Thẻ: lập trình bot trading

RSI (Relative Strength Index) là chỉ báo dao động được dạy chi tiết trong buổi 6, đo mức độ “quá mua” hoặc “quá bán” của thị trường. Công thức RSI từng bước delta = df[‘close’].diff() gain = delta.clip(lower=0).rolling(14).mean() loss = (-delta.clip(upper=0)).rolling(14).mean() rs = gain / loss df[‘RSI’] = 100 – (100 / (1 + rs)) […]

Bài thực hành buổi 5 ghép toàn bộ lý thuyết MA thành một bot hoàn chỉnh — cột mốc đầu tiên của Phần 2. Khung bot MA cơ bản while True: df = lay_du_lieu_moi(symbol, “1h”, 100) df[‘MA20’] = df[‘close’].rolling(20).mean() df[‘MA50’] = df[‘close’].rolling(50).mean() if df[‘MA20’].iloc[-1] > df[‘MA50’].iloc[-1] and df[‘MA20’].iloc[-2] <= df['MA50'].iloc[-2]: dat_lenh_mua() time.sleep(3600) Bot này còn […]

Buổi 5 dạy cách tự động hóa việc tìm tham số MA tối ưu thay vì đoán mò chu kỳ 20/50 theo “kinh nghiệm dân gian”. Quét tham số (Grid Search) cơ bản ket_qua = [] for ma_ngan in range(5, 30, 5): for ma_dai in range(40, 100, 10): loi_nhuan = backtest_ma(ma_ngan, ma_dai) ket_qua.append((ma_ngan, ma_dai, loi_nhuan)) […]

Golden Cross / Death Cross là chiến lược MA Crossover kinh điển được code chi tiết trong buổi 5. Code tín hiệu Crossover df[‘signal’] = 0 df.loc[(df[‘MA20’] > df[‘MA50’]) & (df[‘MA20’].shift(1) <= df['MA50'].shift(1)), 'signal'] = 1 df.loc[(df['MA20'] = df[‘MA50’].shift(1)), ‘signal’] = -1 Điểm quan trọng là dùng .shift(1) để so sánh trạng thái “trước” và […]

Moving Average (MA) mở đầu Phần 2 vì đây là chỉ báo dễ hiểu nhất nhưng vẫn cực kỳ hiệu quả trong khóa Bot Auto Trading Python. Bản chất của MA df[‘MA20’] = df[‘close’].rolling(20).mean() df[‘MA50’] = df[‘close’].rolling(50).mean() MA làm trơn biến động giá ngắn hạn để lộ ra xu hướng chính — MA ngắn (20) […]

Bài thực hành tổng hợp cuối Phần 1 yêu cầu vẽ một biểu đồ kỹ thuật hoàn chỉnh — kết hợp toàn bộ kiến thức 4 buổi đầu khóa Bot Auto Trading Python. Code vẽ biểu đồ với mplfinance import mplfinance as mpf ap = [mpf.make_addplot(df[‘MA20’]), mpf.make_addplot(df[‘RSI’], panel=1)] mpf.plot(df, type=’candle’, addplot=ap, volume=True, style=’yahoo’) Biểu đồ […]

Mô hình nến Nhật (Doji, Hammer, Engulfing) là chủ đề thực hành thú vị của buổi 4 khi học Bot Auto Trading Python. Code nhận diện nến Doji cơ bản than_nen = abs(df[‘close’] – df[‘open’]) bien_dong = df[‘high’] – df[‘low’] df[‘la_doji’] = than_nen < (bien_dong * 0.1) Thư viện TA-Lib có sẵn hàm nhận diện […]

Nhận diện hỗ trợ/kháng cự bằng mắt là chủ quan — buổi 4 hướng dẫn cách lượng hóa bằng code để bot tự động xác định. Tìm đỉnh/đáy cục bộ bằng Python from scipy.signal import argrelextrema import numpy as np dinh = argrelextrema(df[‘high’].values, np.greater, order=5)[0] day = argrelextrema(df[‘low’].values, np.less, order=5)[0] print(f”Số đỉnh: {len(dinh)}, Số đáy: […]

Buổi 4 khóa Bot Auto Trading Python hướng dẫn tự code 3 chỉ báo kỹ thuật kinh điển nhất từ công thức gốc. Code 3 chỉ báo cơ bản df[‘MA20’] = df[‘close’].rolling(20).mean() delta = df[‘close’].diff() gain = delta.clip(lower=0).rolling(14).mean() loss = (-delta.clip(upper=0)).rolling(14).mean() df[‘RSI’] = 100 – 100/(1 + gain/loss) df[‘MACD’] = df[‘close’].ewm(span=12).mean() – df[‘close’].ewm(span=26).mean() df[‘Signal’] = […]

Bài thực hành buổi 3 yêu cầu học viên ghép các kiến thức API vừa học thành một bot nhỏ hoạt động được — cột mốc đầu tiên thực sự “có bot”. Code bot lấy dữ liệu cơ bản import ccxt, time, csv binance = ccxt.binance() with open(“gia_btc.csv”, “a”, newline=””) as f: writer = csv.writer(f) […]