Учим создавать торговых роботов на Python

import backtrader as bt
from datetime import datetime
import pandas as pd

class SMAStrategy(bt.Strategy):
    params = (('short_period', 12), ('long_period', 55))

    def __init__(self):
        self.short_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.short_period)
        self.long_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.long_period)

    def next(self):
        if self.short_ma > self.long_ma:
            self.buy()
        elif self.short_ma < self.long_ma:
            self.sell()

if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()

    # Загрузка данных из CSV файла
    data = pd.read_csv(r'C:\Users\User\ExamplesSets\fin_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
    data = bt.feeds.PandasData(dataname=data)

    cerebro.adddata(data)
    cerebro.addstrategy(SMAStrategy)

    # Установка начального капитала
    cerebro.broker.set_cash(100000)

    # Установка размера лота
    cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10)

    # Установка комиссии
    cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

    print('Стартовый портфель: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

    # Запуск бэктеста
    cerebro.run()

    print('Конечный портфель: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import yfinance as yf
import pandas as pd

# Скачиваем данные по тикеру, например, BTC-USD
data = yf.download("BTC-USD", start="2024-01-01", end="2025-01-01", interval="1d")
data.head()

data['SMA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean()
data['SMA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()
data[['Close', 'SMA_20', 'SMA_50']].tail()

# Инициализируем сигналы
data['Signal'] = 0

# Условие пересечения вверх: предыдущий SMA_20 <= SMA_50, текущий SMA_20 > SMA_50
cross_up = (data['SMA_20'].shift(1) <= data['SMA_50'].shift(1)) & (data['SMA_20'] > data['SMA_50'])

# Условие пересечения вниз: предыдущий SMA_20 >= SMA_50, текущий SMA_20 < SMA_50
cross_down = (data['SMA_20'].shift(1) >= data['SMA_50'].shift(1)) & (data['SMA_20'] < data['SMA_50'])

# Применим сигналы
data['Signal'] = np.where(cross_up, 1, np.where(cross_down, -1, 0))
data[['Close', 'SMA_20', 'SMA_50', 'Signal']].tail()

plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.plot(data['Close'], label='Цена', linewidth=1)
plt.plot(data['SMA_20'], label='SMA 20', linestyle='--')
plt.plot(data['SMA_50'], label='SMA 50', linestyle='--')

# Сигналы покупки и продажи
buy_signals = data[data['Signal'] == 1]
sell_signals = data[data['Signal'] == -1]
plt.scatter(buy_signals.index, buy_signals['Close'], label='Покупка', marker='^', color='green', s=100)
plt.scatter(sell_signals.index, sell_signals['Close'], label='Продажа', marker='v', color='red', s=100)

plt.legend()
plt.title('Пересечение SMA 20 и SMA 50')
plt.xlabel('Дата')
plt.ylabel('Цена')
plt.grid(True)
plt.show()