Trading-Bot/README.md

🤖 Trading Bot - Semanas 1-2: Data Pipeline

Bot de trading algorítmico desarrollado desde cero. Esta es la primera fase enfocada en el pipeline de datos.

📋 Tabla de Contenidos

• Requisitos
• Instalación
• Configuración
• Uso
• Estructura del Proyecto
• Testing
• Próximos Pasos

🔧 Requisitos

Software

• Python 3.10 o superior
• PostgreSQL 13 o superior
• Redis 6 o superior (opcional, para caché)
• Git

Hardware (mínimo para desarrollo)

• 8GB RAM
• 20GB espacio en disco

📦 Instalación

1. Clonar el repositorio

git clone <tu-repositorio>
cd trading-bot

2. Crear entorno virtual

python -m venv venv

# En Linux/Mac:
source venv/bin/activate

# En Windows:
venv\Scripts\activate

3. Instalar dependencias

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

4. Instalar PostgreSQL

Ubuntu/Debian:

sudo apt update
sudo apt install postgresql postgresql-contrib
sudo systemctl start postgresql

macOS (con Homebrew):

brew install postgresql
brew services start postgresql

Windows: Descargar instalador desde postgresql.org

5. Configurar base de datos

# 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;
\q

6. Instalar Redis (opcional)

Ubuntu/Debian:

sudo apt install redis-server
sudo systemctl start redis

macOS:

brew install redis
brew services start redis

Windows: Descargar desde redis.io o usar WSL

⚙️ Configuración

1. Copiar archivo de configuración

cp .env.example .env

2. Editar .env con tus credenciales

# Exchange (para datos públicos no se necesita API key)
EXCHANGE_NAME=binance
API_KEY=
API_SECRET=

# Base de datos
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=trading_bot
DB_USER=trading_user
DB_PASSWORD=tu_password_seguro

# Redis (opcional)
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_DB=0

# General
ENVIRONMENT=development
LOG_LEVEL=INFO

3. Verificar configuración de settings.yaml

El archivo config/settings.yaml contiene configuraciones generales que puedes ajustar:

trading:
  symbols:
    - BTC/USDT
    - ETH/USDT
  timeframes:
    - 1h
    - 4h

🚀 Uso

Ejecutar demo completo

python main.py

Este comando ejecutará el pipeline completo:

1. Conexión al exchange (Binance por defecto)
2. Descarga de datos históricos
3. Procesamiento y limpieza
4. Almacenamiento en PostgreSQL
5. Verificación de datos

Uso programático

from src.data.fetcher import DataFetcher
from src.data.processor import DataProcessor
from src.data.storage import StorageManager

# Inicializar fetcher
fetcher = DataFetcher('binance')

# Obtener datos
df = fetcher.fetch_historical('BTC/USDT', timeframe='1h', days=7)

# Procesar
processor = DataProcessor()
df_clean = processor.clean_data(df)

# Guardar
storage = StorageManager(...)
storage.save_ohlcv(df_clean)

📁 Estructura del Proyecto

trading-bot/
├── config/                 # Configuración
│   ├── settings.yaml      # Configuración general
│   └── .env              # Variables de entorno (no subir a git)
├── src/                   # Código fuente
│   ├── data/             # Módulo de datos
│   │   ├── fetcher.py   # Obtención de datos
│   │   ├── processor.py # Procesamiento
│   │   └── storage.py   # Almacenamiento
│   └── utils/            # Utilidades
│       └── logger.py    # Sistema de logging
├── tests/                # Tests unitarios
│   └── test_data.py     # Tests del módulo de datos
├── data/                 # Datos locales
│   └── historical/      # Datos históricos
├── logs/                 # Archivos de log
├── requirements.txt      # Dependencias Python
├── main.py              # Punto de entrada
└── README.md            # Este archivo

🧪 Testing

Ejecutar todos los tests

pytest tests/ -v

Ejecutar tests con cobertura

pytest tests/ --cov=src --cov-report=html

Ejecutar test específico

pytest tests/test_data.py::TestDataProcessor::test_clean_data_removes_duplicates -v

📊 Funcionalidades Implementadas

✅ Completado (Semanas 1-2)

• Sistema de logging robusto
• Conexión a exchanges vía CCXT
• Descarga de datos históricos
• Descarga incremental (continuar desde último timestamp)
• Procesamiento y limpieza de datos
• Detección de gaps y outliers
• Resampleo de timeframes
• Cálculo de retornos
• Almacenamiento en PostgreSQL
• Caché con Redis
• Tests unitarios
• Manejo de errores y reintentos

🔜 Próximos Pasos (Semanas 3-4)

• Engine de backtesting
• Métricas de performance (Sharpe, Sortino, Max Drawdown)
• Visualizaciones de resultados
• Estrategia simple de trading
• Simulación histórica

🐛 Troubleshooting

Error: "No se puede conectar a PostgreSQL"

Solución:

# Verificar que PostgreSQL está corriendo
sudo systemctl status postgresql

# Verificar credenciales en .env
# Verificar que el usuario tiene permisos

Error: "ModuleNotFoundError: No module named 'ccxt'"

Solución:

# Asegurarse de que el entorno virtual está activado
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

# Reinstalar dependencias
pip install -r requirements.txt

Error: Rate limit exceeded

Solución: El código ya incluye manejo de rate limiting, pero si persiste:

• Aumentar delays en config/settings.yaml
• Reducir el número de símbolos/timeframes
• Usar API keys para límites más altos

📝 Notas Importantes

⚠️ IMPORTANTE: Este bot es para fines educativos. No ejecutes trading real sin:

1. Backtesting exhaustivo (mínimo 3-5 años)
2. Paper trading extensivo (varios meses)
3. Gestión de riesgo robusta
4. Comprensión completa del código

🤝 Contribuir

Este es un proyecto de aprendizaje personal. Si encuentras bugs o tienes sugerencias:

1. Documenta el issue claramente
2. Incluye logs y pasos para reproducir
3. Propón solución si es posible

📄 Licencia

MIT License - Usar bajo tu propio riesgo

📧 Contacto

Para dudas sobre el código o siguiente fase de desarrollo, consulta conmigo.

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Versión actual: 0.1.0 (Semanas 1-2 completadas)
Última actualización: Enero 2026