Binance API integration with Backtrader.
With this integration you can do:
Backtesting your strategy on historical data from the exchange Binance + Backtrader // Backtesting
Launch trading systems for automatic trading on the exchange Binance + Backtrader // Live trading
Download historical data for cryptocurrencies from the exchange Binance
For API connection we are using library python-binance.
You can say Thanks:
USDT (Tron TRC20): TEHaXZX7KLjAm4eLWdf4VKfsqRUQpv8fTT
or by Binance ID 200640624 through the exchange (no commission)
or by Bybit UID 112927970 through the exchange (no commission)
pip install backtrader_binance
or
git clone https://github.com/WISEPLAT/backtrader_binance
or
pip install git+https://github.com/WISEPLAT/backtrader_binance.git
pip install git+https://github.com/WISEPLAT/backtrader.git
-- Can I use your binance interface with original backtrader?
-- Yes, you can use original backtrader, as the author of original backtrader had approved all my changes.
Here is the link: mementum/backtrader#472
pip install python-binance backtrader pandas matplotlib
or
pip install -r requirements.txt
To make it easier to figure out how everything works, many examples have been made in the folders DataExamplesBinance and StrategyExamplesBinance.
Before running the example, you need to get your API key and Secret key, and put them in the file ConfigBinance\Config.py:
# content of ConfigBinance\Config.py
class Config:
BINANCE_API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BINANCE_API_SECRET = "YOUR_SECRET_KEY"
Register your account on Binance
Go to the "API Management"
Then click the "Create API" button and select "System Generated".
In the "API Restrictions" section, enable "Enable Spot and Margin Trading".
Copy and paste to the file **ConfigBinance\Config.py ** received "API key" and "Secret key"
The DataExamplesBinance folder contains the code of examples for working with exchange data via the Binance API.
01 - Symbol.py - trading strategy for obtaining historical and "live" data of one ticker for one timeframe
02 - Symbol data to DF.py - export to csv file of historical data of one ticker for one timeframe
03 - Symbols.py - trading strategy for multiple tickers on the same timeframe
04 - Resample.py - trading strategy for obtaining data from one ticker for different timeframes by converting a smaller timeframe into a larger one
05 - Replay.py - launching a trading strategy on a smaller timeframe, with processing on a larger one and displaying a larger interval chart
06 - Rollover.py - launch of a trading strategy based on gluing data from a file with historical data and the last downloaded history from the broker
07 - Get Asset Balance.py - getting the ticker balance directly through the Binance API
08 - Timeframes.py - trading strategy is running on different timeframes.
09 - Get Asset Info.py - getting info about asset: balance, lot size, min price step, min value to buy and etc.
09 - Get Asset Info - no Decimal.py - getting info about asset: balance, lot size, min price step, min value to buy and etc.
09 - Get Asset Info - through client.py - getting info about asset: balance, lot size, min price step, min value to buy and etc.
10 - Get Historical Data.py - getting historical data through binance client for asset.
Strategy.py - An example of a trading strategy that only outputs data of the OHLCV for ticker/tickers
The StrategyExamplesBinance folder contains the code of sample strategies.
01 - Live Trade - Just Buy and Sell.py - An example of a live trading strategy for ETH ticker on the base USDT ticker.
The strategy shows how to Buy at Market or Limit order and how to Cancel order.
Example of placing and cancel orders on the Binance exchange.
Please be aware! This is Live order - if market has a big change down in value of price more than 5% - the order will be completed....
Please be aware! For Market order - it will be completed!
Do not forget to cancel the submitted orders from the exchange after the test!
01 - Live Trade.py - An example of a live trading strategy for two BTC and ETH tickers on the base USDT ticker.
The strategy shows how to apply indicators (SMA, RSI) to several tickers at the same time.
Example of placing and cancel orders on the Binance exchange.
Please be aware! This is Live order - if market has a big change down in value of price more than 5% - the order will be completed....
Do not forget to cancel the submitted orders from the exchange after the test!
02 - Live Trade MultiPortfolio.py - An example of a live trading strategy for a set of tickers that can be transferred to the strategy in a list (BTC, ETH, BNB) on the base USDT ticker.
The strategy shows how to apply indicators (SMA, RSI) to several tickers at the same time.
Example of placing and cancel orders on the Binance exchange.
Please be aware! This is Live order - if market has a big change down in value of price more than 5% - the order will be completed....
Do not forget to cancel the submitted orders from the exchange after the test!
03 - Live Trade ETH.py - An example of a live trading strategy for two BNB and XMR tickers on the basic ETH ticker.
The strategy shows how to apply indicators (SMA, RSI) to several tickers at the same time.
Example of placing and cancel orders on the Binance exchange.
Please be aware! This is Live order - if market has a big change down in value of price more than 5% - the order will be completed....
Do not forget to cancel the submitted orders from the exchange after the test!
04 - Offline Backtest.py - An example of a trading strategy on a historical data - not live mode - for two BTC and ETH tickers on the base USDT ticker.
The strategy shows how to apply indicators (SMA, RSI) to several tickers at the same time.
05 - Offline Backtest MultiPortfolio.py - An example of a trading strategy on a historical data - not live mode - for a set of tickers that can be transferred to the strategy in a list (BTC, ETH, BNB) on the base USDT ticker.
The strategy shows how to apply indicators (SMA, RSI) to several tickers at the same time.
06 - Live Trade Just Buy and Close by Market.py - An example of a live trading strategy for ETH ticker on the base USDT ticker.
The strategy shows how to buy by close price and sell by market a little value of ETH after 3 bars.
Example of placing orders on the Binance exchange.
07 - Offline Backtest Indicators.py - An example of a trading strategy for a history test using SMA and RSI indicators - not live mode - for two BTC and ETH tickers on the base USDT ticker.
The strategy shows how to apply indicators (SMA, RSI) to several tickers at the same time.
generates 177% of revenue at the time of video recording))
Non-live mode - for testing strategies without sending orders to the exchange!
08 - Offline Backtest Margin Trade with Leverage 50x - Linear Trade.py - An example of a trading strategy with the use of margin Leverage 50x for a history backtest using SMA indicators - not live mode - for two BTC and ETH tickers on the base of USDT ticker.
The strategy shows how to apply indicators SMA to several tickers at the same time.
generates 792% of revenue at the time of file publishing
Non-live mode - for testing strategies without sending orders to the exchange!
The strategy shows how to use margin with Leverage 50x for backtest on history market data for cryptocurrencies.
$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
Was money: 2000.00
Ending Portfolio Value: 17853.46
Remaining available funds: 4887.38
Assets in the amount of: 12966.08
2000.00 ==> 17853.46 ==> +792.67%
SQN: AutoOrderedDict([('sqn', 1.0031776139642996), ('trades', 4)])
VWR: OrderedDict([('vwr', 25.613023915870777)])
TDD: OrderedDict([('maxdrawdown', 65.77087178559279), ('maxdrawdownperiod', 304)])
DD: AutoOrderedDict([('len', 6), ('drawdown', 20.46618403019286), ('moneydown', 229.70872494394746), ('max', AutoOrderedDict([('len', 304), ('drawdown', 65.77087178559279), ('moneydown', 295.8359186842)]))])
AR: OrderedDict([(2021, 0.0), (2022, -0.42822236821405035), (2023, 4.540830244681184), (2024, 1.8176719585784271)])
Profitability: OrderedDict([('rtot', 2.1890502317806253), ('ravg', 0.0022178827069712515), ('rnorm', 0.7487590850582526), ('rnorm100', 74.87590850582527)])
$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
backtrader: Very simple and cool library!
python-binance: For creating Binance API wrapper, shortening a lot of work.
lindomar-oliveira for some code
Error correction, revision and development of the library is carried out by the author and the community!
Push your commits!
The backtrader_binance library, which allows you to integrate Backtrader and Binance API, is the Program created solely for the convenience of work.
When using the Program, the User is obliged to comply with the provisions of the current legislation of his country.
Using the Program are offered on an "AS IS" basis. No guarantees, either oral or written, are attached and are not provided.
The author and the community does not guarantee that all errors of the Program have been eliminated, respectively, the author and the community do not bear any responsibility for
the consequences of using the Program, including, but not limited to, any damage to equipment, computers, mobile devices,
User software caused by or related to the use of the Program, as well as for any financial losses
incurred by the User as a result of using the Program.
No one is responsible for data loss, losses, damages, including accidental or indirect, lost profits, loss of revenue or any other losses
related to the use of the Program.
The Program is distributed under the terms of the MIT license.
Please put a Star 🌟 for this code
Пожалуйста поставьте Звезду 🌟 этому коду
==========================================================================
Интеграция Binance API с Backtrader.
С помощью этой интеграции вы можете делать:
Тестирование вашей стратегии на исторических данных с биржи Binance + Backtrader
Запускать торговые системы для автоматической торговли на бирже Binance + Backtrader
Загружать исторические данные по криптовалютам с биржи Binance
Для подключения к API мы используем библиотеку python-binance.
Можно сказать Спасибо:
USDT (Tron TRC20): TEHaXZX7KLjAm4eLWdf4VKfsqRUQpv8fTT
или по Binance ID 200640624 через биржу (без комиссии)
или по Bybit UID 112927970 через биржу (без комиссии)
pip install backtrader_binance
или
git clone https://github.com/WISEPLAT/backtrader_binance
или
pip install git+https://github.com/WISEPLAT/backtrader_binance.git
pip install git+https://github.com/WISEPLAT/backtrader.git
-- Могу ли я использовать ваш интерфейс binance с оригинальным backtrader?
-- Да, вы можете использовать оригинальный backtrader, так как автор оригинального backtrader одобрил все мои изменения.
Вот ссылка: mementum/backtrader#472
pip install python-binance backtrader pandas matplotlib
или
pip install -r requirements.txt
Чтобы было легче разобраться как всё работает, сделано множество примеров в папках DataExamplesBinance_ru и StrategyExamplesBinance_ru.
Перед запуском примера, необходимо получить свой API ключ и Secret ключ, и прописать их в файле ConfigBinance\Config.py:
# content of ConfigBinance\Config.py
class Config:
BINANCE_API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BINANCE_API_SECRET = "YOUR_SECRET_KEY"
Зарегистрируйте свой аккаунт на Binance
Перейдите в раздел "Управление API"
Затем нажмите кнопку "Создать API" и выберите "Сгенерированный системой".
В разделе "Ограничения API" включите "Включить спотовую и маржинальную торговлю".
Скопируйте и вставьте в файл ConfigBinance\Config.py полученные "Ключ API" и "Секретный ключ"
В папке DataExamplesBinance_ru находится код примеров по работе с биржевыми данными через API интерфейс Binance.
01 - Symbol.py - торговая стратегия для получения исторических и "живых" данных одного тикера по одному таймфрейму
02 - Symbol data to DF.py - экспорт в csv файл исторических данных одного тикера по одному таймфрейму
03 - Symbols.py - торговая стратегия для нескольких тикеров по одному таймфрейму
04 - Resample.py - торговая стратегия для получения данных одного тикера по разным таймфреймам методом конвертации меньшего таймфрейма в больший
05 - Replay.py - запуск торговой стратегии на меньшем таймфрейме, с обработкой на большем и выводом графика большего интервала
06 - Rollover.py - запуск торговой стратегии на склейке данных из файла с историческими данными и последней загруженной истории с брокера
07 - Get Asset Balance.py - получение баланса тикера напрямую через API Binance
08 - Timeframes.py - торговая стратегия для одного тикера по разным таймфреймам
09 - Get Asset Info.py - получение информации об активе: баланс, размер лота, минимальный шаг цены, минимальная стоимость покупки и т.д.
09 - Get Asset Info - no Decimal.py - получение информации об активе: баланс, размер лота, минимальный шаг цены, минимальная стоимость покупки и т.д.
09 - Get Asset Info - through client.py - получение информации об активе: баланс, размер лота, минимальный шаг цены, минимальная стоимость покупки и т.д.
10 - Get Historical Data.py - получение исторических данных через клиент binance для актива.
Strategy.py - Пример торговой стратегии, которая только выводит данные по тикеру/тикерам OHLCV
В папке StrategyExamplesBinance_ru находится код примеров стратегий.
01 - Live Trade - Just Buy and Sell.py - Пример торговой стратегии в live режиме для ETH на базовом тикере USDT.
В стратегии показано как выставлять Ордер по Рынку и Лимитный ордер и как отменять ордер.
Пример выставления заявок на биржу Binance и их снятие.
Пожалуйста, имейте в виду! Это live режим - если на рынке произойдет значительное изменение цены в сторону понижения более чем на 5% - ордер может быть выполнен....
Пожалуйста, имейте в виду! Для ордера по Рынку - он будет выполнен....
Не забудьте после теста снять с биржи выставленные заявки!
01 - Live Trade.py - Пример торговой стратегии в live режиме для двух тикеров BTC и ETH на базовом тикере USDT.
В стратегии показано как применять индикаторы (SMA, RSI) к нескольким тикерам одновременно.
Пример выставления заявок на биржу Binance и их снятие.
Пожалуйста, имейте в виду! Это live режим - если на рынке произойдет значительное изменение цены в сторону понижения более чем на 5% - ордер может быть выполнен....
Не забудьте после теста снять с биржи выставленные заявки!
02 - Live Trade MultiPortfolio.py - Пример торговой стратегии в live режиме для множества тикеров, которые можно передавать в стратегию списком (BTC, ETH, BNB) на базовом тикере USDT.
В стратегии показано как применять индикаторы (SMA, RSI) к нескольким тикерам одновременно.
Пример выставления заявок на биржу Binance и их снятие.
Пожалуйста, имейте в виду! Это live режим - если на рынке произойдет значительное изменение цены в сторону понижения более чем на 5% - ордер может быть выполнен....
Не забудьте после теста снять с биржи выставленные заявки!
03 - Live Trade ETH.py - Пример торговой стратегии в live режиме для двух тикеров BNB и XMR на базовом тикере ETH.
В стратегии показано как применять индикаторы (SMA, RSI) к нескольким тикерам одновременно.
Пример выставления заявок на биржу Binance и их снятие.
Пожалуйста, имейте в виду! Это live режим - если на рынке произойдет значительное изменение цены в сторону понижения более чем на 5% - ордер может быть выполнен....
Не забудьте после теста снять с биржи выставленные заявки!
04 - Offline Backtest.py - Пример торговой стратегии для теста на истории - не live режим - для двух тикеров BTC и ETH на базовом тикере USDT.
В стратегии показано как применять индикаторы (SMA, RSI) к нескольким тикерам одновременно.
05 - Offline Backtest MultiPortfolio.py - Пример торговой стратегии для теста на истории - не live режим - для множества тикеров, которые можно передавать в стратегию списком (BTC, ETH, BNB) на базовом тикере USDT.
В стратегии показано как применять индикаторы (SMA, RSI) к нескольким тикерам одновременно.
06 - Live Trade Just Buy and Close by Market.py - Пример торговой стратегии в live для тикера ETH на базовом тикере USDT.
Стратегия показывает, как покупать по цене закрытия и продавать по рыночной небольшое количество ETH через 3 бара.
Пример размещения ордеров на бирже Binance.
07 - Offline Backtest Indicators.py - Пример торговой стратегии для теста на истории с использованием индикаторов SMA и RSI - не live режим - для двух тикеров BTC и ETH на базовом тикере USDT.
В стратегии показано как применять индикаторы (SMA, RSI) к нескольким тикерам одновременно.
генерит 177% дохода на момент записи видео ))
Не live режим - для тестирования стратегий без отправки заявок на биржу!
08 - Offline Backtest Margin Trade with Leverage 50x - Linear Trade.py - Пример торговой стратегии с использованием маржинального плеча 50x для исторического бэктеста с использованием индикаторов SMA - не в режиме реального времени - для двух тикеров BTC и ETH на основе тикера USDT.
Стратегия показывает, как применять индикаторы SMA к нескольким тикерам одновременно.
генерирует 792% дохода на момент публикации файла
Не live режим - для тестирования стратегий без отправки ордеров на биржу!!
Стратегия показывает, как использовать маржинальную торговлю с кредитным плечом 50x для тестирования на исторических рыночных данных для криптовалют.
$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
Was money: 2000.00
Ending Portfolio Value: 17853.46
Remaining available funds: 4887.38
Assets in the amount of: 12966.08
2000.00 ==> 17853.46 ==> +792.67%
SQN: AutoOrderedDict([('sqn', 1.0031776139642996), ('trades', 4)])
VWR: OrderedDict([('vwr', 25.613023915870777)])
TDD: OrderedDict([('maxdrawdown', 65.77087178559279), ('maxdrawdownperiod', 304)])
DD: AutoOrderedDict([('len', 6), ('drawdown', 20.46618403019286), ('moneydown', 229.70872494394746), ('max', AutoOrderedDict([('len', 304), ('drawdown', 65.77087178559279), ('moneydown', 295.8359186842)]))])
AR: OrderedDict([(2021, 0.0), (2022, -0.42822236821405035), (2023, 4.540830244681184), (2024, 1.8176719585784271)])
Profitability: OrderedDict([('rtot', 2.1890502317806253), ('ravg', 0.0022178827069712515), ('rnorm', 0.7487590850582526), ('rnorm100', 74.87590850582527)])
$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
backtrader: очень простая и классная библиотека!
python-binance: Для создания оболочки Binance API, сокращающей большую часть работы.
lindomar-oliveira за некоторый код
Исправление ошибок, доработка и развитие библиотеки осуществляется автором и сообществом!
Пушьте ваши коммиты!
Библиотека backtrader_binance позволяющая делать интеграцию Backtrader и Binance API - это Программа созданная исключительно для удобства работы.
При использовании Программы Пользователь обязан соблюдать положения действующего законодательства Российской Федерации или своей страны.
Использование Программы предлагается по принципу «Как есть» («AS IS»). Никаких гарантий, как устных, так и письменных не прилагается и не предусматривается.
Автор и сообщество не дает гарантии, что все ошибки Программы были устранены, соответственно автор и сообщество не несет никакой ответственности за
последствия использования Программы, включая, но, не ограничиваясь любым ущербом оборудованию, компьютерам, мобильным устройствам,
программному обеспечению Пользователя вызванным или связанным с использованием Программы, а также за любые финансовые потери,
понесенные Пользователем в результате использования Программы.
Никто не ответственен за потерю данных, убытки, ущерб, включаю случайный или косвенный, упущенную выгоду, потерю доходов или любые другие потери,
связанные с использованием Программы.
Программа распространяется на условиях лицензии MIT.
FAQs
Binance API integration with Backtrader
We found that backtrader-binance demonstrated a healthy version release cadence and project activity because the last version was released less than a year ago. It has 1 open source maintainer collaborating on the project.
Did you know?
Socket for GitHub automatically highlights issues in each pull request and monitors the health of all your open source dependencies. Discover the contents of your packages and block harmful activity before you install or update your dependencies.
Research
Security News
Socket’s threat research team has detected six malicious npm packages typosquatting popular libraries to insert SSH backdoors.
Security News
MITRE's 2024 CWE Top 25 highlights critical software vulnerabilities like XSS, SQL Injection, and CSRF, reflecting shifts due to a refined ranking methodology.
Security News
In this segment of the Risky Business podcast, Feross Aboukhadijeh and Patrick Gray discuss the challenges of tracking malware discovered in open source softare.