CryptoPulse 분석기 소개: 실시간 자동화를 통한 암호화폐 분석
계속 진화하는 암호화폐 거래 세계에서 앞서 나가려면 예리한 통찰력뿐만 아니라 효율적인 도구도 필요합니다. 암호화폐 차트 분석 방법을 혁신하도록 설계된 자동화 시스템인 최신 프로젝트를 공유하게 되어 기쁩니다. 시스템 작동 방식과 주요 기능은 다음과 같습니다.
작동 방식
1. 데이터 수집
- 실시간 가져오기: 시스템은 Binance API와 WebSocket 스트림을 사용하여 암호화폐 가격과 거래량에 대한 실시간 데이터를 수집합니다.
- 데이터 저장: 수집된 데이터는 과거 분석 및 향후 참조를 위해 CSV 파일로 저장됩니다.
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. 신호 생성
- RSI 발산: RSI(상대 강도 지수)를 계산하여 발산 패턴을 기반으로 잠재적인 가격 반전을 감지합니다.
- 추세선 돌파: 중요한 추세선에서 이탈하는지 가격 움직임을 모니터링하여 시장 방향의 잠재적 변화를 나타냅니다.
- 이동 평균 교차: 단기 이동 평균과 장기 이동 평균 간의 교차를 식별하여 매수 또는 매도 기회를 강조합니다.
3. 데이터 분석
- 사용자 정의 데이터 세트: 사용자는 고급 분석 및 기계 학습 애플리케이션에 사용되는 데이터 세트를 생성하고 선별할 수 있습니다.
- 대화형 시각화: 현재는 백엔드 중심이지만 시스템은 추세 분석을 단순화하는 동적 차트를 지원하도록 설계되었습니다.
4. 경고 및 알림
- 자동 알림: 미리 정의된 조건에 따라 알림을 보내 거래자에게 중요한 시장 이벤트에 대한 정보를 제공합니다.
주요 기능
1. 실시간 데이터 가져오기
암호화폐에 대한 실시간 업데이트를 받아 적시에 결정을 내릴 수 있도록 최신 정보를 확보하세요.
2. 스마트 트레이딩 신호
RSI 발산, 추세선 돌파, 이동 평균 교차 등의 고급 신호는 거래 기회를 감지하는 데 도움이 됩니다.
3. 맞춤형 데이터세트
머신러닝과 심층적인 통찰력을 위해 자신만의 데이터세트를 생성하고 활용하세요.
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. 인터랙티브 차트
동적 차트는 추세와 패턴을 쉽게 파악할 수 있도록 설계되었습니다.
5. 자동 알림
적시에 알림과 분석을 받아 거래 전략을 강화하세요.
다음 단계: Vision AI 통합
버전 2에는 Google Gemini나 Huggingface에서 찾은 흥미로운 모델 등 AI 모델을 통합할 계획입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 그래프 분석: RSI 발산 및 기타 지표를 보여주는 그래프를 해석합니다.
- 예측 인사이트: Gemini와 같은 Vision AI를 사용하여 데이터를 분석하고 시장 동향을 예측합니다.
Git 레포:
백엔드 작업에 대한 추가 업데이트와 스크린샷을 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
위 내용은 CryptoPulse 분석기 소개: 실시간 자동화를 통한 암호화폐 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
