pip install numpy pandas matplotlib pymysql pyqt5 finta mplfinance python-binance나중에 requirements.txt로 바꾸자
binance api key 설정하는 법 추가해야함. (python os 모듈 사용해서 간단하게 추가하는것도 만들면 좋을 듯)
백테스팅과 알고리즘 개발을 위해서는 먼저 DB에 거래 데이터를 저장해 놓아야 한다. YammyQuant에서는 개인 mysql 서버에 거래 데이터 db를 구축할 수 있도록 해준다.
### example_sqlUpdate.py
from data.updaters import SQLUpdater
updater = SQLUpdater(host='*', user='*', password='*', db='binance')
updater.setTable('ETHUSDT', ['1w', '1d', '6h', '1h', '15m', '5m', '1m'])
updater.update()- db 이름을 binance로 지정하므로써 binance API를 사용해서 데이터를 불러온다. (다른 거래소 API도 추후 지원하도록 코드 짜야할듯)
- .setTable(’BTCUSDT’, [’1w’, ‘1d’, …])를 통해서 updater에게 어떤 ticker의 각 interval에 대해서 업데이트 할지 알려준다.
- .update()를 통해 update 실행
2023-07-29 06:20:04.683781::binance-ETHUSDT-1w last update=>1970-01-02 10:17:36.
2023-07-29 06:20:04.683926::binance-ETHUSDT-1w downloading...
2023-07-29 06:20:04.799147::binance-ETHUSDT-1w download complete.
2023-07-29 06:20:04.808637::binance-ETHUSDT-1w updating(311/311)...
2023-07-29 06:20:04.845477::binance-ETHUSDT-1w update complete.
2023-07-29 06:20:04.958874::binance-ETHUSDT-1d last update=>1970-01-02 10:17:36.
2023-07-29 06:20:04.958983::binance-ETHUSDT-1d downloading...
2023-07-29 06:20:05.244100::binance-ETHUSDT-1d download complete.
2023-07-29 06:20:05.254626::binance-ETHUSDT-1d updating(2173/2173)...
2023-07-29 06:20:05.519638::binance-ETHUSDT-1d update complete.
2023-07-29 06:20:05.658238::binance-ETHUSDT-6h last update=>1970-01-02 10:17:36.
2023-07-29 06:20:05.658358::binance-ETHUSDT-6h downloading...
2023-07-29 06:20:08.642423::binance-ETHUSDT-6h download complete.
2023-07-29 06:20:08.650292::binance-ETHUSDT-6h updating(8684/8684)...
2023-07-29 06:20:09.826637::binance-ETHUSDT-6h update complete.
2023-07-29 06:20:09.961169::binance-ETHUSDT-1h last update=>1970-01-02 10:17:36.
2023-07-29 06:20:09.961291::binance-ETHUSDT-1h downloading...
2023-07-29 06:20:32.987504::binance-ETHUSDT-1h download complete.
2023-07-29 06:20:32.997861::binance-ETHUSDT-1h updating(10000/52003)...
2023-07-29 06:20:34.163404::binance-ETHUSDT-1h updating(20000/52003)...
2023-07-29 06:20:35.432261::binance-ETHUSDT-1h updating(30000/52003)...
2023-07-29 06:20:36.252786::binance-ETHUSDT-1h updating(40000/52003)...
2023-07-29 06:20:37.109443::binance-ETHUSDT-1h updating(50000/52003)...
2023-07-29 06:20:37.906069::binance-ETHUSDT-1h updating(52003/52003)...
2023-07-29 06:20:38.070265::binance-ETHUSDT-1h update complete.
2023-07-29 06:20:38.256104::binance-ETHUSDT-15m last update=>1970-01-02 10:17:36.
2023-07-29 06:20:38.256299::binance-ETHUSDT-15m downloading...이런 식으로 업데이트가 진행 된다. (맨 처음 업데이트시 오래걸릴 수 있음)
앞으로 다른 거래소의 db를 업데이트 하는 경우에 대한 코드도 추가하면 좋을 듯 하다.
### example_sqlRead.py
from data.readers import SQLReader
reader = SQLReader(host='*', user='*', password='*', db='binance')
print(reader.getInfo())
reader.setTable('BTCUSDT', '1d')
reader.setDate('2022-02-17 00:00:00', '2022-08-17 00:00:00')
candle = reader.read()
print(candle)sqlUpdater로 구축된 데이터를 다시 불러오는 모듈이다.
- reader를 생성한다. db이름에 유의. binance데이터를 불러오기 위해서는 ‘binance’라고 입력해야한다.
- .getInfo()를 통해서 현재 db에 저장된 코인이름(ticker)와 ticker 별 interval을 dictionary 형태로 반환한다. 어떤 코인을 불러올 수 있는지 확인하기 위해 사용
- .setTable을 통해 불러올 코인이름(ticker)와 간격(interval)을 지정해 준다.
- .setDate를 통해 불러올 데이터의 시작 시간과 끝 시간을 넣어준다. str와 datetime.datetime 객체로 넣어줄 수 있으며, str 형식으로 넣을 경우
'%Y-%m-%d %H:%M:%S'형태로 넣어주어야 한다. 시작 시간이 None이고 끝 시간을 넣어주는 경우 db의 첫 데이터부터 끝 시간까지 불러오며, 끝 시간이 None이고 시작 시간을 넣어주는 경우 시작 시간부터 db의 마지막 데이터까지 불러온다. 두개 모두 None일 경우 ValueError. - .read()를 통해 데이터를 불러온다. 반환 타입은 data.core.Candle 이다.
{'BTCUSDT': ['15m', '1d', '1h', '1m', '1w', '5m', '6h'], 'ETHUSDT': ['15m', '1d', '1h', '1m', '1w', '5m', '6h'], 'XRPUSDT': ['15m', '1d', '1h', '1m', '1w', '5m', '6h']}
BTCUSDT-Candle
open high low close volume
index
2022-02-17 43873.6 44164.7 40073.2 40515.7 47246.0
2022-02-18 40515.7 40959.9 39450.0 39974.4 43845.9
2022-02-19 39974.4 40444.3 39639.0 40079.2 18042.1
2022-02-20 40079.2 40125.4 38000.0 38386.9 33439.3
2022-02-21 38386.9 39494.4 36800.0 37008.2 62347.7
... ... ... ... ... ...
2022-08-13 24401.7 24888.0 24291.2 24441.4 152852.0
2022-08-14 24443.1 25047.6 24144.0 24305.2 151206.0
2022-08-15 24305.2 25211.3 23773.2 24094.8 242540.0
2022-08-16 24093.0 24247.5 23671.2 23854.7 179325.0
2022-08-17 23856.2 24446.7 23180.4 23342.7 210669.0
[182 rows x 5 columns]실행결과.
sql에서 읽는 것이 아니라 Binance API를 이용해서 읽을 수 있도록 만든 reader이다. binance api 보다 편하게 사용할 수 있도록, 그리고 반환 객체가 data.core.Candle 객체가 되도록 하는것이 목표.
from data.readers import BinanceReader
reader = BinanceReader()
reader.setTicker('BTCUSDT')
reader.setInterval('1d')
reader.setDate('2022-02-17 00:00:00', '2022-08-17 00:00:00')
candle = reader.read()setDate를 안해줄 경우 그냥 제일 최근 값 가져오도록 했다.
거래 시계열 데이터를 쉽게 다룰 수 있게 하기 위해서 만든 클래스. 기본적으로 pandas.Dataframe의 wrapper겪이다.
from data.core import Candle
candle = Candle('BTCUSDT', df)이런식으로 이름과 데이터프레임을 넣어서 생성한다. 데이터프레임에는 기본적으로 ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] column이 존재해야하며 그 외의 column은 있어도 삭제된다.
candle.data로 데이터프레임에 직접 접근 가능
candle.open
candle.high
candle.low
candle.close
candle.volume
candle.index각 column과 index 접근 가능 (slice indexing도 마찬가지로 가능하다)
candle 클래스에 finta의 TA들 wrapper를 구현해 놓았다.
https://github.com/peerchemist/finta
github를 참고하여 다양한 TA를 사용할 수 있다. github에서는 TA.SMA(ohlc, 42)로 사용했다면 대신에 candle.SMA(42)와 같이 사용할 수 있다.
아래 예시 참고
###example_candle_indicators.py
import matplotlib.pyplot as plt
from data.readers import BinanceReader
reader = BinanceReader()
reader.setTicker('BTCUSDT')
reader.setInterval('1d')
reader.setDate('2022-02-17 00:00:00', '2022-08-17 00:00:00')
candle = reader.read()
plt.plot(candle.index, candle.SMA(5))
plt.plot(candle.index, candle.SMA(20))
plt.show()