使用 pandas Data-frame 进行回测后如何在 Binance Futures 中执行交易答案

【问题标题】：How to execute trades in Binance Futures after back-testing with pandas Data-frame使用 pandas Data-frame 进行回测后如何在 Binance Futures 中执行交易
【发布时间】：2021-10-02 13:28:41
【问题描述】：

我已经使用 pandas 数据框对我的交易策略进行了回溯测试，发现了胜率、锐化率等。

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，其中包含入场、亏损或盈利。

问题是如何在实时市场中实现这一目标。我不知道如何将其应用于实时提要数据。

我需要在下单前计算入场价、止损、止盈和交易量。

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

有没有办法从我的 Gmail 提要中抓取数据并使用 scraped 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一端计算交易触发器。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe trading pyalgotrade

【解决方案1】：

我正在实现类似的东西，为此，我依赖pyalgotrade，它还有一个TA-Lib 的包装器。这个库提供了一个 broker 部分，允许您使用您最喜欢的商店的 API 计划和执行交易，除此之外还有一个 strategy 部分，允许您开发和回测您的策略

【讨论】：