Python бот для инвестиций

Биржевой бот на Python — часть 1

Пишем простого бота для поиска арбитражных ситуаций

Jan 30, 2018 · 3 min read

В одно время активно пилил букмекерских ботов и недавно заинтересовался очень похожей областью — криптовалютными биржами. В качестве первого проекта, который позволил бы мне разобраться с необъятным миром ордеров, спредов, шортов стал арбитражный бот, работающий внутри одной биржи — Poloniex.

Задача является простой и по сути как такого профита получить с такого бота нельзя, так как время жизни одной арбитражной ситуации в рамках конторы очень мала (около секунды). Но опять же, этого достаточно для входа в предметную область.

Терминология

Попробую описать необходимые для нас термины.

Криптовалютная биржа — это элемент инфраструктуры валютного рынка, деятельность которой состоит в предоставлении услуг по организации и проведению торгов, в ходе которых участники заключают сделки с криптовалютой.

Для заключение сделки продажи или покупки необходимо открыть биржевую заявку — ордер.

О р дер может быть описан следующими параметрами: пара, стоймость, объем, тип операции. Например:

Из данной таблицы видно, что вы можете купить 0.5 ETH за 1 BTC.

Пара читается справа налево при совершении операции. Например:

Если вы откроете страницу торгов на бирже Poloniex, то увидите ордера на продажу — SELL ORDERS и ордера на покупку — BUY ORDERS, которые выставляют трейдеры. Данные таблицы называются биржевым стаканом и отображают информацию о том сколько и за какую цену хотят купить / продать валюту.

Наша задача найти арбитражную ситуацию, используя информацию из биржевого стакана.

Арбитражная ситуация — это ситуация, при которой за счет разницы в оценке актива (в данном случае валюты) трейдер может получить прибыль.

Например на бирже Poloniex есть три пары валют: BTC, BCH, ETH. И представим, что в биржевом стакане были созданы следующие ордера:

Данная таблица демонстрирует арбитражную ситуацию внутри биржы. Если вы выполните ордера, выставленные трейдерами (совершите с ними сделку) :

то останетесь в прибыли на 0.6 BTC, так как изначально имели 1 BTC.

На Poloniex доступна документация API. В рамках нашей задачи нас интересует раздел Public API Methods, метод returnOrderBook .

Order Book — является описанным выше биржевым стаканом, который возвращается в JSON формате, а не на web-интерфейс.

Попробуйте перейти по ссылке Poloniex API. В результате вы должны получить ответ для BTC_ETH, похожий на этот:

• asks — ордера на продажу;
• bids — ордера на покупку;

Меня параметр currencyPair , можно получать список ордеров для различных валют.

Замечание: существует пара BTC_ETH , но обратной ETH_BTC нет. Поэтому если вы хотите выполнить покупку ETH_BTC , вам необходимо сделать продажу в BTC_ETH .

Задача

В итоге нам необходимо решить следующие задачи:

• Выполнить парсинг API криптовалютной биржи Poloniex, а именно метода returnOrderBook и реализация алгоритма поиска арбитражных ситуации;
• Реализовать архитектуру, при которой один поток парсит API и создает отдельные потоки, которые ищут арбитражные ситуации для разных валют;
• Решить проблему с отсутствием обратной пары. Например: существует пара BTC_ETH, но обратной ETH_BTC нет;
• Выводить результат поиска в консоль или в Telegram Bot.

В следующей части мы рассмотрим реализацию данного бота на языке программирования Python.

Источник

Руководство: как использовать Python для алгоритмической торговли на бирже. Часть 1

Технологии стали активом — финансовые организации теперь не только занимаются своим основным бизнесом, но уделяют много внимания новым разработкам. Мы уже рассказывали о том, что в мире высокочастотной торговли лучших результатов добиваются обладатели не только самого эффективного, но и быстрого софта и железа.

Среди наиболее популярных в сфере финансов языков программирования можно отметить R и Python, также часто используются C++, C# и Java. В опубликованном на сайте DataCamp руководстве речь идет о том, как начать использовать Python для создания финансовых приложений — мы представляем вам серию статей-адаптаций глав этого материала.

• Первая часть предназначена для новичков на рынке, в ней речь пойдет об устройстве финансовых рынков, акциях и торговых стратегиях, данных временных рядов, а также о том, что понадобится для начала разработки.
• Во второй части будет представлено введение в работу с данными временных рядов и инструментами финансового анализа, вроде подсчета волатильности и скользящих средних, с помощью Python-библиотеки Pandas.
• Затем мы перейдем к непосредственной разработке простой импульсной торговой стратегии.
• В четвертой части речь пойдет о том, как проводить бэктест стратегии на исторических данных.
• В завершение, будут затронуты вопросы оптимизации стратегии для повышения ее производительности, а также оценки ее работы и надежности.

Введение: простым языком об устройстве сферы финансов

Прежде чем окунуться в мир торговых стратегий, имеет смысл коснуться базовых понятий. Однако это не означает, что то, о чем пойдет речь ниже, рассчитано совсем на новичков. Будет здорово, если вы предварительно ознакомитесь с курсом по использованию Python для работы с данными, а также представляете себе, как работать со списками и пакетами Python, а также хотя бы на базовом уровне знакомы с NumPy и Pandas.

Акции и торговля на бирже

Когда компания хочет продолжить развитие бизнеса, запускать новые проекты или расширяться, то в качестве инструмента финансирования может использовать акции. Акция представляет долю во владении компании, акции обменивают на деньги. Акции можно покупать и продавать: участники таких сделок проводят операции с уже существующими, ранее выпущенными акциями.

Цена, по которой конкретная акция будет продана или куплена, может постоянно меняться, вне зависимости от бизнес-показателей выпустившей акции компании: все определяется спросом и предложением. Важно понимать различие между акциями и, например, облигациями (бондами), которые используются для привлечения именно заемных средств.

Когда речь идет о трейдинге, то рассматриваться может не только продажа и покупка акций — сделка может быть заключена по разным активам, в числе которых могут быть как финансовые инструменты, так и, например, драгоценные металлы или ресурсы вроде нефти.

При покупке акций инвестор получает определенную долю в компании, из чего может в будущем извлечь финансовую выгоду, продав эту долю. Стратегии могут различаться: существуют длинные сделки (long), заключаемые в надежде на дальнейший рост акций, и короткие, когда инвестор предполагает, что акции будут дешеветь, поэтому продает акции в надежде в будущем «откупить» их обратно по более низкой цене.

Разработка торговой стратегии включает в себя несколько стадий, что похоже, например, на построение моделей машинного обучения: сначала нужно сформулировть стратегию и описать ее в формате, позволяющем запустить ее на компьютере, затем нужно протестировать работоспособность получившейся программы, оптимизировать ее, а затем оценить результативность и надежность работы.

Торговые стратегии обычно проверяют с помощью бэктестинга: это подход, при которым стратегия «прогоняется» на исторических данных о торгах — на их основе программа генерирует сделки. Это позволяет понять, принесла бы такая стратегия доход при том развитии рыночной ситуации, что наблюдалось в прошлом. Таким образом, можно предварительно оценить перспективность стратегии в торгах в режиме реального времени. При этом, нет гарантий того, что хорошие показатели на исторических данных повторятся при работе на реальном рынке.

Данные временных рядов

Временной ряд — это последовательность цифровых данных, полученных на последовательных равных промежутках времени. В сфере финансов такие ряды используются для отслеживания движений цен за определенный период времени, записанных в равные интервалы. Вот, как это выглядит:

По оcи X расположены даты, а цена — на оси Y. «Последовательные равные промежутки времени» в данном случае означает, что по временной оси даты расположены с двухнедельным интервалом: можно сравнить 3/7/2005 и 3/31/2005, а также 4/5/2005 и 4/19/2005 (здесь даты записаны в принятом в США формате, когда сначала идет месяц, а затем день).

Однако финансовые данные обычно включают не два параметра (цена и дата), а пять — помимо величины торгового периода, это цена открытия торгового периода, наивысшая и низшая цена в его рамках, а также цена в момент закрытия периода. Это значит, что если мы рассматривает дневной период, то анализ данных даст нам информацию о том, на каком уровне находилась цена в момент старта и завершения торгов в выбранный день, а также какой была максимальная и минимальная цена в ходе торгов.

Выше были описаны базовые понятия, которые необходимо знать, чтобы продолжить изучение данного руководства.

Основы Python для сферы финансов: Pandas

Одним из самых востребованных инструментов при использовании Python для разработки финансовых приложений является пакет Pandas. Он нужен уже в самом начале, но по мере углубления в процесс разработки понадобятся и такие пакеты как NumPy, SciPy, Matplotlib.

Для начала сфокусируемся на Pandas и применении этого инструмента к анализу временных рядов. Ниже речь пойдет о том, как с помощью данного пакета импортировать данные, анализировать и манипулировать ими.

Импорт финансовых данных

Пакет pandas-datareader позволяет получать данные из таких источников, как Google, Yahoo! Finance или Всемирный банк — подробнее о доступных источниках данных написано в документации. В этом руководстве будет рассматриваться получение данных с сервиса Yahoo! Finance. Для начала работы необходимо установить последнюю версию пакета с помощью pip:

Инструкции по установке версии в разработке представлены здесь.

Не так давно в Yahoo API произошли изменения, так что для начала самостоятельной работы с библиотекой нужно установить исправления, который позволит дождаться официального патча. Подробнее проблема описана здесь. Однако для этого руководства данные были скачаны заранее, так что проблем с его изучением не возникнет.

Важно также понимать, что несмотря на то, что pandas-datareader — это удобный инструмент для загрузки данных, он далеко не единственный для Python. Также можно использовать библиотеки вроде Quandl, которая позволяет получать данные с сервиса Google Finance:

Также многим известно, что в сфере финансов для анализа данных очень популярен Excel. Для удобства будущей работы можно интегрировать этот инструмент с Python (подробнее по ссылке).

Работа с данными временных рядов

Для импортирования данных мы использовали pandas_datareader. В результате возник объект aapl — это DataFrame, то есть двумерная именованная структура данных со столбцами потенциально разных типов. Первое, что следует сделать при работе с таким фреймом — запустить функции head() и tail() для того, чтобы взглянуть на первый и последний столбцы датафрейма. Для получения полезной статистической сводки по скачанным данным можно воспользоваться функцией describe().

Пример этого кода можно найти на странице исходного материала.

Данные содержат четыре столбца с ценой открытия и закрытия торгового периода, а также максимальной и минимальной ценой — мы рассматриваем дневные интервалы и акции Apple. Также мы получаем два дополнительных столбца: Volume и Adj Close. Первый из них используется для того, чтобы зафиксировать количество акций, с которыми совершались сделки в торговый день. Второй столбец — это «отрегулированная» цена закрытия (adjusted closing price), это значит, что в цену закрытия периода были добавлены все действия с акциями, которые могли быть совершены до момента открытия следующего торгового дня.

Если нужно сохранить данные в CSV-файл, это можно сделать с помощью функции to_csv(), а прочитать файл можно с помощью read_csv() — это полезно для ситуаций, когда источник данных меняется и доступ к ним временно теряется.

После базового анализа скачанных данных, пора двигаться дальше. Для этого можно, к примеру, изучить индексы и столбцы, выбрав, например, десять последних строк конкретного столбца. Это называется разбиением (subsetting), поскольку берется лишь небольшой набор имеющихся данных. Получившееся подмножество — это ряд, то есть одноразмерный именованный массив.

Для того, чтобы посмотреть на индекс и столбцы данных следует использовать атрибуты index и columns. Затем можно выделить подмножество из десяти последних наблюдений в столбце column. Для изолирования этих значений следует использовать квадратные скобки. Последнее значение помещается в переменную ts, а проверка ее типа осуществляется с помощью функции type().

Использование квадратных скобок удобно, но это не самый характерный способ при работе с Pandas. Поэтому также стоит рассмотреть функции loc() и iloc(): первая из них используется для label-based индексирования, а последняя для позиционального индексирования.

На практике, это значит, что можно передать ярлык ряда вроде 2007 или 2006-11-01 в функцию loc(), а целые числа вроде 22 или 43 передаются функции iloc().

Если внимательно взглянуть на результаты процедуры разбиения, то станет видно, что в данных пропущены определенные дни. Дальнейший анализ паттерна покажет, что обычно не хватает двух или трех дней. Это выходные дни и государственные праздники, во время которых нет биржевых торгов.

Помимо индексирования есть несколько способов узнать о данных больше. Можно, к примеру, попробовать создать семпл из 20 строк данных, а затем переформатировать их таким образом, чтобы appl стал не дневным значением и месячным. Сделать это можно с помощью функций sample() и resample():

Прежде чем перейти к визуализации данных и проведению финансового анализа, можно начать вычислять разницу между ценами открытия и закрытия торгового периода. Эту арифметическую операцию можно с помощью Pandas — нужно вычесть значения столбца Open данных appl из столбца Close. Или, другими словами, вычесть aapl.Close из aapl.Open. Получившийся результат будет храниться в новом столбце датафрейма aapl под названием diff, который можно удалить с помощью функции del:

Получившиеся абсолютные значения уже могут быть полезны при разработке финансовой стратегии, однако обычно требуется и более глубокий анализ, например, процентных величин роста или падения цены определенной акции.

Визуализация данных временных рядов

Помимо анализа данных с помощью функций head(), tail() и индексирования, также возможна их визуализация. Благодаря интеграции Pandas с инструментом для создания графиков Matplotlib это можно сделать довольно легко. Нужно лишь использовать функцию plot() и передать ей релевантные параметры. Кроме того, если добавить параметр grid, то получившийся график будет наложен на сетку.

Этот код дает вот такой график:

В следующей части руководства речь пойдет о финансовом анализе данных временных рядов с помощью Python.

Источник