— Обновляет текущие балансы портфеля- Обновляет рыночные данные- Вычисляет новый прогноз на основе новых данных- Рассчитывает новый “идеальный портфель” на основе прогноза- Выполняет заказы для достижения такого портфеля- Сохраняет то, что произошло с csv-файлами (данные, стоимость портфеля, прогноз, заказы и т.д.)
- Панель управления
— Считывает данные из csv-файлов, которые бот постоянно обновляет- Показывает всю информацию в удобном пользовательском интерфейсе
— Самый модульный компонент в проекте- В этой статье мы будем использовать модель заполнителя
В этой статье описывается класс ботов. Обратите внимание, что это не было учтено при производстве.
Поскольку прогнозы делает модель, а сбор и обработка данных в данном случае не очень увлекательны (объединение строк в существующий фрейм данных, сохранение в .csv, простые операции), преимущество класса bot состоит в:
Робот на Python для Binance. Binance Bot Python
- Правильном соблюдение сроков выполнения операций
- Преобразовании прогнозов модели в заказы для биржи
- Размещении действительных ордеров на бирже для получения желаемого портфеля -Это включает в себя округление чисел, проверку доступных остатков и проверку минимальной стоимости заказа
- Стабильности, чтобы не прерывать торговлю в критические моменты
Хорошо иметь быстрого бота, однако мы имеем дело с Python и на самом деле не оптимизируем скорость. Бот предназначен для выполнения своей программы каждые 1 минуту, что достаточно быстро для раннего выявления тенденций.
Источник: vc.ru
А как понять? Делаем аналитику для бота с нуля. Часть 1 — пишем бота
В этой статье мы рассмотрим важность подключения базовой аналитики к боту и какие преимущества это может принести.
Введение
В современном цифровом мире, где взаимодействие с клиентами происходит все больше через онлайн-платформы, создание и поддержка эффективных чат-ботов становится важным аспектом успешного бизнеса. Однако, создание бота, который просто предоставляет информацию или отвечает на базовые вопросы, уже не достаточно для конкурентного преимущества. Сегодня важно понимать поведение и потребности пользователей, анализировать данные и принимать обоснованные решения на основе этой информации.
Здесь на помощь приходит подключение аналитики к боту. Интеграция аналитических инструментов и методов позволяет собирать, анализировать и интерпретировать данные о взаимодействии пользователей с ботом. Это открывает перед нами возможность получить ценные инсайты, которые помогут оптимизировать работу бота, улучшить пользовательский опыт и принимать обоснованные решения на основе данных.
Парсинг криптобиржи | Торговый бот | API криптобиржи
Подключение аналитики к боту является неотъемлемой частью развития и совершенствования чат-ботов в нашей динамичной цифровой эпохе. Оно позволяет превратить бота из простого инструмента коммуникации в мощный инструмент анализа данных, который поможет вашему бизнесу сформировать эффективную стратегию и достичь поставленных целей. Давайте рассмотрим все преимущества и возможности, которые открывает перед нами подключение аналитики к боту.
Какие данные мы сегодня получим
В данном примере, мы научимся:
- видеть количество «живых» и «мёртвых» пользователей;
- видеть количество сообщений, отправленных через бота;
- видеть сами сообщения;
- строить графики.
Инструменты
- Python 3 (aiogram — фреймворк для создания ботов);
- MongoDB — база данных, которая будет служить источником для построения дашборда;
- Telegram — лучший мессенджер для работы с ботами;
- Redash — self-hosted сервис для построения дашбордов.
Для начала напишем бота
В качестве примера, напишем простейшего бота на Python 3, который позволяет обмениваться анонимными сообщениями.
Принцип работы
Пользователю предоставляется персональная ссылка на бота, которая содержит идентификатор пользователя, которому необходимо отправить сообщение. Он может разместить её в своих соцсетях. Тот, кто хочет отправить пользователю анонимное сообщение, должен перейти по этой ссылке. После этого, бот получит команду /start с полезной нагрузкой в виде идентификатора пользователя в Телеграм.
Создаём бота в Telegram
Подключаем либы
Подключаем библиотеку для создания телеграм ботов:
pip3 install aiogram
А также для работы с MongoDB:
pip3 install pymongo
Пишем код
Создаём файл main.py и прописываем начало для любого бота:
bot = Bot(token=’ЗДЕСЬ ТОКЕН ОТ BotFather’) storage = MemoryStorage() # хранилище, которое позволяет запоминать состояния # диалогов с пользователями dp = Dispatcher(bot, storage=storage)
Добавим одно единственное состояние, которое нам понадобится для отправки сообщений:
class Stage(StatesGroup): send_message_to = State()
Пропишем обработчик для команды /start :
Напишем обработчик для отправки сообщений:
В примере выше мы реализовали возможность отправки различных типов сообщений, но можно оставить только текст.
Напишем обработчик нажатий на кнопку «Ответить»:
Остаётся запустить бота:
if __name__ == ‘__main__’: executor.start_polling(dp, skip_updates=False)
Работа с базой данных
Создадим файл db.py и разметим методы для работы с БД.
Подключаемся к БД:
client = MongoClient(‘ТУТ CONNECTION_STRING’) db = client[‘AskFM’] users = db[‘users’] messages = db[‘messages’]
def add_user(user_id, username, datetime): user_filter = < ‘user_id’: user_id >user = users.find_one(user_filter) if user and user[‘status’] == ‘deleted’: update = < ‘status’: ‘active’ >users.update_one(user_filter, ) return elif user: return data = < ‘user_id’: user_id, ‘username’: username, ‘datetime’: datetime, ‘status’: ‘active’ >users.insert_one(data)
def delete_user(user_id): user_filter = < ‘user_id’: user_id >update = < ‘status’: ‘deleted’ >users.update_one(user_filter, )
def add_message(user_id_from, user_id_to, username_from, username_to, content, message_type, datetime): message = < «user_id_from»: user_id_from, «user_id_to»: user_id_to, «username_from»: username_from, «username_to»: username_to, «content»: content, «message_type»: message_type, «datetime»: datetime >messages.insert_one(message)
Интегрируем работу с БД в бота
import db
Напишем обработчик, который отслеживает активацию и деактивацию бота:
Добавим регистрацию пользователя в метод /start :
db.add_user(message.from_user.id, message.from_user.username, time.time())
Итоговый код обработчика:
Зачем добавлять регистрацию пользователя в метод /start , если у нас есть отдельный обработчик, который смотрит активацию и деактивацию бота? Ответ: тот метод отрабатывает не всегда корректно.
Добавим регистрацию сообщений в самый конец обработчика отправки сообщений:
user_to = await bot.get_chat_member(user_id, user_id) if ‘answer_user_id’ in data: message_type = ‘answer’ else: message_type = ‘question’ db.add_message(message.from_user.id, user_id, message.from_user.username, user_to.user.username, content, message_type, time.time())
На этом с кодом закончили. Готовый код можно посмотреть тут.
Запускаем бота и пробуем его потестить:
python3 main.py
В следующей части мы рассмотрим создание самого дашборда.
P.S.: Моя первая статья на Хабре, буду рад конструктивной критике.
Источник: habr.com
DCA Боты: Создание DCA-Ботов с помощью встроенных индикаторов технического анализа.
Как создать бота, используя общие индикаторы, встроенные в 3Commas?
Итак, вы, возможно, задавались вопросом, как создать бота для торговли одним из ваших любимых альткоинов, используя один из индикаторов технического анализа, встроенных в 3Commas? Ну что ж, предлагаем вашему вниманию руководство на данную тему!
Из этой статьи вы узнаете как создать бота для торговли альткоинами и использовать, пожалуй, самый известный и уважаемый индикатор в мире торговли — RSI (Relative Strength Index).
RSI отображает значение (обычно в виде линейного графика) которое показывает, является ли актив перекупленным (обычно, когда он достигает уровней выше 70-80) или перепроданным (обычно, когда он падает ниже уровней 20-30). Когда RSI устремляется к данным показателям, цены активов, как известно, разворачиваются, иногда лишь для временного «отскока». Именно эти развороты мы будем стремиться поймать с помощью нашего DCA-Бота.
Перейдите в главное меню и выберите вкладку DCA-Бот, а затем нажмите кнопку Создать бота:
