botgus 4.5

INDICADORES DE BOT GUS / 19 INDICADORES EN PYTHON

BOTGUS

INDICADORES DE BOT GUS / 19 INDICADORES EN PYTHON BY FRANCISCO ALAS

Indicador RSI

• Formato de función: rsi(datos, venta_rsi, compra_rsi, rsi_periodo, ema_rsi, ema_mediamovil, ema_longitud, habilita_cruce)
• Forma de llamar: senial_rsi = botgus.rsi(datos, int(70), int(30), int(14), str("ema"), str("sma"), int(5), str("si"))
• Función devuelve: comprar, vender, ninguna

Indicador Bandas de Bollinger

• Formato de función: bb(datos, precio_actual, porcentaje_banda_arriba, porcentaje_banda_abajo, longitud, desviacion)
• Forma de llamar: senial_bb = botgus.bb(datos, float(precio), float(0.05), float(0.05), int(5), int(2))
• Función devuelve: comprar, vender, ninguna

Indicador Medias Móviles

• Formato de función: ma(datos, periodo, periodo1, ma_tipo)
• Forma de llamar: senial_ma = botgus.ma(datos, int(5), int(20), str("sma"))
• Función devuelve: comprar, vender, ninguna

Indicador Bloque de Órdenes

• Formato de función: ob(datos, periodo, umbral)
• Forma de llamar: senial_ob = botgus.ob(datos, int(2), float(0.0))
• Función devuelve: comprar, vender, ninguna

Indicador Supertrend

• Formato de función: supertrend(datos, atr_longitud, factor, numero_velas)
• Forma de llamar: senial_supertrend = botgus.supertrend(datos, int(10), int(3), int(2))
• Función devuelve: comprar, vender, ninguna

Indicador Estocástico

• Formato de función: estocastico(df, k_periodo, d_periodo, arriba_k, arriba_d, abajo_k, abajo_d, solo_estocasticok)
• Forma de llamar: senial_estocastico = botgus.estocastico(datos, int(14), int(3), int(80), int(80), int(20), int(20), str("no"))
• Función devuelve: comprar, vender, ninguna

Indicador Ichimoku

• Formato de función: ichimoku(data, conversion_line_periods, base_line_periods, leading_span_b_length, lagging_span_length)
• Forma de llamar: senial_ichimoku = botgus.ichimoku(datos, int(9), int(26), int(52), int(26))
• Función devuelve: comprar, vender, ninguna

INDICADOR MACD

-Formato de funcion: macd(df,rapidaema,lentoema,senialperiodo,usar_divergencia,cruce) -Forma de llamar: senial_macd=botgus.macd(datos,int(12),int(26),int(9),"si","si") -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR TENDENCIA

-Formato de funcion: tendencia(df,cualma,ma1,ma2,ma3) -Forma de llamar: senial_tendencia=botgus.tendencia(datos,str("sma"),int(20),int(50),int(100)) -Funcion devuelve: ALCISTA,TENDICIA ALCISTA INICIA,BAJISTA,TENDENCIA BAJISTA INICIA

INDICADOR PIVOTES

-Formato de funcion: pivot(df,tipo) -Forma de llamar: pp,so1,re1,so2,re2=botgus.pivot(datospivot,"tradicional") Tipos de pivot: tradicional,classic,fibonacci,woodie,camarilla -Funcion devuelve: pp,so1,re1,so2,re2

INDICADOR DMI

-Formato de funcion: dmi(df,period,perioddi) -Forma de llamar: senial_dmi=botgus.dmi(datos,int(14),int(14)) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR AROON

-Formato de funcion: aroon(df,periodoaron) -Forma de llamar: senial_aroon=botgus.aroon(datos,int(14)) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR CHANDELIER EXIT

-Formato de funcion: ce(df, atr_period, atrmulti) -Forma de llamar: senial_ce=botgus.ce(datos,int(22),int(3)) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR RVI

-Formato de funcion: rvi(df, longitud) -Forma de llamar: senial_rvi=botgus.rvi(datos,int(10)) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR WILLIAM %R

-Formato de funcion: william_r(df,periodo,venta,compra) -Forma de llamar: senial_williamr=botgus.william_r(datos,int(14),int(-20),int(-80)) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR CANAL DE KELTNER

-Formato de funcion: kc(df,precio,cual, longitud, multipl, atrlongi,porcentaje_banda_arriba,porcentaje_banda_abajo) -Forma de llamar: senial_kc=botgus.kc(datos,float(precio),"ema",int(20),int(2),int(10),float(0.00),float(0.00)) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR COPPOCK CURVE

-Formato de funcion: coppock_curve(df, roclargo, roccorto, wma, umbral) -Forma de llamar: senial_coppock=botgus.coppock_curve(datos,int(14),int(11),int(10),float(0)) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR OSCILADOR ASOMBROSO

-Formato de funcion: ao(df, corto,largo) -Forma de llamar: valorasombroso=botgus.ao(datos,int(5),int(34)) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

INDICADOR SQUEEZE MOMENTUM BY LAZYBEAR

-Formato de funcion: squeeze_momentum(df, length, mult, lengthKC, multKC, useTrueRange) -Forma de llamar: senial_squeeze=botgus.squeeze_momentum(datos,int(20),float(2.0),int(20),float(1.5),True) -Funcion devuelve: comprar,vender,ninguna

FUNCION PARA OBTENER DATOS HISTORICOS DE BINANCE O CUALQUIER OTRO SOLO MODIFICAR CON LA API

PARA INDICADORES EJEMPLO DE FUNCION obtenerdatos()

EJEMPLO: temporalidad="1M" cripto="BTC" estable="USDT" def obtenerdatos(): if temporalidad=="1M": klines = client.get_historical_klines(cripto + estable, Client.KLINE_INTERVAL_1MINUTE, "4 hours ago UTC") if temporalidad=="5M": klines = client.get_historical_klines(cripto + estable, Client.KLINE_INTERVAL_5MINUTE, "17 hours ago UTC") if temporalidad=="15M": klines = client.get_historical_klines(cripto + estable, Client.KLINE_INTERVAL_15MINUTE, "3 days ago UTC") if temporalidad=="30M": klines = client.get_historical_klines(cripto + estable, Client.KLINE_INTERVAL_30MINUTE, "5 days ago UTC") if temporalidad=="1H": klines = client.get_historical_klines(cripto + estable, Client.KLINE_INTERVAL_1HOUR, "9 days ago UTC") if temporalidad=="4H": klines = client.get_historical_klines(cripto + estable, Client.KLINE_INTERVAL_4HOUR, "34 days ago UTC") data = pd.DataFrame(klines) data.columns = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume','close_time', 'qav', 'num_trades','taker_base_vol', 'taker_quote_vol', 'ignore'] datos = data[['open', 'high', 'low', 'close','volume']].astype(float) df=datos.copy() return df

PARA EL INDICADOR PIVOT UTILIZAR DATOS HISTORICOS PARA DIARIO O SEMANAL obtenerdatospivot(tiempo) EJEMPLO: obtenerdatospivot("diario") def obtenerdatospivot(tiempo): if tiempo=="diario": klinesa = client.get_historical_klines(cripto + estable, Client.KLINE_INTERVAL_1DAY, "5 days ago UTC") elif tiempo=="semanal": klinesa = client.get_historical_klines(cripto + estable, Client.KLINE_INTERVAL_1WEEK, "2 weeks ago UTC") dataa = pd.DataFrame(klinesa) dataa.columns = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume','close_time', 'qav', 'num_trades','taker_base_vol', 'taker_quote_vol', 'ignore'] df = dataa[['open','high', 'low', 'close']].astype(float) return df

MAS INFORMACION DE USO EN: WWW.BOTGUS.COM https://github.com/jrchico/