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1만 5천 달러로 트레이딩 봇 운영하기 단계별 가이드

1만 5천 달러로 트레이딩 봇 운영하기 단계별 가이드
TILPosted On Jul 14, 20249 min read

Binance Testnet

얼마 전부터 거래 봇을 만들고 작업하는 것을 즐기고 있어요. 거의 1.5년 정도예요. 그 과정에서 저는 계정을 활용하면서 Python과 거래 지식을 비동기적으로 향상시켰어요.

오늘의 블로그 포스트에서는 여러분도 자신만의 거래 봇을 개발하고 테스트하는 여정을 시작할 수 있는 방법에 대해 알아볼 거에요! 🤩

자, 시작해봅시다... 🥁... 바이낸스 테스트넷!

트레이딩 봇을 사용하는 이유

주식 거래란 회사의 주식을 사고 팔아서 가격 변동에 기반해 돈을 벌려고 하는 것을 의미합니다.

Trading Bot

주식을 암호화폐로 바꾸면 동일한 정의가 됩니다.

거래 전략은 분당 또는 심지어 초당으로 여러 거래를 배치하고 구성할 수 있기 때문에 거래 봇을 활용하여이 프로세스를 자동화하는 것은 많은 사람들에게 매우 유용합니다!

어느 정도까지는 거래의 감정적인 부분을 제거하기도하며, 이것이 많은 경우에 훌륭한 거래자와 나쁜 거래자를 구분하는 중요한 부분입니다!

테스트넷이 무엇인가요?

이것은 여러분의 테스트 환경입니다. 바이낸스와 같은 대형 암호 화폐 거래소들은 이를 우리에게 우리의 전략을 테스트하고 수익을 잃지 않도록 도와주는 도구로 제공합니다!

그 목표는 실제 거래 환경을 모방하지만 푸가지(가짜) 돈을 사용하는 것입니다. 💸

이미지

환경 설정하기

이제 첫 번째 거래 봇을 개발하고, 바이낸스 테스트넷에서 실행하여 15,000달러의 암호화폐 지갑으로 무엇을 할 수 있는지 살펴봅시다! 🤑

IDE 설정

이 프로젝트에서는 VisualStudio Code를 IDE로 사용할 것입니다.

PyCharm이나 다른 개발 플랫폼을 자유롭게 사용해주세요!

바이낸스 테스트넷 계정

다음으로, Binance 테스트넷 계정을 설정하세요. 아래는 그 방법을 단계별로 안내해드립니다!👇

마지막에는 테스트넷 계정용 API_KEY 및 API_SECRET이 있어야 합니다.

위 과정을 진행하는 데 어려움을 겪는다면 메시지나 댓글을 남겨주세요. 도와드릴 시간을 내어 도와드리겠습니다! 💪

우리의 트레이딩 봇 만들기

우리는 미래에 이동 평균을 사용하여 추세를 식별하는데 트레이더 사이에서 인기 있는 도구 중 하나인 바이낸스 선물 거래 봇을 만들 것입니다.

우리는 단순 이동 평균(SMA) 교차 전략을 사용할 것인데, 이는 단기 이동 평균이 장기 이동 평균을 꺾을 때 매수(하이 포지션)하고, 그 반대의 경우에 매도(숏 포지션)하는 전략입니다.

image

1. 이 봇에 사용할 라이브러리를 정의합시다

from binance.client import Client # pip install python-binance
from binance.enums import *
import pandas as pd # pip install pandas
import numpy as np # pip install numpy

모두 라이브러리 이름을 이용해서 pip install 명령어로 설치할 수 있어요.

2. 이제, 우리의 바이낸스 클라이언트를 정의해봅시다.

여기서 매우 중요한 부분인데, `메인 계정이 아닌 Testnet API_KEY 및 API_SECRET을 사용하세요. 메인 계정과는 호환되지 않습니다!

API_KEY = '<상기 테스트넷 설정 과정에서 생성한 키>'
API_SECRET = '<상기 테스트넷 설정 과정에서 생성한 시크릿>'

client = Client(api_key=API_KEY, api_secret=API_SECRET, testnet=True)

‼️ API 키와 시크릿을 저장하는 위치와 방법에 주의하세요. 심지어 테스트넷 계정의 경우에도 dotenv와 같은 도구를 사용하여 로컬에 안전하게 저장하고 GitHub에 공개하지 말아주세요! 😅

3. 전략 및 함수 정의

# 캔들스틱 데이터를 가져오는 함수:
def fetch_data(symbol, interval, lookback):
    bars = client.futures_historical_klines(symbol, interval, lookback)
    df = pd.DataFrame(bars, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close'])
    df['close'] = pd.to_numeric(df['close'])
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
    return df[['timestamp', 'close']] # 데이터 중 필요한 부분만 반환

# 주요 전략 로직 및 실행부 👇
def sma_strategy(symbol='BTCUSDT', interval='1h', short_window=50, long_window=200, lookback='30 days ago UTC'):
    data = fetch_data(symbol, interval, lookback)
    
    data['short_sma'] = data['close'].rolling(window=short_window).mean()
    data['long_sma'] = data['close'].rolling(window=long_window).mean()
    
    # 포지션 없이 시작한다고 가정
    in_position = False

    # SMA 교차 확인
    # SMA가 LMA를 아래로 교차할 때 (암호화폐 매수)👇
    if data['short_sma'].iloc[-2] < data['long_sma'].iloc[-2] and data['short_sma'].iloc[-1] > data['long_sma'].iloc[-1]:

        if not in_position:
            print("매수 신호!")
            order = client.futures_create_order(symbol=symbol, side='BUY', type='MARKET', quantity=0.01)
            in_position = True
            print(order)

    # LMA가 SMA를 아래로 교차할 때 (암호화폐 매도) 👇  
    elif data['short_sma'].iloc[-2] > data['long_sma'].iloc[-2] and data['short_sma'].iloc[-1] < data['long_sma'].iloc[-1]:

        if in_position:
            print("매도 신호!")
            order = client.futures_create_order(symbol=symbol, side='SELL', type='MARKET', quantity=0.01)
            in_position = False
            

if __name__ == '__main__':
    sma_strategy()

너무 세부적으로 언급하지 않겠습니다. 이것은 기본 전략이고 코드는 복잡해 보일지 몰라도 이해하기 어렵지 않습니다!

가장 중요한 점은 이동평균간의 교차점이 발생할 때, 우리는 바이낸스 테스트넷에서 숏 또는 롱 선물 주문을 실행합니다!

4. 거래 모니터링

거래 모니터링

아래에서 아직 실행되지 않은 오픈 주문들을 볼 수 있습니다. 이것은 내가 설정한 가격에 충족되지 않았기 때문에 실행되지 않았습니다.

오른쪽에는 제 계정 잔액을 보실 수 있어요. 현재 약 13k 정도입니다. 좀 더 복잡한 봇을 작업한 결과로, 기능들을 테스트하기 위해 여러 거래를 실행했죠. 😅

설정에 문제가 있거나 도움이 필요하면 언제든지 연락해주세요! 언제든 도움이나 조언을 드릴 수 있어요! 🤲

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kbor/

아래는 Markdown 형식으로 변경된 내용입니다.

Discord: @ konstantinmb

Twitter/X: https://twitter.com/konstantinmbv

Experiment

Experiment

💪 소프트웨어 엔지니어링 및 다른 분야에서 가장 중요한 모토 중 하나일 거예요. 실제로 실습하는 것을 이길 게 없죠. 스스로 시도해보는 것만큼 가르쳐줄 수 있는 자습서는 없어요!

🆓 바이낸스 테스트넷을 통해 가상 화폐를 사용하고 실제 플랫폼에서 원하는 대로 실험할 수 있어요! 이 프로그래밍 거래 기술을 개발할 수 있는 놀라운 기회라구요!

저도 현재 그렇게 하고 있어요! 함께 해요! 🍻

즐거웠길 바랄게요! 저는 거래 봇을 만드는 것을 좋아하며 여기와 Substack에서 나의 경험을 더 많이 공유할 거에요!

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