crear un bot de trading de futuros para Binance utilizando Python.

Este bot incluye funcionalidades como:

• Configuración de claves API de Binance.
• Uso de bibliotecas como Binance Futures Connector, Pandas y TA.
• Extracción de datos de mercado, velas e indicadores técnicos.
• Configuración de estrategias de trading, incluyendo apalancamiento, márgenes, órdenes de compra/venta, y manejo de errores.

1. Configuración inicial
   Antes de empezar, necesitas tener Python instalado y configurar el entorno de desarrollo:

Descargar Python:

Ve al sitio web oficial de Python y descarga la última versión.

Durante la instalación, asegúrate de marcar la casilla «Add Python to PATH». Esto permitirá que puedas ejecutar Python desde cualquier lugar.

Elegir un entorno de desarrollo (IDE):

Puedes usar cualquier IDE que prefieras, como Visual Studio Code o PyCharm.

En el ejemplo del video, se utiliza PyCharm.

Crear un nuevo proyecto:

Configura un nuevo proyecto en tu IDE para organizar el código.

Instalar las bibliotecas necesarias:

Abre la terminal en tu IDE y ejecuta los siguientes comandos para instalar las bibliotecas:

bash
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pip install binance-futures-connector pandas ta
binance-futures-connector: Biblioteca para interactuar con la API de futuros de Binance.

pandas: Biblioteca para manejar y analizar datos en tablas.

ta: Biblioteca para realizar análisis técnico e indicadores.

Si encuentras errores durante la instalación, asegúrate de tener instaladas las herramientas de compilación de Microsoft (en caso de usar Windows).

2. Obtener credenciales de la API de Binance
   Para interactuar con Binance, necesitas obtener tu API Key y Secret Key:

Ve a tu cuenta de Binance y accede a Gestión de API.

Crea una nueva clave API:

Asigna un nombre.

Completa la verificación de seguridad.

Configura las restricciones:

Futuros habilitados: Asegúrate de habilitar el acceso al mercado de futuros.

IP fija: Si tienes una dirección IP dinámica, deberás actualizarla cada vez que uses el bot.

Guarda la API Key y la Secret Key en un archivo separado (por ejemplo, keys.py):

python
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API_KEY = «tu_api_key»
SECRET_KEY = «tu_secret_key»

3. Configuración básica del cliente
   Crea un cliente para interactuar con Binance:

Importa las bibliotecas necesarias:

python
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from binance.um_futures import UMFutures
import pandas as pd
from time import sleep
Inicializa el cliente:

python
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from keys import API_KEY, SECRET_KEY

client = UMFutures(api_key=API_KEY, secret_key=SECRET_KEY)

4. Funciones útiles
   A continuación, se implementan funciones clave para que el bot pueda operar:

Obtener balance de USDT
Esta función recupera el balance disponible en USDT de tu cuenta:

python
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def get_balance_usdt():
response = client.balance()
for asset in response:
if asset[«asset»] == «USDT»:
return float(asset[«balance»])
Obtener pares de mercado disponibles (USDT)
Obtén una lista de todos los pares de futuros disponibles que utilizan USDT:

python
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def get_tickers_usdt():
tickers = []
response = client.ticker_price()
for ticker in response:
if «USDT» in ticker[«symbol»]:
tickers.append(ticker[«symbol»])
return tickers
Obtener datos de velas (candlestick data)
Obtén datos históricos de velas para análisis técnico:

python
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def get_candles(symbol, interval=»15m»):
response = client.klines(symbol=symbol, interval=interval, limit=500)
df = pd.DataFrame(response, columns=[
«timestamp», «open», «high», «low», «close», «volume»,
«close_time», «quote_asset_volume», «number_of_trades»,
«taker_buy_base», «taker_buy_quote», «ignore»
])
df = df[[«timestamp», «open», «high», «low», «close», «volume»]]
df.columns = [«time», «open», «high», «low», «close», «volume»]
df[«time»] = pd.to_datetime(df[«time»], unit=»ms»)
df[[«open», «high», «low», «close», «volume»]] = df[[
«open», «high», «low», «close», «volume»
]].astype(float)
return df
Configurar apalancamiento
Configura el apalancamiento para un símbolo específico:

python
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def set_leverage(symbol, leverage):
client.change_leverage(symbol=symbol, leverage=leverage)
Abrir una orden
Crea una función para abrir órdenes de compra o venta:

python
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def open_order(symbol, side, volume, sl, tp):
# Obtener precio actual
price = float(client.ticker_price(symbol=symbol)[«price»])

# Calcular cantidad quantity = round(volume / price, 3) # Ajustar la precisión según el símbolo # Abrir orden de mercado client.new_order( symbol=symbol, side=side, type=»MARKET», quantity=quantity ) # Configurar stop-loss y take-profit sl_price = price * (1 – sl) if side == «BUY» else price * (1 + sl) tp_price = price * (1 + tp) if side == «BUY» else price * (1 – tp) client.new_order( symbol=symbol, side=»SELL» if side == «BUY» else «BUY», type=»STOP_MARKET», stopPrice=sl_price, quantity=quantity ) client.new_order( symbol=symbol, side=»SELL» if side == «BUY» else «BUY», type=»TAKE_PROFIT_MARKET», stopPrice=tp_price, quantity=quantity )

5. Personalización y estrategia
   En este punto, puedes implementar tus propias estrategias de trading utilizando indicadores técnicos como MACD, RSI o EMA. Utiliza la biblioteca ta para calcular estos indicadores basándote en los datos de velas que recuperaste anteriormente.
6. Ejecución del bot
   Con todas las funciones implementadas, puedes crear un bucle principal donde el bot analice el mercado, tome decisiones basadas en tu estrategia y realice operaciones automáticamente.

Notas importantes
Pruebas en modo simulado: Antes de operar con dinero real, prueba tu bot utilizando el modo de simulación o cuentas de demostración.

Gestión de riesgos: Asegúrate de implementar una gestión de riesgos adecuada para evitar grandes pérdidas.

Monitoreo: Supervisa el bot mientras está en ejecución para identificar problemas o mejoras.