【Udemy中英字幕】Design, Backtest and Run your Binance Trading Bot on GCP

在 GCP 上设计、回测并运行您的币安交易机器人

使用币安 API 和 Python 创建交易策略。在 Google Cloud Platform 上进行回测并全天候运行

讲师：Antonio de Jesus Campos Rodriguez

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您将学到什么

如何使用币安 API 执行市场订单和 OCO 订单
结合技术指标建立交易策略
回测你的交易策略以检查它是否真的有效
使用 Python 脚本构建 Docker 容器并将其推送到 Google Cloud
在 Google Compute Engine 中创建一个实例来运行回测
在 Google Cloud Compute Engine 上全天候运行您的交易机器人

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信息技术与软件

要求

强烈推荐Python。
Docker 和 Google Cloud 的一些基本知识。
熟悉一些技术指标会很有用。
一些关于加密货币和币安的基本知识。

描述

在本课程中，您将学习如何结合三个技术指标（RSI、布林带和吞没模式）使用 Python、Ta-Lib 和 Binance API 定义比特币 (BTCUSD) 交易策略的示例。您将对该策略进行回测，以查看它是否是一个成功的策略。回测的执行将需要几个小时，因此您将学习如何使用 Docker 容器化您的 Python 脚本以及如何将其推送到 Google Cloud Platform，特别是如何将容器推送到 Artifact Registry，然后在 Google Compute Engine 上运行该容器。最后，您将看到如何再次使用 Docker、Artifact Registry 和 Google Compute Engine 在 Google Cloud 上全天候运行您的交易机器人。

内容概述

第 1 部分：基础知识

使用 Docker（具有特定库的 Jupyter 笔记本）为我们的实验创建本地环境。
Binance API 的使用：获取凭证、提取历史价格、检查 BTCUSDT 的过滤器、执行市场和 OCO 订单、获取订单的 ID 和状态。还可以取消订单。
回顾 RSI、布林带和吞没形态。
使用 Ta-Lib 对其进行编程并构建一些基本情节。

第 2 部分：定义和可视化交易策略

描述交易策略。
编程买入信号。
同时绘制布林带、RSI 和吞没形态。
根据之前的图，定义止损和止盈。
查看几个例子（一笔获胜的交易和一笔失败的交易）。

第 3 部分：在 Google Compute Engine 上回测交易策略

创建 Dockerfile、requirements.txt 和主要 Python 脚本（bot_backtesting）。
bot_backtesting 脚本包含与 BigQuery 的连接，用于在执行期间保存日志并在执行结束时保存最终结果。它还将处理币安费用和任何现有的未平仓交易。
在bot_backtesting脚本中，构建主要函数（compute_sl_tp）步骤：

1 浏览购买信号。

2 设置入场价、止盈价和止损价。

3 确定何时到达每一个目标。

4 哪一个先发生。

5 检索其他信息。
使用 Docker 构建容器，将其推送到 Artifact Registry 并在 Google Compute Engine 上运行。
分析回测结果。

第 4 部分：在 Google Compute Engine 上构建和运行交易机器人。

创建 Dockerfile、requirements.txt 和主脚本（main py），其中包括一个名为 TradingBot 的类。
该类将处理买入信号。它还将定义入场价、止盈价和止损价、估计费用和回报，以及我们是否有现有的未平仓交易。
该课程将定义进行交易所需的条件。
它将创建市场订单和 OCO 订单。它还将检查和更新市场订单和 OCO 订单的状态。
每分钟运行一次 TradingBot 类。
使用 Docker 构建容器，将其推送到 Artifact Registry 并在 Google Compute Engine 上运行。另请参阅如何在本地机器上运行它。
运行交易机器人后的结果。