import ccxt # Para Binance o cualquier otra plataforma con ccxt import time import numpy as np import pandas as pd # Inicializa la conexión con la API de Binance (o la que estés usando) exchange = ccxt.binance({ 'apiKey': 'YOUR_API_KEY', 'secret': 'YOUR_SECRET_KEY' }) # Definir parámetros de trading symbol = 'BTC/USDT' # Par de criptomonedas timeframe = '1h' # Intervalo de tiempo para el análisis risk_to_reward = 5 # Relación de riesgo a recompensa (1:5) # Función para obtener datos históricos de precios def fetch_data(symbol, timeframe): ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe) ohlcv_df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']) ohlcv_df['timestamp'] = pd.to_datetime(ohlcv_df['timestamp'], unit='ms') return ohlcv_df # Función para calcular indicadores técnicos def calculate_indicators(df): df['EMA_10'] = df['close'].ewm(span=10).mean() # Media Móvil Exponencial de 10 períodos df['RSI'] = 100 - (100 / (1 + (df['close'].pct_change().where(lambda x: x > 0, 0).rolling(window=14).mean() / df['close'].pct_change().where(lambda x: x < 0, 0).rolling(window=14).mean()))) return df # Estrategia de trading def trading_strategy(df): if df['RSI'].iloc[-1] < 30 and df['close'].iloc[-1] > df['EMA_10'].iloc[-1]: return 'buy' elif df['RSI'].iloc[-1] > 70 and df['close'].iloc[-1] < df['EMA_10'].iloc[-1]: return 'sell' return 'hold' # Función para realizar una operación def execute_trade(action): if action == 'buy': order = exchange.create_market_buy_order(symbol, 0.001) # Cambia la cantidad de acuerdo a tu capital elif action == 'sell': order = exchange.create_market_sell_order(symbol, 0.001) # Cambia la cantidad de acuerdo a tu capital print(f"Trade executed: {action} order") # Función principal que corre el bot def run_bot(): while True: df = fetch_data(symbol, timeframe) df = calculate_indicators(df) action = trading_strategy(df) if action != 'hold': execute_trade(action) time.sleep(60) # Espera 1 minuto antes de la siguiente ejecución # Inicia el bot run_bot()
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