


Wir stellen vor: CryptoPulse Analyzer: Kryptowährungsanalyse mit Echtzeitautomatisierung
Um in der sich ständig weiterentwickelnden Welt des Kryptowährungshandels an der Spitze zu bleiben, sind nicht nur fundierte Einblicke, sondern auch effiziente Tools erforderlich. Ich freue mich, Ihnen mein neuestes Projekt vorzustellen: ein automatisiertes System, das die Art und Weise, wie wir Kryptowährungsdiagramme analysieren, revolutionieren soll. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der Funktionsweise des Systems und seiner wichtigsten Funktionen.
Wie es funktioniert
1. Datenerfassung
- Echtzeitabruf: Das System nutzt Binance-APIs und WebSocket-Streams, um Live-Daten zu Kryptowährungspreisen und Handelsvolumina zu sammeln.
- Datenspeicherung: Die gesammelten Daten werden zur historischen Analyse und zukünftigen Referenz in CSV-Dateien gespeichert.
def get_all_coins_usdt(self): self.logger.info("Fetching all trading pairs against USDT.") try: # Fetch all symbols exchange_info = self.client.get_exchange_info() symbols = [s['symbol'] for s in exchange_info['symbols'] if s['quoteAsset'] == 'USDT'] self.logger.info("Successfully fetched trading pairs.")
2. Signalerzeugung
- RSI-Divergenz: Berechnet den Relative Strength Index (RSI), um potenzielle Preisumkehrungen basierend auf Divergenzmustern zu erkennen.
- Trendlinienbrüche: Überwacht Preisbewegungen auf Ausbrüche aus wichtigen Trendlinien und signalisiert mögliche Änderungen in der Marktrichtung.
- Überschneidungen des gleitenden Durchschnitts: Identifiziert Überschneidungen zwischen kurzfristigen und langfristigen gleitenden Durchschnitten, um Kauf- oder Verkaufschancen hervorzuheben.
3. Datenanalyse
- Benutzerdefinierte Datensätze: Benutzer können Datensätze generieren und kuratieren, die für erweiterte Analysen und Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet werden.
- Interaktive Visualisierungen: Obwohl das System derzeit auf das Backend ausgerichtet ist, ist es so konzipiert, dass es dynamische Diagramme unterstützt, die die Trendanalyse vereinfachen.
4. Warnungen und Benachrichtigungen
- Automatisierte Benachrichtigungen: Sendet Benachrichtigungen basierend auf vordefinierten Bedingungen, um Händler über kritische Marktereignisse auf dem Laufenden zu halten.
Hauptfunktionen
1. Datenabruf in Echtzeit
Erhalten Sie Live-Updates zu Kryptowährungen und stellen Sie so aktuelle Informationen für zeitnahe Entscheidungen sicher.
2. Intelligente Handelssignale
Erweiterte Signale wie RSI-Divergenz, Trendlinienbrüche und gleitende Durchschnittskreuzungen helfen bei der Erkennung von Handelsmöglichkeiten.
3. Anpassbare Datensätze
Erstellen und nutzen Sie Ihre eigenen Datensätze für maschinelles Lernen und tiefere Erkenntnisse.
Symbol,Price,Open,High,Low,Close,Volume,Quote_Asset_Volume,Number_of_Trades,Taker_Buy_Base_Asset_Volume,Taker_Buy_Quote_Asset_Volume ADAUSDT,0.3427,0.3427,0.3427,0.3426,0.3426,9621.6,3296.37462,11,144.6,49.55442 IOTAUSDT,0.1357,0.1357,0.1357,0.1357,0.1357,0.0,0.0,0,0.0,0.0 XLMUSDT,0.0993,0.0993,0.0993,0.0993,0.0993,18183.0,1805.5719,1,18183.0,1805.5719 ONTUSDT,0.1723,0.1723,0.1723,0.1723,0.1723,0.0,0.0,0,0.0,0.0 TRXUSDT,0.1288,0.1288,0.1289,0.1288,0.1288,59208.3,7628.67956,25,26505.2,3416.52028 ICXUSDT,0.1339,0.1339,0.1339,0.1339,0.1339,220.4,29.51156,1,0.0,0.0 VENUSDT,0.0001,0.0001,0.0001,0.0001,0.0001,0.0,0.0,0,0.0,0.0 NULSUSDT,0.2507,0.2507,0.2507,0.2507,0.2507,67.0,16.7969,1,0.0,0.0 VETUSDT,0.02361,0.02361,0.02361,0.02361,0.02361,5701.2,134.605332,1,0.0,0.0 BTTUSDT,0.002777,0.00277,0.00278,0.002762,0.002777,21866570.0,60650.905797,199,15153452.0,42041.468973 ONGUSDT,0.2972,0.2972,0.2972,0.2972,0.2972,1502.0,446.3944,4,1502.0,446.3944 HOTUSDT,0.001447,0.001447,0.001448,0.001447,0.001447
4. Interaktive Diagramme
Dynamische Diagramme sollen das Erkennen von Trends und Mustern erleichtern.
5. Automatisierte Benachrichtigungen
Erhalten Sie zeitnahe Benachrichtigungen und Analysen, um Handelsstrategien zu verbessern.
Was kommt als nächstes: Vision AI-Integration
Für Version 2 plane ich die Integration eines KI-Modells, wahrscheinlich Google Gemini oder eines anderen interessanten Modells, das ich auf Huggingface finde. Dies beinhaltet:
- Grafikanalyse: Interpretation von Grafiken, die die RSI-Divergenz und andere Indikatoren zeigen.
- Predictive Insights: Verwendung von Vision AI wie Gemini, um Daten zu analysieren und Markttrends vorherzusagen.
Git Repo:
Bleiben Sie dran für weitere Updates und Screenshots der Backend-Funktionen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWir stellen vor: CryptoPulse Analyzer: Kryptowährungsanalyse mit Echtzeitautomatisierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
