Python ile Binance API: Algo-Trading Mimarisi ve Stratejileri

Giriş: Milyon Dolarlık API Keys

Trading bot geliştirmek, sadece “Al” ve “Sat” emirleri göndermekten ibaret değildir. Asıl mesele, 7/24 kesintisiz çalışan, hata toleransı yüksek (fault-tolerant) ve milisaniyeler içinde karar verebilen bir sistem tasarlamaktır.

Bir Senior Engineer gözüyle, başarılı bir botun %20’si strateji, %80’i ise altyapı ve risk yönetimidir. Bu rehberde, basit scriptlerden öte, kurumsal seviyede bir trading motorunun nasıl kurulacağını inceleyeceğiz.

1. Mimari: Latency ile Savaş

Binance REST API üzerinden saniyede bir fiyat sorup karar vermek, amatör ligde kalmanıza neden olur. Profesyonel sistemler WebSocket üzerinden veri akışı (stream) alır ve asenkron (AsyncIO) yapıda çalışır.

Senkron vs Asenkron Yaklaşım

Python’un requests kütüphanesi bloklayıcıdır (blocking). Fiyat beklerken işlem yapamazsınız. aiohttp ve asyncio kullanarak, aynı anda binlerce pariteyi dinleyebilir ve emir yönetimini paralel yürütebilirsiniz.

import asyncio
from binance import AsyncClient, BinanceSocketManager

async def main():
    client = await AsyncClient.create(API_KEY, API_SECRET)
    bm = BinanceSocketManager(client)
    
    # Multiplex Stream: BTC, ETH ve BNB fiyatlarını aynı anda dinle
    ts = bm.multiplex_socket(['btcusdt@trade', 'ethusdt@trade', 'bnbusdt@trade'])
    
    async with ts as tscm:
        while True:
            res = await tscm.recv()
            if res:
                await decision_engine(res) # Karar mekanizması
    
    await client.close_connection()

if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

Bu yapı, “Event-Driven” (Olay Güdümlü) mimarinin temelidir. Fiyat değiştiği anda (Event), botunuz tetiklenir.

2. Akıllı Emir Yönetimi: Taker vs Maker

Yeni başlayanlar genellikle ORDER_TYPE_MARKET kullanır. Bu, %0.1 yerine %0.2 komisyon ödemenize ve “Slippage” yemenize neden olur. Profesyonel botlar, Limit Order kullanır ve “Order Chasing” (Fiyat Kovalama) algoritmaları uygular.

async def smart_limit_buy(client, symbol, qty, max_price):
    # En iyi alış fiyatını (Best Bid) al
    ticker = await client.get_order_book_ticker(symbol=symbol)
    best_bid = float(ticker['bidPrice'])
    
    if best_bid < max_price:
        # Best Bid'in bir tık üzerine (one tick above) limit emir gir
        price = best_bid + 0.01 
        order = await client.create_order(
            symbol=symbol,
            side='BUY',
            type='LIMIT',
            timeInForce='GTC',
            quantity=qty,
            price=str(price)
        )
        return order

3. Risk Yönetimi: Sermayeyi Korumak

Trading’de en önemli kural: “Asla batma”. Ne kadar iyi bir stratejiniz olursa olsun, risk yönetiminiz yoksa er ya da geç sıfırlanırsınız.

• Sabit Kesir (Fixed Fraction): Her işlemde sermayenin maks %1-2’sini riske atın.
• Kelly Kriteri: Olasılıksal olarak “en optimimal” pozisyon büyüklüğünü hesaplar (fakat dikkatli kullanılmalı).

def calculate_position_size(capatial, risk_per_trade=0.01, stop_loss_pct=0.05):
    """
    Sermayenin %1'ini riske atarak pozisyon büyüklüğü hesapla
    Örn: 10k sermaye, %1 risk (100$), %5 stop-loss -> 2000$ pozisyon
    """
    risk_amount = capatial * risk_per_trade
    position_size = risk_amount / stop_loss_pct
    return position_size

# 10.000$ Sermaye ile işlem
# risk_amount = 100$
# stop_loss = %5
# position_size = 2000$ (kaldıraçsız)

• Hard Stop vs Soft Stop: Emir defterinde bekleyen Stop-Loss (Hard) bazen “Stop Hunting” kurbanı olabilir. Botunuzun hafızasında tuttuğu ve tetiklendiğinde market emri attığı (Soft) stoplar daha güvenlidir ancak ani çöküşlerde risklidir.

4. Strateji Doğrulama: Backtesting

Canlı parayı riske atmadan önce stratejinizi geçmiş verilerle test etmelisiniz. backtrader kütüphanesi bunun için endüstri standardıdır.

import backtrader as bt

class RSIStrategy(bt.Strategy):
    def next(self):
        if self.rsi < 30 and not self.position:
            self.buy(size=1)
        elif self.rsi > 70 and self.position:
            self.sell(size=1)

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(RSIStrategy)
cerebro.run()
# %100 Python ile local backtesting

5. Altyapı ve Production: 7/24 Kesintisizlik

Botunuzu evdeki laptop’ta çalıştırmayın. AWS EC2 (t3.micro) veya DigitalOcean Droplet en ucuz ve güvenli çözümdür.

Dockerizasyon

Bağımlılık cehenneminden kurtulmak için botunuzu containerize edin:

FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "bot.py"]

Logging: Eyes on the Code

print() kullanmak yerine structure log kullanın. loguru kütüphanesi otomatik rotasyon ve renkli çıktı sağlar.

from loguru import logger

logger.add("logs/trading_{time}.log", rotation="500 MB", level="INFO")

def place_order(symbol, qty):
    logger.info(f"Placing order for {symbol}, Qty: {qty}")
    try:
        # Order logic...
        logger.success("Order filled successfully")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Order failed: {e}")

6. Advanced Strategies: Grid Trading

Basit al-sat stratejileri yatay piyasada para kaybeder. Grid Trading, belirli fiyat aralıklarına kademeli emirler dizerek (Buy Low, Sell High) volatiliteden kar eder.

• Alt Limit: 40,000 USDT
• Üst Limit: 50,000 USDT
• Grid Sayısı: 10
• Grid Aralığı: 1000 USDT

Bu stratejiyi Python ile kodlarken numpy.linspace(40000, 50000, 10) fonksiyonu ile grid seviyelerini otomatik hesaplatabilirsiniz.

7. Sonuç

Kendi trading botunuzu yazmak, finansal özgürlüğe giden yolda en teknik adımdır. Hazır botların aksine, oyunun kurallarını siz belirlersiniz.

Eğer bu botu bir arayüz ile yönetmek isterseniz FastAPI ile RESTful API yazımı, verileri analiz etmek için ise Blockchain Data Analysis rehberimi inceleyebilirsiniz.