Testautomatisering gebruiken voor marktinzichten voor winst

Door de analyse van markttrends, liquiditeitsniveaus en kandelaarpatronen te automatiseren, hebben handelaren nu toegang tot realtime datagestuurde inzichten met ongekende nauwkeurigheid en efficiëntie. Deze innovatieve aanpak verbetert niet alleen het besluitvormingsproces, maar opent ook nieuwe horizonten voor het optimaliseren van handelsstrategieën in de volatiele cryptomarkt. Laten we eens kijken hoe testautomatisering kan helpen bij het begrijpen van en omgaan met het financiële landschap, wat een concurrentievoordeel kan opleveren bij het nastreven van winstgevendheid.

Grafiektrends identificeren: Testautomatiseringstools kunnen worden geprogrammeerd om handelsplatforms en financiële websites te schrapen om gegevens over specifieke cryptocurrencies te verzamelen. Door historische prijsbewegingen en volumeveranderingen te analyseren, kunnen deze tools helpen bij het identificeren van potentiële trends, zoals bullish of bearish patronen, die misschien niet meteen duidelijk zijn. Deze trendanalyse kan cruciaal zijn om de markt te timen en te beslissen wanneer u transacties wilt aangaan of beëindigen.

import requests
import pandas as pd

# Fetch historical Bitcoin data
url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart"
params = {
    'vs_currency': 'usd',
    'days': '30',  # Last 30 days
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

# Convert prices to a DataFrame
df = pd.DataFrame(data['prices'], columns=['Timestamp', 'Price'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'], unit='ms')

print(df.head())

# Further analysis and plotting can be performed on df

Als het op handelen aankomt, is het belangrijk om trends te identificeren op basis van verschillende tijdgrafieken, wekelijks en dagelijks, u kunt bijvoorbeeld indicatoren in een Excel-sheet instellen om uiteindelijk bullish of bearish trends voor die verschillende tijdgrafieken te identificeren om de juiste beslissingen te nemen.

Liquiditeitsniveaus controleren: Liquiditeit is een essentiële factor in de handel, die van invloed is op het gemak waarmee activa op de markt kunnen worden gekocht of verkocht zonder noemenswaardige prijsveranderingen te veroorzaken. Geautomatiseerde scripts kunnen de liquiditeitsniveaus op verschillende beurzen in realtime controleren en rapporteren, waardoor handelaren actuele informatie krijgen om de gunstigste handelsplatformen te kiezen of om de marktstabiliteit te meten. Vooral grote marktmakers houden ervan om retailers tekort te schieten. 🙂

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time

# Replace this URL with the actual trading page URL of the exchange
exchange_url = 

"https://www.binance.com/en/trade/BTC_USDT?_from=markets&type=spot"

# Setup WebDriver (assuming Chrome)
driver = webdriver.Chrome()

# Navigate to the Bitcoin trading page
driver.get(exchange_url)

# Give the page some time to load
time.sleep(5)

# Example: Fetching the 24h trading volume as a liquidity indicator
# Note: The element identifier ('element_id_for_volume') will vary and needs to be updated
volume_element = driver.find_element(By.ID, 'element_id_for_volume')
btc_volume = volume_element.text

print(f"24h Trading Volume for Bitcoin: {btc_volume}")

# Cleanup
driver.quit()

Advies over kandelaarpatronen: Kandelaarpatronen vormen een hoeksteen van technische analyse in de handel en bieden inzicht in marktsentiment en potentiële prijsbewegingen. Door de detectie van specifieke patronen, zoals ‘Doji’, ‘Hammer’ of ‘Shooting Star’, te automatiseren, kunnen handelaren tijdig advies krijgen over het al dan niet opzetten van een transactie. Deze automatisering kan met name nuttig zijn in cryptocurrency-markten, waar snelle prijsveranderingen snelle besluitvorming vereisen.

In tradingview heb ik een handelsexpert geholpen met het opzetten van een bullish engulving-patroon, maar ik kan dit ook gemakkelijk doen met uw eigen geschrapte gegevens in Python.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# Load historical price data
df = pd.read_csv('price_data.csv', parse_dates=['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

# Define the Bullish Engulfing pattern
def is_bullish_engulfing(row, prev_row):
    return (prev_row['Close'] < prev_row['Open']) and \
           (row['Close'] > row['Open']) and \
           (row['Open'] < prev_row['Close']) and \
           (row['Close'] > prev_row['Open'])

# Identify Bullish Engulfing patterns
df['Bullish Engulfing'] = False
for i in range(1, len(df)):
    df.at[df.index[i], 'Bullish Engulfing'] = is_bullish_engulfing(df.iloc[i], df.iloc[i-1])

# Filter dates with Bullish Engulfing pattern
bullish_dates = df[df['Bullish Engulfing']].index

# Plotting
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close Price')
plt.scatter(bullish_dates, df.loc[bullish_dates]['Close'], color='red', label='Bullish Engulfing', marker='^')

# Formatting
plt.title('Bullish Engulfing Candlestick Pattern')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())  # Show one tick per month
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))  # Format tick labels
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

Over het algemeen is het belangrijkste, net als bij alles, eerst begrijpen waarom u het doet, en daarom hebt u een goede handelsstrategie nodig.

Implementatie van een geautomatiseerde webscraping-strategie

Volg deze stappen om testautomatisering in te stellen voor web- en api-scraping en marktanalyse:

Selecteer de juiste tools: Kies tools voor testautomatisering die webscraping-functies ondersteunen. Selenium WebDriver is bijvoorbeeld een populaire keuze voor het automatiseren van webbrowsers en kan worden gebruikt voor scraping-doeleinden. Tegenwoordig kun je die dingen eenvoudig instellen in een serverloze cloud, lambdas

Definieer uw datapunten: identificeer duidelijk welke datapunten cruciaal zijn voor uw handelsstrategie, zoals specifieke grafiekindicatoren, liquiditeitsniveaus van activa of bepaalde kandelaarpatronen.

Ontwikkel de automatiseringsscripts: schrijf scripts die naar uw gegevensbronnen navigeren, de benodigde informatie extraheren en de vereiste analyses uitvoeren. Dit kan het parseren van HTML omvatten om prijsgegevens op te halen of het gebruik van API’s die worden geleverd door handelsplatforms.

Analyseren en handelen: Gebruik de verzamelde gegevens om verdere analyses uit te voeren, zoals het berekenen van voortschrijdende gemiddelden of het identificeren van ondersteunings- en weerstandsniveaus. Automatiseer het genereren van rapporten of waarschuwingen op basis van vooraf gedefinieerde criteria om uw handelsbeslissingen te onderbouwen.

Itereer en optimaliseer: Verfijn uw scripts voortdurend op basis van prestaties en pas uw strategie aan als de marktomstandigheden veranderen. De flexibiliteit van testautomatisering maakt snelle aanpassingen en optimalisaties mogelijk.

Ik gebruik Testautomation om mijn hobby cryptotrading een boost te geven.

Testautomatisering gaf me een voorsprong als hobby voor strategische marktanalyses, en ik geloof dat professionele handelaren een aanzienlijke voorsprong kunnen behalen op de cryptocurrency-markten. Geautomatiseerde webscraping voor trendidentificatie, liquiditeitscontroles en analyse van kandelaarpatronen bespaart niet alleen tijd, maar zorgt ook voor een mate van diepgang en consistentie in de analyse die handmatige processen niet kunnen evenaren. Met deze inzichten kunnen handelaren beter onderbouwde beslissingen nemen en snel reageren op marktkansen met een solide basis van datagestuurd advies. Speciale dank aan Cryptocache en whatsnext om mij de inzichten te geven met behulp van voorspellende analyses voor de handel