使用熊猫数据框进行回测后如何在币安期货中执行交易

时间:2021-07-26 15:37:40

标签: python pandas dataframe trading pyalgotrade

我使用 Pandas 数据框对我的交易策略进行了回溯测试,并发现了胜率、夏普比率等。

import pandas as pd
import talib
import numpy as np   
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
import xx

in_csv="AXSUSDT-1m-2021-06.csv"
out_csv="OUT.csv"

ema_period=200;  xx.RR=1.5
column_heads=["Date", "Open", "High","Low", "Close","Vol"]

df = pd.read_csv(in_csv, usecols=[0,1,2,3,4,5],names=column_heads, header=None)
df["Date"]=(pd.to_datetime(df["Date"],unit='ms'))
df["M"],df["S"],df["H"] = talib.MACD(df["Close" ], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

#df["M"]=m;df["S"]=s;df["H"]=h
#EMA
ema = talib.EMA(df["Close"], timeperiod=ema_period)
df["EMA"]=ema

#STACK OVERFLOW  
df = df = xx.green(df);xx.red(df);df = xx.histo2(df);df = xx.histo1(df);df = xx.short_dive(df);df = xx.long_dive(df);df = xx.jump_dive(df);df = xx.h2(df);df = xx.h1(df);df = xx.l2(df);df = xx.l1(df);df = xx.mh2(df);df = xx.mh1(df);df = xx.ml2(df);df = xx.ml1(df);df = xx.ch2(df);df = xx.ch1(df);df = xx.cl2(df);df = xx.cl1(df);df = xx.position(df);df=xx.exits(df);df=xx.cerebro(df)

df.to_csv(out_csv)

上述代码的结果给出了一个回溯测试的数据框,包括入场、亏损或盈利。 output_image

问题是如何在实时市场中实现这一目标。我不知道如何将其实施到实时供稿数据中。

我需要在下单之前计算入场价、止损、止盈和成交量。

我实际上设置了交易视图警报,它将止损、获利、交易量......返回到我的 Gmail 收件箱..

有没有办法从我的 Gmail 供稿中抓取数据并使用抓取的参数执行交易。

或者我应该编写一些代码来接收数据并从我的端计算交易触发器。

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