آموزش ساخت ربات تریدر + معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال با پایتون (زبان اصلی)

آموزش ساخت ربات تریدر + معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال با پایتون

در این مطلب بهترین و جامع ترین آموزش ساخت ربات تریدر + معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال با پایتون (زبان اصلی) که با عنوان Cryptocurrency Algorithmic Trading with Python and Binance منتشر شده از وب سایت آموزش برنامه نویسی سورس باران برای شما دوستان قرار دادیم. در این دوره یاد می‌گیرید که موفق‌ترین معامله‌ کنندگان ارز دیجیتال (کریپتو کارنسی) و سرمایه‌ گذاران چگونه سود کسب می‌کنند. در این دوره سخت و کاربردی هیچ‌ چیز را به شانس، امید و شهود واگذار نمی‌کنیم. این دقیق‌ترین دوره در بایننس API است. هدف نهایی این دوره ایجاد ربات‌های ارز دیجیتال کاملا خودکار و قدرتمند برای معاملات فیوچرز و اسپات است.

صفحه اصلی دوره که در وب سایت یودمی به مبلغ 84 دلار به فروش می رسد.

آموزش ساخت ربات تریدر + معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال با پایتون

در این دوره از آموزش اولیه ارزهای دیجیتال، نحوه ثبت نام و انجام معاملات در صرافی ها گرفته تا ساخت استراتژی‌ های معاملاتی قدرتمند و ربات‌های تریدینگ کاملا خودکار AWS برای معاملات بیت‌کوین و سایر ارز‌های دیجیتال، معاملات فیوچرز و اسپات آموزش داده می‌شود. به جرات می توان گفت این دوره یکی از کامل ترین دوره های آموزش ارز دیجیتال و ساخت ربات ترید است.

پیشنهاد : دوره حضوری آموزش ارز دیجیتال در شیراز

اصلی ترین مواردی که در این دوره یاد می گیرید عبارتند از :

• ساخت ربات‌های کاملا خودکار معاملات ارز دیجیتال با پایتون، بایننس و وب سرویس آمازون
• معاملات فیوچرز و معاملات اسپات
• ایجاد استراتژی‌های معاملاتی ارز دیجیتال خاص و قدرتمند
• تست‌ قدرتمند استراتژی‌ها: بک تست، فوروارد تست و لایو تست (معاملات کاغذی)
• بررسی عمیق بایننس API (فیوچرز و اسپات)
• معاملات API با بایننس و بسیاری از صرافی‌های دیگر (کراکن، FTX، و غیره)
• سرمایه‌گذاری و معاملات مبتنی بر داده
• معاملات مارجین (اهرم)
• درک معامله: انواع اوردر، کمیسیون، قیمت خرید، فروش و اسپرد، اسلیپج، نقدینگی
• بارگذاری داده تاریخی بازار (قیمت، حجم) از بازار‌های فیوچرز و اسپات ارز دیجیتال
• دستیابی برنامه‌ نویسی شده به بسیاری از صرافی‌های ارز دیجیتال با کتابخانه CCXT
• کدنویسی پایتون و برنامه‌نویسی شی‌گرا به شیوه قابل درک برای همه
• کدنویسی با Numpy ،Pandas ،Matplotlib ،Seaborn
• اتوماسیون کامل و زمان‌بندی معاملات خود در سرور مجازی وب سرویس آمازون
• استریم داده ارز دیجیتال بلافاصله و با فرکانس بالا
• درک، تحلیل، کنترل و محدود کردن هزینه‌های معامله

حتما بخوانید : آموزش پروژه محور طراحی سایت با پایتون و جنگو مختص بازار کار

دوره آموزش ساخت ربات تریدر برای چه افرادی مناسب است؟

• افراد مبتدی که قصد دارند معامله ارز دیجیتال را کاملا صحیح و بدون اشتباهات رایج شروع کنند.
• معامله‌گر‌ان ارز دیجیتال و سرمایه‌گذاران که به دنبال اتوماسیون و حرفه‌ای کردن کسب‌و‌کار خود هستند.
• معامله‌گران ارز دیجیتال و سرمایه‌گذاران که از تکیه کردن بر استراتژی‌های ساده، شانس و امید خسته شده‌اند.
• متخصصان سرمایه‌گذاری و امور مالی که می‌خواهند به امور مالی مبتنی بر داده قدم بگذارند.
• دانشمندان داده و متخصصان ماشین لرنینگ که به معاملات و ارز‌های دیجیتال علاقه دارند.

شروع کار

• خوش آمد گویی و معرفی دور
• مرور مختصر بر معاملات ارز دیجیتال
• چگونه بیشترین بهره را از این دوره ببریم
• سلب مسئولیت قانونی
• بررسی دوره

آموزش معامله بایینس و پایتون برای امور مالی

• مبانی
• توضیح مقدمات

آموزش معاملات الگوریتمی ارزهای دیجیتال و بایننس

• سرمایه گذاری در مقابل معاملات الگوریتمی
• انواع دارایی، پول و ارزهای دیجیتال
• استیبل کوین چیست؟
• دلیل معامله ارزهای دیجیتال
• دلیل استفاده از بایننس
• صرافی های جایگزین (کراکن، FTX و…)
• معاملات اسپات در مقابل معاملات فیوچرز
• معاملات الگوریتمی 101 و نحوه شروع

آموزش صفر تا هزار سرمایه گذاری و معامله ارز دیجیتال در بایننس

• مقایسه Binance.com و Binance.us
• نحوه دریافت 10% تخفیف در کمیسیون های معاملات
• ثبت نام و احراز هویت در صرافی بایننس
• خرید فوری اولین ارز دیجیتال
• برداشت و واریز ارز دیجیتال در بایننس
• نحوه خرید و فروش در معامله اسپات
• تحلیل معامله و هزینه‌ها/ کمیسیون‌های معاملات
• لیمیت اوردر در مقابل اوردرهای باز
• اوردرهای حد سود
• اوردرهای حد ضرر
• هزینه های کل معاملات
• نقدینگی و عمق بازار
• معرفی اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال و نمودارها

آموزش نصب پایتون و نوت بوک ژوپیتر

• مقدمه
• دانلود و نصب Anaconda
• باز کردن Jupyter Notbooks
• کار با Jupyter Notbooks
• ترفندهایی برای مبتدیان برنامه نویسی پایتون

حتما بخوانید : آموزش کامل و جامع ژوپیتر

آموزش جلو گیری و حل خطاهای کدنویسی

• تست مهارت های دیباگ کردن
• دلیل اصلی خطاهای کدنویسی
• خطاهای رایج در یک نگاه
• حذف سلول ها، تغییر دنباله
• IndexErrors
• خطای دندانه گذاری
• سوء استفاده از نام های تابع و کلمات کلیدی
• خطای TypeErrors و ValueErrors
• دریافت کمک در StackOverflow.com
• ردیبای خطاهای پیچیده تر
• مشکلات نصب پایتون
• عموال خارجی و مسائل
• جمع بندی و قلوچارت دیباگ کردن

آموزش معامله با پایتون و بایننس API

• به حداکثر رساندن تجربه یادگیری
• دریافت API Key و سایر آماده سازی ها
• دستوراتی برای نصب پکیج های موردنیاز
• آموزش نصب Binance API Wrapper
• اتصال به API/سرور
• عیب یابی
• بازیابی اطلاعات سیستم/اکانت عمومی
• بارگذاری داده تاریخی از وب سایت
• دریافت اطلاعات بازار
• نحوه بارگذاری داده حجم و قیمت تاریخی
• استریم کردن بلافاصله داده بازار
• استریم کردن کندلها
• ثبت تست اوردر
• شبکه تست اسپات بایننس
• ایجاد ارتباط با تست نت اسپات
• ثبت اوردر خرید بازار
• ثبت اوردر فروش بازار
• ثبت لیمیت اوردر
• دریافت همه معاملات و اوردرها
• نحوه ایجاد و اجرا بات معاملاتی

آموزش تحلیل داده مالی با پایتون و پانداس

• مقدمه و بررسی
• نصب و ایپورت بسته ها و کتابخانه
• باگذاری داده مالی از وب
• بازرسی اولیه و مصورسازی
• عادی سازی سری های زمانی به ارزش پایه
• چالش کدنویسی
• تغییرات قیمت و بازدهی های مالی
• پاداش و ریسک ابزارهای مالی
• سرمایه گذاری چندگانه و CAGR
• بازده مرکب و بازده مبتنی بر میانگین هندسی
• ترکیب گسسته
• ترکیب پیوسته
• بازدهی لگاریتمی
• بازده های ساده در مقابل بازده های لگاریتمی
• مقایسه کارایی ابزارهای مالی
• ریسک و بازده سالانه
• آمار متحرک
• فروش استقراضی و بازده موقعیت شورت
• آشنایی با فارکس
• کوواریانس و همبستگی
• پرتفوی و بازده سبدگردانی
• مارجین تریدینگ و بازده های اهرمی
• مارجین تریدینگ و بازده های اهرمی

معاملات الگوریتمی : معاملات اسپات

• مقدمه
• بررسی

استراتژی معاملاتی چیست؟

• استراتژی های معاملاتی – بررسی
• اطلاعات بیشتر در مورد استراتژی های معاملاتی
• استراتژی های معاملاتی ارزهای دیجیتال ( بهترین تمرین ها)
• نحوه ایجاد استراتژی های معاملاتی خود
• چرخه عمر استراتژی معاملاتی
• دریافت داده
• تحلیل داده مالی / بازرسی بصری
• استراتژی ساده خرید و نگه داشتن
• سنجش عملکرد

استراتژی Long-only مبتنی بر داده حجم و قیمت

• مقدمه
• آماده سازی داده
• تحلیل داده تشریحی: بازده مالی و حجم معاملاتی (بخش 1)
• تحلیل داده تشریحی: بازده مالی و حجم معاملاتی (بخش 2)
• تدوین استراتژی Long-only مبتنی بر داده و حجم قیمت

بهینه سازی استراتژی و فوروارد تست

• مقدمه
• شروع کار
• بهینه سازی استراتژی (بخش 1)
• بهینه سازی استراتژی (بخش 2)
• جمع بندی موارد: کلاس بک تستر
• بک تست و فروارد تست (بخش 1)
• بکس تست و فروارد تست (بخش 2)
• توضیح کلاس بک تستر (بخش 1)
• توضیح کلاس بک تستر (بخش 2)
• توضیح کلاس بک تستر (بخش 3)
• توضیح کلاس بک تستر (بخش 4)

پیاده سازی و اتوماسیون استراتژی های معاملاتی با بایننس

• مقدمه
• شروع کار
• نکته مهم برای کاربران US
• جمع بندی: استریم و جمع آوری کنداهای بلادرنگ
• ایجاد کلاس LongOnlyTrader
• کار با داده تاریخی و داده بلادرنگ (بخش 1)
• کار با داده تاریخی و داده بلادرنگ (بخش 2)
• افزودن استراتژی معاملاتی Long-Only
• ثبت اورد و اجرای معاملات
• نظارت و گزارش معامله
• نحوه راه اندازی و خودکار سازی توقف جلسات معاملاتی

صفر تا صد استراتژی معاملاتی لانگ و شورت

• مقدرمه
• شروع کار
• جمع بندی: تحلیل داده تشریحی و تولید ایده معاملاتی
• تعریف استراتژی لانگ – شورت
• چهارچوب بک تست لانگ – شورت
• بک تست استراتژی
• پیاده سازی و اتوماسیون استراتژی معاملاتی لانگ – شورت
• عیب یابی برای دوره بعد
• پیش نمایش: اجرا اسکریپت تریدر پایتون

استقرار ابری (َAWS) – زمان بندی جلسات معاملاتی – اتوماسیون کامل

• مقدمه و انگیزه
• نمایش: AWS EC2 برای تریدینگ الگوریتمی به صورت زنده در عمل
• وب سرویس آمازون (AWS) – مرور و نحوه ایجاد یک حساب آزمایشی رایگان
• نحوه ایجاد یک نمونه EC2
• نحوه اتصال به نمونه EC2
• نصب و دانلود مورد نیاز
• آماده سازی نمونه برای تریدینگ الگوریتمی
• نحوه اجرای اسکریپت های پایتون در خط فرمان ویندوز
• عیب یابی
• نحوه شروع تریدینگ با فایل های دسته ای .(bat).
• نحوه برنامه ریزی جلسات تریدینگ با Task Scheduler

چالش تکلیف نهایی: ایجاد، تست و پیاده سازی استراتژی خود

• مقدمه
• راه حل (نوت بوک)
• توضیح راه حل (بخش 1)
• توضیح راه حل (بخش 2)
• توضیح راه حل (بخش 3)

بخش 3: معاملات الگوریتمی: معاملات فیوچرز

• بررسی
• دانلود بخش های 3

صفر تا صد معاملات فیوچرز در بایننس

• ایجاد اکانت در تست نت فیوچرز بایننس
• گام های اولیه
• اولین معاملات فیوچرز (لانگ)
• تحلیل ترید
• معامله با اهرم
• تاثیر اهرم
• معامله شورت
• نقدینگی و الزامات مارجین (بخش1)
• نقدینگی و الزامات مارجین (بخش2)
• ضمیمه: حسابگر فیوچرز
• نحوه افزودن حد ضرر به موقعیت باز
• اوردرهای حدضرر و حد سود
• حالت مارجین کراس در مقابل مارجین ایزوله
• حالت موقعیت: یک طرفه در مقابل هج کردن
• نحوه کار با بسیاری از موقعیت های باز
• آشنایی با فاندینگ ریت
• آشنایی با فاندینگ ریت به صورت زنده در عمل

بک تست استراتژی معاملاتی فیوچرز با اهرم

• مقدمه
• دریافت داده
• بک تست بدون اهرم و هزینه های معاملاتی در بازار فیوچرز
• جمع بندی: اهرم و بازده های اهرم
• بازده های اهرم: رویکرد واقعی تر
• کلاس بک تست فیوچرز به صورت زنده در عمل
• محوه تنظیم چهارچوب برای معاملات فیوچرز
• تاثیر اهرم بر عملکرد معامله

پیاده سازی و اتوماسیون معاملات فیوچرز در بایننس

• معرفی و آماده سازی
• API بایننس فیوچرز
• نحوه تغییر تنظیمات و حالت ها
• ثبت اوردر های بازار (بخش 1)
• تحلیل معاملات – تاریخچه درآمد و معامله
• ثبت اوردر های بازار (بخش 2)
• دریافت داده تاریخی بازار فیوچرز
• استریم کردن قیمت های فعلی فیوچرز
• ربات معاملات فیوچرز (بخش 1)
• ربات معاملات فیوچرز (بخش 2)

بخش 4: معامله API با سایر صرافی ها (FTX، کراکن)

• بررسی
• دانلود های بهش 4

معامله API با CCXT

• مقدمه
• آماده سازی
• گام های اولیه با CCXT
• اطلاعات صرافی عمومی
• API عمومی
• بارگذاری داده تاریخی (بخش 1)
• بارگذاری داده تاریخی (بخش 2)
• استریم کردن داده بلادرنگ (بخش 1)
• آشنایی با برنامه نویسی Multithreaded
• استریم کردن داده بلادرنگ (بخش 2)
• استریم کردن داده بلادرنگ (بخش 3)
• دریافت داده تاریهی و استریم کردن داده زنده
• API خصوصی
• نحوه اتصال به تست نت (حالت سندباکس)
• ایجاد اوردر و تحلیل معاملات (اسپات)
• ایجاد اوردر و تحلیل معاملات (فیوچرز)
• ربات معاملات اسپاتCCXT
• ضمیم: تعمیم
• ربات معاملات فیوچرز CCXT

معاملات API با FTX

• مقدمه
• نحوه دریافت 5% تخفیف در کمیسیون های معاملاتی (com)
• FTX و CCXT– بررسی
• آنچه باید برای بک تست در نظر بگیرید
• ربات معاملات اسپات FTX
• معاملات فیوچرز در FTX
• ربات معاملات فیوچرز FTX

ضمیمه 1: مبانی پایتون (ومالی)

• محاسبه مقادیر آینده (FV) با پایتون /Compound کردن
• محاسبه مقادیر فعلی (FV) با پایتون / تخفیف گرفتن
• نرخ بهره و بازده (تئوری)
• محاسبه نرخ بهره و بازده پایتون
• آشنایی با متغیرها
• ضمیمه: نحوه اضافه کردن کامنت های درون خطی
• متغیها و حافظه (تئوری)
• توضیحات بیشتر درباره متغیرها و حافظه
• متغیرها – بایدها و قواعد
• تابع ()print
• تمرین کدنویسی – بخش 1
• مشکلات TVM با بسیاری از جریان های نقدی
• آشنایی با لیست ها در پایتون
• ایندکس گذاری مبتنی بر صفر و ایندکس گذاری منفی در پایتون (تئوری)
• ایندکس گذاری لیست ها
• حلقه های For– تکرار در سرتاسر لیست ها
• آبجکت Range– تکرارپذیری دیگر
• محاسبه FV و PV برای بسیاری از جریان های نقدی
• ارزش خالص فعلی –NPV)تئوری)
• محاسبه NPV یک پروژه سرمایه گذاری
• تمرین کدنویسی – بخش 2
• انواع داده در عمل
• سلسله مراتب نوع داده (تئوری)
• ضمیمه: تایپ پویا در پایتون
• توابع داخلی
• اعداد صحیح
• اعداد اعشاری
• نحوه گرد کردن Floats (و اعداد صحیح) با ()round
• توضیحات بیشتر درباره لیست ها
• لیست ها و عملیات های –Elementwise
• اسلایس کردن لیست ها
• اسلایس کردن تقلب نامه ها
• تغییر عناصر در لیست ها
• مرتب سازی و معکوس کردن لیست ها
• افزودن و حذف عناصر به / از لیست ها
• مقایسه آبجکت های تغییرپذیر و تغییر ناپذیر (بخش 1)
• مقایسه آبجکت های تغییرپذیر و تغییر ناپذیر (بخش 2)
• تمرین کدنویسی – بخش 3
• تاپل ها
• دیکشنری ها
• معرفی رشته ها
• جایگزینی رشته
• بولین ها
• اپراتورها (تئوری)
• اپراتورهای مقایسه، منطقی و عضویت در عمل
• تمرین کدنویسی – بخش 4
• دستورات شرطی
• کلمات کلیدی continue، pass و break
• محاسبه دوره بازگشت سرمایه یک پروژه
• مقدمه ای بر حلقه های while
• تمرین کدنویسی – بخش 5

ضمیمه 2: توابع تعریف شده توسط کاربر

• تعریف اولین تابع تعریف شده توسط کاربر
• تفاوت بین آرگومان های موقعیتی با آرگومان های کلیدواژه چیست؟
• نحوه کار با آرگومان های پیشفرض
• آرگومان های پیشفرض None
• نحوه آنپک کردن تکرار شونده ها
• دنباله ها به عنوان آرگومان و *args
• نحوه بازگردانی نتایج انبوه
• Scope– توضیح ساده
• تمرین کدنویسی – بخش 6

ضمیمه 3: دوره فشرده Pandas، Numpy، Matplotlib و Seaborn

• ماژول ها، بسته ها و کتاب خانه ها – بدون نیاز به اضافه کاری
• آرایه های Numpy
• ایندکس گذاری و اسلایس کردن آایه های Numpy
• توابع سراسری Numpy
• آرایه های بولین و فیلترینگ شرطی
• فیلترینگ پیشرفته و اپراتورهای Bitwise
• تعیین دوره بازگشت سرمایه یک پروژه با ()where
• ایجاد آرایه های Numpy از ابتدا
• تمرین کدنویسی – بخش 7
• نحوه کار با لیست های تودرتو
• آرایه های 2 بعدی Numpy
• نحوه اسلایس آرایه های 2 بعدی Numpy (بخش 1)
• نحوه اسلایس آرایه های 2 بعدی Numpy (بخش 2)
• جمع بندی: تغییر عناصر در یک اسلایس یا آرایه Numpy
• نحوه اجرای عملیات های ردیفی و ستونی
• تمرین کدنویسی – بخش 8
• مقدمه ای بر داده های جدولی / pandas
• اولین Pandas DataDrame خود را ایجاد کنید (از csv)
• گزینه های نمایش Pandas و متد ()head و ()tail
• اولین بازرسی داده ها
• تمرین کدنویسی 9
• انتخاب ستون ها
• انتخاب یک ستون با علامت نقطه
• شاخص گذاری مبتنی بر صفر و شاخص گذاری منفی
• انتخاب ردیف ها با iloc (ایندکس گذاری مبتنی بر موقعیت)
• اسلایس بندی ردیف ها و ستون ها با iloc (ایندکس گذاری مبتنی بر موقعیت)
• راهنماهای ایندکس گذاری مبتنی بر موقعیت
• انتخاب ردیف ها با loc (ایندکس گذاری مبتنی بر لیبل)
• راهنماهای ایندکس گذاری ملتنی بر لیبل
• خلاصه، بهترین تمرین ها و بررسی
• تمرین کدنویسی 10
• گام های ابتدایی با Pandas
• تحلیل سری های عددی با ()()unique، unique،، و ()value_counts
• تحلیل سری های غیر عددی با nuniaue، unique، و ()value_counts
• متد ()copy
• مرتب سازی سری ها و مقدمه ای بر inplace– پارامتر
• اولین گام ها با آبجکت های ایندکس Pandas
• تغییر ایندکس ردیف با ()set_index و reset_index()
• تغییر لیبل های ستون ها
• تغییر نام ایندکس . لیبل های ستون ها با rename()
• فیلتر کردن DataFrame (یک شرط)
• فیلترینگ DataFrame بر اساس چند شرط (AND)
• فیلترینگ DataFrame بر اساس چند شرط (OR)
• فیلترینگ پیشرفته با between()()isin، و ~
• آشنایی با مقادیر NA (مقادیر نامعلوم)
• مدیریت مقادیر NA (مقادیر نامعلوم)
• اکسپورت DataFrames به CSV
• خلاصه امار و انباشتگی ها
• مصورسازی با Matplotlib (مقدمه)
• سفارشی سازی پلات ها
• هیستوگرام ها (بخش 1)
• هیستوگرام ها (بخش 2)
• نمودارهای پراکندگی
• گام های ابتدایی با seaborn
• پلات های طبقه بندی شده seaborn
• پلات های رگرسیون
• هیت مپ های seaborn
• حذف ستون ها
• آشنایی با عملیات های GroupBy
• درک آبجکتGroupBy
• تقسیم بندی با Keys
• استراتژی split-apply-combin

پیوست 4: نوضوعات سری های زمانی Pandas پیشرفته

• ویژگی ها و متدهای مفید Datetimeindex
• پر کردن مقادیر NA با ffill ،bfill و interpilation
• مناطق زمانی و تبدیل (بخش 1)
• مناطق زمانی و تبدیل (بخش 2)

پیوست 5: برنامه نویسی شی گرا: ایجاد یک کلاس مالی

• آشنایی با (OOP) و مثال هایی به صورت زنده
• کلاس تحلیل مالی در عمل به صورت زنده (بخش 1)
• کلاس تحلیل مالی در عمل به صورت زنده (بخش 2)
• متد خاص ()__init__
• متد ()get_data
• متد ()log_returns
• نمایش رشته و متد خاص __repr__()
• متدهای ()plot_prices وplot_returns()
• محفوظ سازی اطلاعات و خصوصیات محافظت شده
• متد ()set_ticker
• افزودن متدهای بیشتر و معیارهای عملکرد
• وراثت
• وراثت و تابع ()super
• افزودن Docstrings معنی دار
• ایجاد و ایمپورت ماژول های پایتون (.py)
• تمرین کدنویسی: ایجاد کلاس خود

صرافی بایننس(Binance) چیست؟

Binance یک صرافی کریپتو به کریپتو است. به این معنا که کاربران فقط می‌توانند از آن برای معاملات ارزهای دیجیتال استفاده کنند. اگر شما در حال حاضر ارز دیجیتالی در اختیار ندارید، قبل از شروع معامله در صرافی Binance، لازم است تا این کار را انجام دهید. پس از آنکه کریپتوکارنسی‌های خود را خریداری کردید، اکنون می‌توانید از آن برای معامله با بیش از ۲۰۰ کوین و توکن مختلف در صرافی بایننس استفاده کنید.

صرافی بایننس(Binance)

بایننس بزرگترین صرافی ارز دیجیتال دنیا شناخته می‌شود و یک صرافی مخصوص رمز ارزها است. که خرید، فروش و تبادل ارز دیجیتال توسط کاربران را امکان‌ پذیر می‌کند. مبادلات بین کاربران در ابتدا فقط با استفاده از ارزهای دیجیتال صورت می‌گرفت و ارزهای رایج نظیر دلار و یورو پذیرفته نمی‌شدند.

اما امروز وضعیت متفاوت است، این پلتفرم در سال 2017 و در کشور چین متولد شد، اما خیلی زود پیشرفت کرد و توانست لقب بزرگترین صرافی کریپتوکارنسی دنیا را از آن خود کند. با توجه به قوانین بسیار سرسختانه پیرامون ارزهای دیجیتال در کشور چین، بنیان‌گذاران صرافی بایننس خیلی زود مجبور به مهاجرت به ژاپن شدند، کشوری که با روی باز رمز ارزها را پذیرفته و عاشق آن‌ ها است!

حتما بخوانید : آموزش ورود به بازار ارز دیجیتال(کریپتو کارنسی) از صفر تا هزار

چانگ پنگ ژائو (Changpeng Zao) که با نام مستعار CZ شناخته می‌شود، بنیان‌گذار بایننس است. او پیش از تاسیس بزرگترین صرافی کریپتوکارنسی دنیا، چند سیستم مبادله برای بورس کشور ژاپن توسعه داده بود.

بدون شک این تجربه به او برای تبدیل کردن بایننس به غولی که اکنون شاهد هستیم، کمک زیادی کرده است. در رزومه چانگ پنگ ژائو موقعیت‌های شغلی قابل توجهی نظیر: مدیر فنی شرکت Blockchain.com، توسعه‌دهنده کیف پول بلاک چین، نیز دیده می‌شود.

ن صرافی برای امنیت، ارزش خاصی قائل است، به همین دلیل از کاربران بعد از ثبت نام درخواست می‌کند احراز هویت دو مرحله‌ای (2FA) را برای حساب خود فعال کنند. احراز هویت دو مرحله‌ای یک سد امنیتی قوی و لایه‌ای اضافی برای محافظت از حساب‌های کاربری است، به طوری که حین ورود، برداشت ارز یا انتقال از کاربر درخواست می‌کند علاوه بر رمز عبور ثابت اکانت، کد یکبار مصرف ارسال شده به شماره موبایل یا ایمیلش را نیز وارد کند. آیا صرافی بایننس امن است؟ جواب با اطمینان «بله» است. این پلتفرم از استاندارد CCSS برای محافظت از اکانت‌ها بهره می‌برد. این استانداردی تایید شده و قدرتمند در دنیای کریپتوکارنسی بوده و بزرگترین صرافی‌های ارز دیجیتال از آن استفاده می‌کنند.

ربات تریدر ارز دیجیتال (ربات معامله گر ارز دیجیتال) چیست؟

حضور در بازار سرمایه گذاری ارزدیجیتال شما را هر روز با شگفتی‌های بیشتری مواجه می‌کند که ربات‌ها یکی از آنها هستند. تعجب نکنید! ربات تریدر یا بات معامله‌گر (Trader Bot) قبل‌تر در بازار فارکس و سهام استفاده می‌شد و در حال حاضر ۸۰ درصد بازار سهام در دست این نرم‌افزار است. این ربات‌ها مدتی است به بازار ارز دیجیتال نیز راه پیدا کرده‌اند و تریدرهای این بازار برای سهولت کار و ترید ارز دیجیتال با سود بیشتر از ربات معامله‌گر ارز دیجیتال استفاده می‌کنند.

ربات تریدر ارز دیجیتال

بازارهای سنتی مالی، ساعت مشخصی برای فعالیت دارند و در همان زمان مشخص نوسانات محدود دارند. بنابراین معمله‌گرها در این زمان می‌توانند معاملات خود را مدیریت کنند. اما بازار رمزارزها در تمامی ساعات شبانه‌روز فعال است و تعطیلی ندارد. تریدرهای ارز دیجیتال برای مدیریت معاملات خود باید تمام طول روز را پای سیستم باشند تا بتوانند معاملاتی با حداکثر سود و کم‌ترین ضرر انجام دهند. ربات ارز دیجیتال به این منظور به‌وجود آمده است که تریدرها بتوانند با کمک آن‌ها سرمایه‌گذاری ارز دیجیتال خود را با اطمینان بیشتری انجام دهند.
این ربات‌ها به معمله‌گران کمک می‌کنند تا در لحظاتی که امکان دسترسی به بازار را ندارند و از سیستم خارج شده‌اند، فرصت‌های معاملاتی مناسب را از دست ندهند. به‌طور کلی ربات معامله‌گر ارز دیجیتال یک دستیار معاملاتی است که می‌تواند ۲۴ ساعته خرید و فروش ارز دیجیتال انجام دهد.

ربات تریدر چگونه کار می‌کند؟

بات تریدر با توجه به الگوریتم‌هایی که سازنده‌ی آن در پیکربندی نرم افزار قرار می‌دهد، کار می‌کند. این ربات‌ها برخلاف تریدرها که گاهی احساسی و هیجانی معامله انجام می‌دهند از احساسات انسانی به دور هستند و به‌طور دقیق بر اساس تحلیل‌های تکنیکال پیش می‌روند. ربات‌ها با توجه به درک و دید سازندگان‌شان به حوزه ارزهای دیجیتال در بازار موفقیت کسب می‌کنند و یا ضرر می‌رسانند. اگر شاخص‌ها به‌درستی برای ربات ارز دیجیتال تعیین نشود، روند اشتباه توسط ربات متوقف نخواهد شد. پس دقت تعیین شاخص در این نرم‌افزارها بسیار مهم است.

برخی ربات‌ها علاوه بر قابلیت خرید و فروش، می‌توانند قیمت‌ها و روند بازار را پیش‌بینی کنند (تحلیل فاندامنتال). توسعه‌دهندگان برای این ربات‌ها طوری کدنویسی می‌کنند که قابلیت تحلیل بازار و پیش‌بینی قیمت را نیز داشته باشند. ‌آن‌ها با افزودن یک الگوریتم اندیکاتور این امکان را برای نرم‌افزار فراهم می‌کنند. در این شرایط ربات رمزارز مانند انسان با‌توجه به اخبار روز و نوسانات بازار خرید و فروش می‌کند.
برخی از نسخه‌های این نرم‌افزارها قابلیت کپی‌برداری از سبک معاملات تریدرهای حرفه‌ای را نیز پشتیبانی می‌کنند (کپی تریدینگ) و مانند آن‌ها عمل می‌کنند تا در معاملات میزان سود بالا و میزان ضرر کم باشد. ربات‌ تریدر (Trader Bot) هنگام رسیدن به سود هدف و در زمان رسیدن به نقطه‌ی حد ضرر (Stop Loss) به‌طور اتوماتیک رمزارزهای تعیین شده را می‌فروشد.

تفاوت‌های ربات معامله گر ارز دیجیتال با انسان

تفاوت‌های ربات معامله گر ارز دیجیتال با انسان

ربات‌ ارز دیجیتال هنگام انجام معاملات در مقایسه با انسان دارای برخی تفاوت‌های مهم است که عبارتند از:

• سرعت: ربات‌ها مانند مغز انسان ظرفیت محدودی برای پردازش اطلاعات ندارند و در زمانی کوتاه می‌توانند حجم بالایی از داده‌ها را پردازش کنند.
• احساس: ربات ارز دیجیتال درگیر هیجان، ترس یا طمع نمی‌شود. این در حالی است که انسان‌ها بیشتر وقت‌ها از روی احساس معامله می‌کنند. اما ربات‌ها طبق الگوریتم‌های مشخص شده و هوش مصنوعی به انجام معاملات می‌پردازند.
• ظرفیت پردازش: یک ربات به آسانی می‌تواند چند گیگابایت اطلاعات را در کسری از ثانیه پردازش کند. اما مغز هیچ انسانی قادر به پردازش این حجم اطلاعات در زمان کوتاه نخواهد بود.
• زمان معامله: بازار کریپتو خاموشی ندارد و در تمام ساعات شبانه‌روز فعال است. ۲۴ ساعته معامله انجام دادن برای انسان دور از منطق و عقل است. اما ربات ارز دیجیتال به آسانی در تمام طول شبانه‌روز می‌توانند بدون وقفه خرید و فروش انجام دهند.

Udemy Cryptocurrency Algorithmic Trading with Python and Binance

Create powerful Trading Strategies and fully automated AWS Trading Bots for Bitcoin & co. | Spot and Futures Trading

What you’ll learn

• Build automated Crypto Trading Bots with Python, Binance and Amazon Web Services (AWS)
• Spot Trading and Futures Trading
• Create powerful and unique Crypto Trading Strategies
• Rigorous Testing of Strategies: Backtesting, Forward Testing and live Testing (Paper Trading)
• Deep Dive into the Binance API (Spot & Futures)
• API Trading with Binance and many other Exchanges (FTX, Kraken, …)
• Truly Data-driven Trading and Investing
• Margin Trading (Leverage)
• Understand Trading: Order Types, Commissions, Bid-Ask-Spread, Slippage, Liquidation, etc.
• Load Historical Market Data (Price, Volume and more) from Crypto Spot & Futures Markets
• Get programmatic access to many Crypto Exchanges with the CCXT Library
• Python Coding and Object Oriented Programming (OOP) in a way that everybody understands it
• Coding with Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn
• Fully automate and schedule your Trades on a virtual Server in the AWS Cloud
• Stream high-frequency real-time Cryptocurrency Data
• Understand, analyze, control and limit Trading Costs

Description

###### Course Update (Dec 2021) ######

Newly added to the course: API Trading with Binance and many other exchanges using the CCXT Library

Supported Exchanges: FTX, Coinbase, Kraken, KuCoin, KuCoin Futures, OKEx, Bybit, and many more…

———————————————————————-

Welcome to the most comprehensive Algorithmic Trading Course for Cryptocurrencies.It´s the first 100% Data-driven Crypto Trading Course!

Learn how some of the most successful Crypto Traders and Investors make Profits.

In this rigorous but yet practical Course, we will leave nothing to chance, hope, vagueness, or pure intuition! And it´s the most detailed course on the Binance API.

So what´s the ultimate goal of this course? Creating powerful and fully automated Crypto Trading Bots for Spot Trading and Futures Trading.

The course is structured in five Parts:

Part 1:  Fundamentals of Trading, Binance, and Python for Finance

• Trading vs Investing
• Spot vs. Derivates (Futures) Trading
• What you should know about Cryptocurrencies as an Asset Class
• Trading 101: Market Orders, Limit Orders, Commissions, Spreads, Slippage, Market Depth, and more
• Binance Overview and the Binance API
• Financial Data Analysis with Python and Pandas

Part 2: Automated Crypto Spot Trading

• Long-only Strategies
• Enhanced Buy-and-Hold Strategies
• Backtesting, Optimization, and Forward Testing of Trading Strategies
• Implementing and automating Trades
• Creating fully automated Trading Bots in the Cloud (AWS)
• Real Trading and Paper Trading

Part 3: Automated Crypto Futures Trading

• Futures and perpetual Futures
• Long-Short Futures Trading Strategies
• Margin Trading (Leverage)
• Real Trading and Paper Trading with the Binance Futures API

Part 4: API Trading with other Exchanges

• Getting programmatic access with the CCXT Library
• Trading with CCXT and Binance
• Trading with CCXT and FTX
• more examples to come…

Part 5 (Appendix): A Python Crash Course (optional)

• Everything you need to know about Python Coding for this Course – no more, no less

What else should you know about me and the course?

• The course shows how to do things right. But equally important, it highlights the most commonly made mistakes in (Crypto) Trading. There is hardly any other business where beginners make so many mistakes. Why is that? A lack of skills, expertise, and experience. And: Overconfidence and overreliance on intuition. As a finance professional with an extensive academic background (MSc in Finance, CFA) my clear message is: For Trading and Investing, intuition and common sense are not your best friends. Very often, the most intuitive solution is not the correct solution!   
• This course is “not only” a crypto trading course but also an in-depth Python Course that goes beyond what you can typically see in other courses. Create Software with Python and run it in real-time on a virtual Server (AWS)!

What are you waiting for? Join now!

Thanks and looking forward to seeing you in the Course!

Who this course is for:

• Beginners who want to start with Cryptocurrencies and want to do it right straight way (avoiding common mistakes).
• Cryptorcurreny Traders and Investors who want to professionalize and automate their Business.
• Cryptorcurreny Traders and Investors tired of relying on simple strategies, chance and hope.
• Finance & Investment Professionals who want to step into Data-driven Finance.
• Data Scientists and Machine Learning Professionals with an interest in Trading and Cryptos.

راستی! برای دریافت مطالب جدید در کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام سورس باران عضو شوید.