Проект на базе Python, который объединяет технический анализ с анализом исторических данных для создания автоматизированного торгового алгоритма.
Большинство библиотек указанных в requirements.txt ставятся вместе с OpenBB.
В проекте используются различные библиотеки: Openbb.SDK, pandas, matplotlib, NLTK, python-binance и backtesting.py, для реализации комплексной и эффективной торговой стратегии.
Для получения данных ценовых и других данных используется Openbb.SDK, которая устанавливается в виртуальную среду конды. Подробнее: https://my.openbb.co/app/sdk/installation
Реализованы некоторые технические индикаторы: Moving Average Convergence Divergence, Relative Strength Index и Supertrend, чтобы определить потенциальные точки входа и выхода для торговли. Эти индикаторы дают представление о рыночных тенденциях и импульсе, позволяя принимать обоснованные торговые решения.
Для повышения эффективности торговой стратегии в проекте используется библиотека backtesting.py. Бэктестинг позволяет алгоритму моделировать торговую деятельность, используя исторические данные, и оценивать эффективность стратегии в различных рыночных условиях. Перебирая различные комбинации гиперпараметров, алгоритм определяет оптимальные настройки индикаторов, обеспечивая более эффективный торговый подход.
Библиотека NLTK используется для получения сентимента новостей по заданной компании/тикеру. Позволяет получить общую оценку настроений и новостей, касающихся актива.