명시
"""
Fast Multi-Pair RSI Trading Bot
Supports:
- BTCUSDT
- XAUUSD
- GBPUSD
Opens fast buy or sell trades based on RSI signals
Closes trades after 5, 10, or 15 minutes
"""
import asyncio
import time
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional
import pandas as pd
import numpy as np
# ===== RSI calculation ===== #
def compute_rsi(close: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series:
delta = close.diff()
gain = delta.clip(lower=0)
loss = -delta.clip(upper=0)
avg_gain = gain.ewm(alpha=1 / period, adjust=False).mean()
avg_loss = loss.ewm(alpha=1 / period, adjust=False).mean()
rs = avg_gain / avg_loss
return 100 - (100 / (1 + rs))
# ===== Position structure ===== #
@dataclass
class Position:
id: str
symbol: str
side: str
entry_price: float
size: float
opened_at: float
duration_min: int
# ===== Config ===== #
@dataclass
class BotConfig:
symbols: List[str] = field(default_factory=lambda: ["BTCUSDT", "XAUUSD", "GBPUSD"])
rsi_period: int = 14
rsi_oversold: int = 30
rsi_overbought: int = 70
durations_min: List[int] = field(default_factory=lambda: [5, 10, 15])
account_equity: float = 2000.0
risk_pct: float = 0.5
lot_size: Optional[float] = None
paper: bool = True
# ===== Trading Bot ===== #
class MultiPairRSIBot:
def __init__(self, cfg: BotConfig):
self.cfg = cfg
self.data: Dict[str, pd.DataFrame] = {sym: pd.DataFrame() for sym in cfg.symbols}
self.positions: Dict[str, Dict[str, Position]] = {sym: {} for sym in cfg.symbols}
self._id = 0
# ========== Fake 1-minute feed for PAPER mode ========== #
def get_fake_ohlcv(self, symbol):
now = int(time.time()) * 1000
df = self.data[symbol]
last_close = df["close"].iloc[-1] if not df.empty else 1000 + np.random.rand() * 10
change = np.random.normal(0, 0.0008)
close = last_close * (1 + change)
high = max(last_close, close)
low = min(last_close, close)
return (now, last_close, high, low, close, 0)
# ========== Append new candle ========== #
def append_candle(self, symbol, ohlc):
ts, o, h, l, c, v = ohlc
row = {"timestamp": pd.to_datetime(ts, unit="ms"),
"open": o, "high": h, "low": l, "close": c, "volume": v}
self.data[symbol] = pd.concat([self.data[symbol], pd.DataFrame([row])], ignore_index=True)
if len(self.data[symbol]) > 2000:
self.data[symbol] = self.data[symbol].iloc[-2000:]
# ========== Timeframe aggregation ========== #
def to_tf(self, symbol, minutes):
df = self.data[symbol]
if df.empty:
return pd.DataFrame()
df["bucket"] = df["timestamp"].dt.floor(f"{minutes}T")
out = df.groupby("bucket").agg({
"open": "first",
"high": "max",
"low": "min",
"close": "last",
"volume": "sum"
}).reset_index().rename(columns={"bucket": "timestamp"})
return out
# ========== Position sizing ========== #
def get_size(self, price):
if self.cfg.lot_size:
return self.cfg.lot_size
risk_amount = self.cfg.account_equity * (self.cfg.risk_pct / 100)
return round(risk_amount / price, 4)
# ========== Check RSI signals and enter trades ========== #
async def process_signals(self, symbol):
for dur in self.cfg.durations_min:
df = self.to_tf(symbol, dur)
if len(df) < self.cfg.rsi_period + 2:
continue
df["rsi"] = compute_rsi(df["close"], self.cfg.rsi_period)
prev = df["rsi"].iloc[-2]
last = df["rsi"].iloc[-1]
price = df["close"].iloc[-1]
# BUY: RSI cross up
if prev <= self.cfg.rsi_oversold and last > prev:
size = self.get_size(price)
await self.open_position(symbol, "buy", price, size, dur)
# SELL: RSI cross down
if prev >= self.cfg.rsi_overbought and last < prev:
size = self.get_size(price)
await self.open_position(symbol, "sell", price, size, dur)
# ========== Open position ========== #
async def open_position(self, symbol, side, price, size, duration):
self._id += 1
pid = f"{symbol}_{self._id}"
print(f"[{symbol}] OPEN {side.upper()} @ {price:.2f} | {duration}m | size {size}")
pos = Position(
id=pid,
symbol=symbol,
side=side,
entry_price=price,
size=size,
opened_at=time.time(),
duration_min=duration
)
self.positions[symbol][pid] = pos
# ========== Close expired trades ========== #
async def close_expired(self, symbol):
now = time.time()
to_close = []
for pid, pos in self.positions[symbol].items():
if (now - pos.opened_at) / 60 >= pos.duration_min:
to_close.append(pid)
for pid in to_close:
await self.close_position(symbol, pid)
# ========== Close position ========== #
async def close_position(self, symbol, pid):
pos = self.positions[symbol][pid]
last_price = self.data[symbol]["close"].iloc[-1]
pnl = (last_price - pos.entry_price) * pos.size if pos.side == "buy" else (pos.entry_price - last_price) * pos.size
print(f"[{symbol}] CLOSE {pos.side.upper()} @ {last_price:.2f} | PnL = {pnl:.3f}")
self.cfg.account_equity += pnl
del self.positions[symbol][pid]
# ========== Main loop ========== #
async def start(self):
print("Starting multi-pair RSI bot...")
print("Symbols:", self.cfg.symbols)
while True:
try:
for symbol in self.cfg.symbols:
# new candle
ohlcv = self.get_fake_ohlcv(symbol)
self.append_candle(symbol, ohlcv)
# signal scan
await self.process_signals(symbol)
# manage trades
await self.close_expired(symbol)
except Exception as e:
print("Error:", e)
await asyncio.sleep(1)
# ========== Launch Example ========== #
async def main():
cfg = BotConfig(
symbols=["BTCUSDT", "XAUUSD", "GBPUSD"],
account_equity=3000.0,
paper=True,
lot_size=None
)
bot = MultiPairRSIBot(cfg)
task = asyncio.create_task(bot.start())
await asyncio.sleep(60 * 5) # run 5 minutes demo
task.cancel()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
응답함
1
등급
프로젝트
979
46%
중재
32
38%
/
34%
기한 초과
96
10%
작업중
게재됨: 6 코드
2
등급
프로젝트
22
9%
중재
4
50%
/
50%
기한 초과
1
5%
로드됨
3
등급
프로젝트
33
15%
중재
13
8%
/
69%
기한 초과
0
바쁜
4
등급
프로젝트
4
0%
중재
2
50%
/
50%
기한 초과
2
50%
무료
5
등급
프로젝트
11
0%
중재
6
33%
/
67%
기한 초과
2
18%
무료
6
등급
프로젝트
34
24%
중재
4
0%
/
50%
기한 초과
2
6%
작업중
7
등급
프로젝트
2
0%
중재
2
0%
/
0%
기한 초과
0
작업중
8
등급
프로젝트
2
0%
중재
0
기한 초과
0
무료
9
등급
프로젝트
18
6%
중재
8
38%
/
38%
기한 초과
2
11%
작업중
10
등급
프로젝트
620
33%
중재
36
39%
/
53%
기한 초과
11
2%
바쁜
11
등급
프로젝트
11
9%
중재
3
33%
/
33%
기한 초과
4
36%
로드됨
12
등급
프로젝트
3
33%
중재
2
0%
/
100%
기한 초과
0
무료
13
등급
프로젝트
3338
67%
중재
77
48%
/
14%
기한 초과
342
10%
무료
게재됨: 1 코드
14
등급
프로젝트
3
0%
중재
0
기한 초과
0
무료
15
등급
프로젝트
0
0%
중재
1
0%
/
100%
기한 초과
0
무료
16
등급
프로젝트
1
100%
중재
0
기한 초과
0
무료
17
등급
프로젝트
254
30%
중재
0
기한 초과
3
1%
무료
게재됨: 2 코드
18
등급
프로젝트
29
21%
중재
20
10%
/
50%
기한 초과
8
28%
작업중
19
등급
프로젝트
3
0%
중재
1
0%
/
100%
기한 초과
0
작업중
20
등급
프로젝트
470
39%
중재
102
40%
/
24%
기한 초과
78
17%
바쁜
게재됨: 2 코드
21
등급
프로젝트
0
0%
중재
0
기한 초과
0
무료
22
등급
프로젝트
0
0%
중재
0
기한 초과
0
무료
23
등급
프로젝트
0
0%
중재
0
기한 초과
0
무료
비슷한 주문
Need Web Trade Copier System
50+ USD
Hello great developers, I need a very fast and hardworking deliver who know both back end and front end of trade copier system. I need a web based trade copier application, i already create the website aspect, only need the copier to be included. I actually have a limited time, and no room for unprofessional developers, kindly send your applications if you can actually get it done in the space of 2 days and my budget
SpikeEnginePro EA
30+ USD
// Add this to your EA after ExportState() function void SendToBase44(const string state, const string dir, double entry, double sl, double tp) { string url = " https://preview-sandbox--ee0a32a725b788974de435e8cef40b7a.base44.app/api/functions/receiveEAState "; string headers = "Content-Type: application/json\r\n"; string json = "{" "\"symbol\":\""+_Symbol+"\","
1.Sinyal Perdagangan : Sinyal beli: garis MACD utama memotong garis sinyal ke atas (macd_current>signal_current && macd_previous<signal_previous). Sinyal jual: garis MACD utama memotong garis sinyal ke bawah (macd_current<signal_current && macd_previous>signal_previous). Gambar di bawah menunjukkan kasus beli dan jual. 2. Posisi ditutup pada sinyal yang berlawanan: Posisi beli ditutup pada sinyal jual, dan posisi
EA grid hunter
30 - 200 USD
1. Platform & Environment Platform: MetaTrader 5 (MT5 ONLY) Language: MQL5 Account type: ECN / Netting or Hedging Designed for broker rebate/commission return programs No DLLs, no external dependencies 2. Strategy Overview The EA is a high-frequency scalping Expert Advisor focused on maximizing the number of trades with minimal price movement, where the main source of profitability is broker rebate rather than market
프로젝트 정보
예산
50+ USD