de vente via l'API en fonction des signaux, tout en définissant les niveaux de stop loss et de take profit.

Pourquoi le signal est-il surchargé dans la fonction de test ?

Le signal est surchargé dans la fonction de test pour simuler un ordre d'achat ou de vente spécifique (signal 1 pour vente, signal 2 pour achat) afin de tester la capacité du script à passer des ordres sur la plateforme.

Comment automatiser l'exécution des trades à intervalles réguliers ?

L'automatisation des trades se fait grâce à un planificateur de tâches, qui exécute la fonction de trading à des moments précis de la journée. Le script utilise un scheduler pour exécuter des ordres tous les jours, à chaque minute 16, 31 et 46, selon les intervalles de 15 minutes des données de marché.