# 🤖 Trading Bot - Proyecto Completo Bot de trading algorítmico desarrollado desde cero con Python, PostgreSQL y Machine Learning. ## 📋 Tabla de Contenidos - [Estado del Proyecto](#-estado-del-proyecto) - [Requisitos](#-requisitos) - [Instalación](#-instalación) - [Configuración](#-configuración) - [Uso](#-uso) - [Estructura del Proyecto](#-estructura-del-proyecto) - [Base de Datos](#-base-de-datos) - [Scripts Disponibles](#-scripts-disponibles) - [Testing](#-testing) - [Roadmap](#-roadmap) - [Troubleshooting](#-troubleshooting) ## 🎯 Estado del Proyecto ### ✅ Completado (Semanas 1-2) - ✅ Sistema de logging robusto con rotación de archivos - ✅ Conexión a exchanges vía CCXT (Binance por defecto) - ✅ Descarga de datos históricos con reintentos automáticos - ✅ Descarga incremental (continuar desde último timestamp) - ✅ Procesamiento y limpieza de datos - ✅ Detección de gaps y outliers - ✅ Resampleo de timeframes (1h → 4h, 1d, etc.) - ✅ Cálculo de retornos (simples y logarítmicos) - ✅ Almacenamiento en PostgreSQL con índices optimizados - ✅ Sistema anti-duplicados con constraints únicos - ✅ Caché con Redis (opcional) - ✅ Script de descarga masiva para múltiples símbolos - ✅ Tests unitarios - ✅ Manejo de errores y reintentos **Datos descargados actualmente:** - 5 criptomonedas (BTC, ETH, BNB, SOL, XRP) - 3 timeframes (1h, 4h, 1d) - 120 días de histórico - ~54,000 registros totales ### 🔄 En Progreso - ⏳ Backtesting Engine (Semanas 3-4) - ⏳ Estrategias de trading (Semanas 5-8) - ⏳ Machine Learning (Semanas 5-8) ### 📅 Planificado - 📋 Live trading con paper trading - 📋 Gestión de riesgo avanzada - 📋 Optimización de estrategias - 📋 Dashboard web - 📋 Alertas y notificaciones ## 🔧 Requisitos ### Software - **Python 3.10+** (probado con 3.12.3) - **PostgreSQL 13+** - **Redis 6+** (opcional, para caché) - Git ### Hardware Recomendado - 8GB RAM (mínimo) - 20GB espacio en disco - Para ML: GPU recomendada (futuro) ## 📦 Instalación ### 1. Clonar el repositorio ```bash git clone cd trading-bot ``` ### 2. Crear entorno virtual ```bash python3 -m venv venv # Linux/Mac: source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate ``` ### 3. Instalar dependencias ```bash pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ``` ### 4. Instalar PostgreSQL **Ubuntu/Debian:** ```bash sudo apt update sudo apt install postgresql postgresql-contrib sudo systemctl start postgresql sudo systemctl enable postgresql ``` **macOS (con Homebrew):** ```bash brew install postgresql@16 brew services start postgresql@16 ``` **Windows:** Descargar instalador desde [postgresql.org](https://www.postgresql.org/download/windows/) ### 5. Configurar base de datos ```bash # Conectar a PostgreSQL sudo -u postgres psql # Crear base de datos y usuario CREATE DATABASE trading_bot; CREATE USER trading_user WITH PASSWORD 'tu_password_seguro'; GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE trading_bot TO trading_user; # Conectar a la base de datos \c trading_bot # Dar permisos sobre el schema GRANT ALL ON SCHEMA public TO trading_user; # Salir \q ``` ### 6. Instalar Redis (opcional pero recomendado) **Ubuntu/Debian:** ```bash sudo apt install redis-server sudo systemctl start redis ``` **macOS:** ```bash brew install redis brew services start redis ``` ## ⚙️ Configuración ### 1. Crear archivo de configuración ```bash # El archivo debe estar en config/secrets.env # Usa este template: ``` ```env # Exchange (para datos públicos NO necesitas API keys) EXCHANGE_NAME=binance API_KEY= API_SECRET= # Database DB_HOST=localhost DB_PORT=5432 DB_NAME=trading_bot DB_USER=trading_user DB_PASSWORD=tu_password_aqui # Redis (opcional) REDIS_HOST=localhost REDIS_PORT=6379 REDIS_DB=0 # General ENVIRONMENT=development LOG_LEVEL=INFO ``` ### 2. Configurar símbolos y timeframes Edita `config/settings.yaml` para personalizar: ```yaml trading: symbols: - BTC/USDT - ETH/USDT - BNB/USDT timeframes: - 1h - 4h - 1d data: fetch_interval: 60 historical_days: 120 max_retries: 3 ``` ## 🚀 Uso ### Demo rápido (verificar instalación) ```bash python main.py ``` Este script: - Descarga 1 día de BTC/USDT - Muestra el pipeline completo - Guarda en PostgreSQL - Muestra estadísticas ### Descarga masiva de datos ```bash python download_data.py ``` Este script descarga: - Múltiples símbolos configurables - Múltiples timeframes - Días históricos configurables - Muestra progreso en tiempo real - Previene duplicados automáticamente **Personalizar descarga:** Edita `download_data.py` líneas ~28-45: ```python symbols = [ 'BTC/USDT', 'ETH/USDT', # Añade más aquí ] timeframes = ['1h', '4h', '1d'] days_back = 120 # Cambia aquí ``` ### Uso programático ```python from src.data.fetcher import DataFetcher from src.data.processor import DataProcessor from src.data.storage import StorageManager # Inicializar fetcher = DataFetcher('binance') processor = DataProcessor() storage = StorageManager(...) # Descargar df = fetcher.fetch_historical('BTC/USDT', timeframe='1h', days=30) # Procesar df_clean = processor.clean_data(df) df_clean = processor.calculate_returns(df_clean) # Guardar storage.save_ohlcv(df_clean) ``` ## 📁 Estructura del Proyecto ``` trading-bot/ ├── config/ # Configuración │ ├── settings.yaml # Configuración general │ └── secrets.env # Credenciales (NO subir a git) │ ├── src/ # Código fuente │ ├── data/ # Módulo de datos │ │ ├── __init__.py │ │ ├── fetcher.py # Descarga desde exchanges │ │ ├── processor.py # Limpieza y procesamiento │ │ └── storage.py # PostgreSQL + Redis │ │ │ ├── backtest/ # Motor de backtesting (próximo) │ ├── strategies/ # Estrategias de trading (próximo) │ ├── ml/ # Machine Learning (futuro) │ └── utils/ # Utilidades │ └── logger.py # Sistema de logging │ ├── tests/ # Tests unitarios │ └── test_data.py │ ├── data/ # Datos locales │ ├── historical/ # Backups (futuro) │ └── exports/ # Exportaciones (futuro) │ ├── logs/ # Archivos de log │ ├── trading_bot_*.log │ └── errors_*.log │ ├── main.py # Demo/testing ├── download_data.py # Descarga masiva ├── requirements.txt # Dependencias ├── .gitignore └── README.md ``` ## 🗄️ Base de Datos ### Ubicación de PostgreSQL ```bash # Ver ubicación de los datos sudo -u postgres psql -c "SHOW data_directory;" # Típicamente: /var/lib/postgresql/16/main ``` ### Tabla OHLCV (estructura) ```sql CREATE TABLE ohlcv ( id SERIAL PRIMARY KEY, timestamp TIMESTAMP NOT NULL, symbol VARCHAR(20) NOT NULL, timeframe VARCHAR(10) NOT NULL, open FLOAT NOT NULL, high FLOAT NOT NULL, low FLOAT NOT NULL, close FLOAT NOT NULL, volume FLOAT NOT NULL, returns FLOAT, -- Retornos simples log_returns FLOAT, -- Retornos logarítmicos CONSTRAINT unique_ohlcv UNIQUE (symbol, timeframe, timestamp) ); -- Índices para queries rápidas CREATE INDEX idx_symbol_timeframe_timestamp ON ohlcv(symbol, timeframe, timestamp); CREATE INDEX idx_timestamp ON ohlcv(timestamp); ``` ### Consultas útiles ```sql -- Conectar a la base de datos psql -U trading_user -d trading_bot -h localhost -- Ver todas las tablas \dt -- Contar registros totales SELECT COUNT(*) FROM ohlcv; -- Ver datos disponibles por símbolo SELECT symbol, timeframe, COUNT(*) as registros, MIN(timestamp) as desde, MAX(timestamp) as hasta FROM ohlcv GROUP BY symbol, timeframe ORDER BY symbol, timeframe; -- Ver últimos 10 registros de BTC SELECT * FROM ohlcv WHERE symbol = 'BTC/USDT' AND timeframe = '1h' ORDER BY timestamp DESC LIMIT 10; -- Estadísticas de retornos SELECT symbol, timeframe, AVG(returns) as retorno_medio, STDDEV(returns) as volatilidad, MIN(returns) as peor_retorno, MAX(returns) as mejor_retorno FROM ohlcv WHERE returns IS NOT NULL GROUP BY symbol, timeframe; ``` ### Backup de la base de datos ```bash # Backup completo pg_dump -U trading_user -d trading_bot -h localhost > backup_$(date +%Y%m%d).sql # Backup solo tabla ohlcv pg_dump -U trading_user -d trading_bot -h localhost -t ohlcv > backup_ohlcv.sql # Restaurar desde backup psql -U trading_user -d trading_bot -h localhost < backup.sql ``` ## 📜 Scripts Disponibles ### `main.py` - Demo y Testing ```bash python main.py ``` **Uso:** Verificar que todo funciona correctamente **Descarga:** 1 símbolo, 1 timeframe, pocos días **Muestra:** Pipeline completo con estadísticas detalladas ### `download_data.py` - Descarga Masiva ```bash python download_data.py ``` **Uso:** Llenar base de datos con datos históricos **Configurable:** Símbolos, timeframes, días **Características:** - Progreso en tiempo real - Prevención de duplicados - Manejo de errores robusto - Resumen final con estadísticas ## 🧪 Testing ### Ejecutar todos los tests ```bash pytest tests/ -v ``` ### Tests con cobertura ```bash pytest tests/ --cov=src --cov-report=html # Ver reporte en htmlcov/index.html ``` ### Test específico ```bash pytest tests/test_data.py::TestDataProcessor::test_clean_data_removes_duplicates -v ``` ## 🗺️ Roadmap ### ✅ Fase 1: Infraestructura de Datos (COMPLETADO) - Sistema de descarga robusto - Almacenamiento optimizado - Procesamiento de datos ### 🔄 Fase 2: Backtesting (PRÓXIMO - Semanas 3-4) - Motor de backtesting - Estrategia simple (moving average crossover) - Métricas de performance - Visualizaciones ### 📅 Fase 3: Estrategias Avanzadas (Semanas 5-8) - Indicadores técnicos - Machine Learning básico - Optimización de parámetros ### 📅 Fase 4: Trading Real (Semanas 9-12) - Paper trading - Gestión de riesgo - Ejecución de órdenes - Monitoreo en tiempo real ### 📅 Fase 5: Producción (Futuro) - Dashboard web - Alertas y notificaciones - Multi-exchange - Despliegue en servidor ## 🐛 Troubleshooting ### Error: "No se puede conectar a PostgreSQL" ```bash # Verificar que está corriendo sudo systemctl status postgresql # Reiniciar si es necesario sudo systemctl restart postgresql # Verificar credenciales en config/secrets.env ``` ### Error: "Invalid Api-Key ID" **Solución:** Para datos públicos NO necesitas API keys. Deja vacíos `API_KEY` y `API_SECRET` en `config/secrets.env`. ### Error: "column does not exist" **Solución:** Recrear la tabla: ```sql DROP TABLE IF EXISTS ohlcv CASCADE; ``` Luego ejecutar `python main.py` para recrearla. ### Error: "duplicate key value violates unique constraint" **Solución:** Esto es normal y esperado. El sistema previene automáticamente duplicados. Si quieres limpiar duplicados existentes: ```sql DELETE FROM ohlcv a USING ohlcv b WHERE a.id > b.id AND a.symbol = b.symbol AND a.timeframe = b.timeframe AND a.timestamp = b.timestamp; ``` ### Redis no está disponible **No es crítico.** El bot funciona sin Redis, solo perderás caché. Logs mostrarán: "Continuando sin caché." Para instalar Redis: ```bash sudo apt install redis-server sudo systemctl start redis ``` ### Downloads muy lentos - Verifica tu conexión a internet - El exchange puede tener rate limiting - Para Binance sin API keys: ~1000 requests/min ### La descarga se queda colgada - Presiona `Ctrl+C` para cancelar - Revisa logs en `logs/trading_bot_*.log` - Verifica que el exchange esté accesible ## 📝 Notas Importantes ### ⚠️ Advertencia Legal Este bot es para **fines educativos y de investigación**. El trading conlleva riesgo financiero significativo. **NO ejecutes trading real sin:** 1. ✅ Backtesting exhaustivo (mínimo 3-5 años de datos) 2. ✅ Paper trading extensivo (varios meses) 3. ✅ Gestión de riesgo robusta y probada 4. ✅ Comprensión completa del código y estrategias 5. ✅ Capital que puedas permitirte perder ### 🔒 Seguridad - **NUNCA** subas `config/secrets.env` a git - Usa contraseñas fuertes para PostgreSQL - En producción, usa variables de entorno del sistema - Limita permisos de archivos sensibles: `chmod 600 config/secrets.env` ### 💾 Portabilidad (Futuro) Actualmente usa PostgreSQL (requiere instalación en cada máquina). **Plan futuro:** Script de exportación a SQLite para portabilidad completa: ```bash python export_to_portable.py # Generará data/trading_bot.db ``` Esto permitirá copiar todo el proyecto en USB y ejecutar en cualquier PC. ## 🤝 Contribuir Este es un proyecto personal de aprendizaje. Sugerencias y mejoras son bienvenidas. ## 📄 Licencia MIT License - Usar bajo tu propio riesgo ## 📧 Contacto Para dudas sobre el código o siguientes fases de desarrollo, consulta conmigo. --- **Versión actual:** 0.2.0 (Semanas 1-2 completadas) **Última actualización:** Enero 2026 **Python:** 3.12.3 **PostgreSQL:** 16+ **Datos:** 5 símbolos, 3 timeframes, 120 días (~54k registros)