Enebro, un robot automático para FOREX en JavaScript
12/03/2016
Hoy en día el mundo de la bolsa y el trading está dominado por robots. Más del 70% de las transacciones que procesa Wall Street han sido generadas por algoritmos que funcionan ininterrumpidamente.
Probablemente tú también querrás usar robots. Hay soluciones para pequeños inversores como MetaTrader, pero voy a tratar de construir un bot de bolsa desde 0 en JavaScript. ¿Suena divertido?
El diseño de mi robot, Enebro, va a estar basado en PyAlgoTrade. Los componentes principales de PyAlgoTrade son 6:
Vamos a trabajar ya en el programa, que operará el par EURUSD. El programa es meramente educativo y no está tan bien programado como debería pero servirá para entender algún concepto.
Lo primero que vamos a implementar son la entrada de los datos. Voy a implementar dos formas de obtener la información, una es leer los datos desd e un fichero CSV. Esto servirá para realizar backtesting. Además voy a añadir la entrada de datos de Uphold, para obtener los datos en tiempo real
Veamos como funciona. Definimos una estrctura básica de Feed. Cada Feed hace referencia a un instrumento, en nuestro caso el instrumento es "EURUSD". Un feed necesita una función
En esta primera parte hemos visto como usamos un objeto Bar que todavía no he enseñado, no es muy difícil.
Necesitamos un bróker, que se encargará de realizar las operaciones. Para realizar backtesting es necesario disponer de un bróker simulado, lo he llamando EnebroBroker. Soporta solo la operación de entrar en largo y salir de mercado.
Básicamente, se le añade un capital al iniciarse y usa TODO el capital en realizar la operación. La estrategia si queremos diversificar con Enebro es tener muchos brokers con una estrategia asignada a cada uno. Para realizar la compra especificamos el instrumento y el precio actual, para salir igual. Se nor informará en la pantalla del beneficio por la operación y del beneficio acumulado.
Veamos una estrategia sencilla usando la media móvil simple de 15.
Esta estrategia está basada en la media móvil simple, únicamente en eso. El feed provee de datos a la estrategia en la función
Hemos usado el indicador de la media móvil simple. ¿Cómo lo hemos definido?
Simplemente almacena los datos y los usa para realizar la media cuando sea necesario.
Ahora juntamos todo en el archivo
Espero que esta entrada al menos os sirva de inspiración para diseñar vuestro propio sistema de trading automático. Enebro es un simple experimento, pero si quereis aportar información, sugerir algo o preguntar, simplemente escribid en los comentarios.
Yo tengo mi propia versión de Enebro operativa, si alguien la quisiera, puede contactar conmigo. Además el plugin de bróker de Uphold, necesario para realizar las operaciones reales de FOREX también está disponible para quien lo quiera.
Probablemente tú también querrás usar robots. Hay soluciones para pequeños inversores como MetaTrader, pero voy a tratar de construir un bot de bolsa desde 0 en JavaScript. ¿Suena divertido?
PyAlgoTrading
El diseño de mi robot, Enebro, va a estar basado en PyAlgoTrade. Los componentes principales de PyAlgoTrade son 6:
- Estrategias - Definen cuando comprar y cuando vender
- Entradas (o feeds) - Proveen datos. Pueden ser tantos datos financieros como datos provienientes de portales de noticias o Twitter.
- Brokers - Se encargan de ejecutar las órdenes
- DataSeries - Una abstracción usada para manejar los datos en su conjunto
- Indicadores técnicos - Realiza los cálculos de los indicadores técnicos usando datos de DataSeries.
- Optimizador - Cuando se realiza backtesting (probar la estrategia con datos pasados) este módulo permite realizarse en menos tiempo, distribuyendo el trabajo entre distintos ordenadores. Este módulo no lo voy a implementar en Enebro.
Vamos a trabajar ya en el programa, que operará el par EURUSD. El programa es meramente educativo y no está tan bien programado como debería pero servirá para entender algún concepto.
Programando: Entradas o feeds
Lo primero que vamos a implementar son la entrada de los datos. Voy a implementar dos formas de obtener la información, una es leer los datos desd e un fichero CSV. Esto servirá para realizar backtesting. Además voy a añadir la entrada de datos de Uphold, para obtener los datos en tiempo real
"use strict";
var csv = require("csv");
var fs = require("fs");
var Bar = require("./strategy").Bar;
class Feed{
constructor(instruments){
this.instruments = instruments;
}
}
class UpholdFeed extends Feed{
constructor(instruments){
super(instruments);
this.Uphold = require("uphold-sdk-node")({
"key" : CLIENT_ID,
"secret" : CLIENT_SECRET,
"scope" : SCOPE,
"pat" : TOKEN
});
}
run(cb){
var self = this;
setInterval(function(){
self.Uphold.tickers(function(err,tickers){
var date = new Date();
var isodate = date.toISOString();
var ask = tickers[12].ask;
var bid = tickers[12].bid;
var media = (ask+bid)/2;
console.log("EURUSD: "+ask+"-"+bid);
var bar = new Bar(media,media,media,media);
var bars = {};
bars[self.instruments] = bar;
cb(bars);
});
},1000*60);
}
}
class CSVFeed extends Feed{
constructor(instruments,file){
super(instruments);
this.file = file;
}
run(cb){
var reader = fs.createReadStream(this.file);
var parser = csv.parse({
delimiter: ";"
});
var data = "";
var self = this;
parser.on("readable",function(){
while(data = parser.read()){
// Run onBars;
var bar = new Bar(data[1],data[4],data[2],data[3]);
var bars = {};
bars[self.instruments] = bar;
cb(bars);
}
});
reader.on("data",function(chunk){
parser.write(chunk);
})
}
}
module.exports = {CSVFeed: CSVFeed, UpholdFeed: UpholdFeed};
Veamos como funciona. Definimos una estrctura básica de Feed. Cada Feed hace referencia a un instrumento, en nuestro caso el instrumento es "EURUSD". Un feed necesita una función
run()
que será llamada una vez cuando tenga que funcionar el robot. A partir de ese momento el Feed asume la responsabilidad de proveer de datos al robot llamando siempre que haya nuevas barras (velas japonesas) a la función de callback cb()
. En el caso de CSVFeed, la llamada a cb() se produce cada vez que se ha procesado una línea del fichero. En el caso de UpholdFeed, se envía una nueva barra cada minuto. En el caso de CSVFeed se pide un fichero en el constructor que se procesa con la librería csv y en el caso de Uphold, se usa la API para obtener los precios.En esta primera parte hemos visto como usamos un objeto Bar que todavía no he enseñado, no es muy difícil.
class Bar{
constructor(open,close,high,low){
this.open = open;
this.close = close;
this.high = high;
this.low = low;
}
getPrice(){
return this.close;
}
}
El bróker
Necesitamos un bróker, que se encargará de realizar las operaciones. Para realizar backtesting es necesario disponer de un bróker simulado, lo he llamando EnebroBroker. Soporta solo la operación de entrar en largo y salir de mercado.
class EnebroBroker{
constructor(capital){
this.capital = capital;
this.register = {};
this.benefit = 0;
}
enterLong(instrument,price){
if(!this.register[instrument])
this.register[instrument] = [];
this.register[instrument].push({
shares: Math.floor(this.capital/price),
price: price
});
this.strategy.open = true;
this.strategy.onEnterOK();
}
exitMarket(instrument,price){
var last = this.register[instrument].pop();
var diff = price - last.price;
var total = diff * last.shares;
this.benefit += total;
this.strategy.open = false;
this.strategy.onExitOK();
console.log("Operation Closed: "+total);
console.log("Benefit: "+this.benefit);
}
}
Básicamente, se le añade un capital al iniciarse y usa TODO el capital en realizar la operación. La estrategia si queremos diversificar con Enebro es tener muchos brokers con una estrategia asignada a cada uno. Para realizar la compra especificamos el instrumento y el precio actual, para salir igual. Se nor informará en la pantalla del beneficio por la operación y del beneficio acumulado.
La estrategia
Veamos una estrategia sencilla usando la media móvil simple de 15.
class Strategy{
constructor(feed,instrument,broker){
this.setup();
this.sma = new SMA(15);
this.feed = feed;
this.instrument = instrument;
this.broker = broker;
this.open = false;
this.broker.strategy = this;
}
onBars(bars){
}
run(){
var self = this;
this.feed.run(function(bars){
self.onBars(bars);
});
}
isOpen(){
return this.open;
}
}
class MMS extends Strategy{
constructor(feed,instrument,broker){
super(feed,instrument,broker);
}
onBars(bars){
var bar = bars[this.instrument];
this.sma.add(this.instrument,bar);
if(!this.isOpen()){
// Buy
if(bar.getPrice() < this.sma.get(this.instrument)){
this.broker.enterLong(this.instrument,bar.getPr$
}
}else{
// Sell
if(bar.getPrice() > this.sma.get(this.instrument)){
this.broker.exitMarket(this.instrument,bar.getP$
}
}
}
}
Esta estrategia está basada en la media móvil simple, únicamente en eso. El feed provee de datos a la estrategia en la función
onBars
. Se actualiza el único indicador, la media móvil simple, SMA. Cuando se cumple la condición de compra y no hay operaciones abiertas, se entra en largos. Cuando hay operaciones abiertas y hay condición de venta, se vende. Cuando creamos la estrategia y la ejecutamos con run()
tenemos que especificar el feed, el instrumento y el bróker.Los indicadores: SMA
Hemos usado el indicador de la media móvil simple. ¿Cómo lo hemos definido?
class SMA{
constructor(period){
this.period = period;
this.sma = {};
}
add(instrument,bar){
if(!this.sma[instrument])
this.sma[instrument] = [];
this.sma[instrument].push(bar);
}
get(instrument){
if(this.sma[instrument].length < this.period +1)
return 0;
var suma = 0;
for(var i=this.sma[instrument].length - this.period;i<this.sma[$
suma += parseFloat(this.sma[instrument][i].getPrice());
}
return suma/this.period;
}
}
Simplemente almacena los datos y los usa para realizar la media cuando sea necesario.
Juntándolo todo
Ahora juntamos todo en el archivo
index.js
var CSVFeed = require("./feed").CSVFeed;
var UpholdFeed = require("./feed").UpholdFeed;
var MMS = require("./strategy").MMS;
var EnebroBroker = require("./strategy").EnebroBroker;
var UpholdBroker = require("./strategy").UpholdBroker;
var feed = new CSVFeed("EURUSD","DAT_ASCII_EURUSD_M1_201602.csv");
//var feed = new UpholdFeed("EURUSD");
//var broker = new UpholdBroker(8.69);
var broker = new EnebroBroker(100);
var strategy = new MMS(feed,"EURUSD",broker);
strategy.run();
Conclusión
Espero que esta entrada al menos os sirva de inspiración para diseñar vuestro propio sistema de trading automático. Enebro es un simple experimento, pero si quereis aportar información, sugerir algo o preguntar, simplemente escribid en los comentarios.
Yo tengo mi propia versión de Enebro operativa, si alguien la quisiera, puede contactar conmigo. Además el plugin de bróker de Uphold, necesario para realizar las operaciones reales de FOREX también está disponible para quien lo quiera.