🐍 Python для трейдеров: основы, которые превратят вас в алгоритмического мага

# Это комментарий — компьютер его игнорирует
print("Привет, трейдер!")
print("Я буду твоим алгоритмическим помощником")

# Целые числа (int)
lots = 2
position_size = 1000

# Числа с плавающей точкой (float) — для цен
entry_price = 67850.50
exit_price = 68900.75
stop_loss = 67500.00

# Строки (str) — для названий инструментов
symbol = "BTC/USD"
order_type = "BUY"

# Булевы значения (bool) — для флагов
is_trend_up = True
is_stop_hit = False

# Прибыль в пунктах
profit_points = exit_price - entry_price
print(f"Прибыль: {profit_points} пунктов")  # f-строка подставляет переменные

# Прибыль в деньгах (при лоте 0.1 BTC)
profit_usd = profit_points * 0.1
print(f"Прибыль: ${profit_usd:.2f}")  # :.2f — два знака после запятой

# Процентная доходность
percent_return = (profit_points / entry_price) * 100
print(f"Доходность: {percent_return:.2f}%")

# Список цен закрытия за последние 5 дней
closing_prices = [67400, 67850, 68000, 67500, 68200]

# Доступ к элементам (индексация с 0)
print(closing_prices[0])  # 67400 — первый элемент
print(closing_prices[-1]) # 68200 — последний элемент

# Добавляем новую цену
closing_prices.append(68500)

# Считаем среднюю цену
average_price = sum(closing_prices) / len(closing_prices)
print(f"Средняя цена за период: {average_price:.2f}")

Практический пример: поиск максимума и минимума

prices = [67400, 67850, 68000, 67500, 68200]
max_price = max(prices)
min_price = min(prices)
print(f"Максимум: {max_price}, Минимум: {min_price}")

current_price = 68000
ema_50 = 67500
ema_200 = 67000

# Условие для покупки
if current_price > ema_50 and current_price > ema_200:
    print("Сигнал на покупку: цена выше обеих скользящих средних")
elif current_price < ema_50 and current_price < ema_200:
    print("Сигнал на продажу: цена ниже обеих скользящих средних")
else:
    print("Нет чёткого сигнала, ждём")

Проверка на пробой уровня:

resistance = 68500
if current_price > resistance:
    print("Пробой сопротивления! Покупаем.")
    entry = current_price
    stop = resistance - 200  # стоп на 200 пунктов ниже уровня

closing_prices = [67400, 67850, 68000, 67500, 68200]

for price in closing_prices:
    if price > 68000:
        print(f"Цена {price} выше 68000")
    else:
        print(f"Цена {price} ниже или равна 68000")

balance = 10000
trade_count = 0

while balance > 5000 and trade_count < 10:
    # Симулируем сделку
    balance -= 100   # теряем 100$ на сделку
    trade_count += 1
    print(f"Сделка {trade_count}, остаток: {balance}")

print("Торговля остановлена: либо баланс ниже 5000, либо 10 сделок")

# Функция для расчёта простой скользящей средней
def sma(prices, period):
    """Возвращает среднее значение последних period цен из списка prices"""
    if len(prices) < period:
        return None  # Недостаточно данных
    return sum(prices[-period:]) / period

# Пример использования
closes = [67400, 67850, 68000, 67500, 68200, 68300, 68100]
sma_3 = sma(closes, 3)  # средняя за последние 3 цены
print(f"SMA 3: {sma_3:.2f}")

pip install pandas  # для работы с таблицами данных
pip install yfinance  # для скачивания котировок с Yahoo Finance
pip install ta  # готовые индикаторы (RSI, MACD, SMA)

import yfinance as yf

# Скачиваем данные
btc = yf.download('BTC-USD', period='30d')

# Выводим последние 5 записей
print(btc.tail())

# Рассчитываем простую скользящую среднюю за 5 дней
btc['SMA_5'] = btc['Close'].rolling(window=5).mean()
print(btc[['Close', 'SMA_5']].tail())

import yfinance as yf
import pandas as pd

# Загружаем данные BTC за последние 3 месяца
btc = yf.download('BTC-USD', period='3mo')

# Рассчитываем SMA 10 и SMA 30
btc['SMA10'] = btc['Close'].rolling(window=10).mean()
btc['SMA30'] = btc['Close'].rolling(window=30).mean()

# Генерируем сигналы
btc['Signal'] = 0
# Сигнал на покупку: SMA10 пересекает SMA30 снизу вверх
btc.loc[btc['SMA10'] > btc['SMA30'], 'Signal'] = 1
# Сигнал на продажу: SMA10 пересекает SMA30 сверху вниз
btc.loc[btc['SMA10'] < btc['SMA30'], 'Signal'] = -1

# Выводим последние 10 сигналов
print(btc[['Close', 'SMA10', 'SMA30', 'Signal']].tail(10))

# Считаем, сколько раз были сигналы
buy_signals = (btc['Signal'] == 1).sum()
sell_signals = (btc['Signal'] == -1).sum()
print(f"Сигналов на покупку: {buy_signals}, на продажу: {sell_signals}")