Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр
Скайдом - пожалуй, самая красочная и интересная головоломка с действительно уникальными режимами игры!

Скайдом

Три в ряд, Головоломки, Казуальные

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • SergeyKorsun SergeyKorsun 12 постов
  • SupportHuaport SupportHuaport 5 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня

Python + Трейдинг

С этим тегом используют

Программирование IT Программист Обучение IT юмор Разработка YouTube Инвестиции Биржа Криптовалюта Финансы Биткоины Фондовый рынок Инвестиции в акции Все
9 постов сначала свежее
user10830629
user10830629
16 дней назад
Серия Создание SKYNET

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени»⁠⁠2

Вычисляем точное время дна биткоина - манул после кошки, номер 88, на основе коллективного разума массового подсознания которое изначально между собой всегда не согласованно.

21 июня 2025 года 17:20, по Хабаровскому времени (соответствует 21 июня 10:20 по Московскому времени)

Все подробности и формулы программы в серии постов "создание SKYNET"

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени» Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование, Ответ на пост, Длиннопост, Заработок в интернете

Программа без второй корректировки в коде.

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени» Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование, Ответ на пост, Длиннопост, Заработок в интернете

Берем с графика программы дату 88 манула и две точки времени по 3-м таймфреймам чтобы вычислить разницу и прибавить дату 88 манула - что бы получить уточнение от второй корректировки

Код второй корректировки, на phyton, отдельно от программы:

from datetime import datetime, timedelta

def average_datetime(dt1, dt2):

delta = dt2 - dt1

return dt1 + delta / 2

def compute_group_average(dates):

if len(dates) < 2:

return None

# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат

pairwise_averages = []

for i in range(len(dates)):

for j in range(i + 1, len(dates)):

avg = average_datetime(dates[i], dates[j])

pairwise_averages.append(avg)

# Шаг 2: Средние между полученными средними

second_level_averages = []

for i in range(len(pairwise_averages)):

for j in range(i + 1, len(pairwise_averages)):

avg = average_datetime(pairwise_averages[i], pairwise_averages[j])

second_level_averages.append(avg)

# Шаг 3: Финальное среднее

if not second_level_averages:

return None

total = timedelta()

for dt in second_level_averages:

total += dt - second_level_averages[0]

final_avg = second_level_averages[0] + total / len(second_level_averages)

return final_avg

def input_datetime():

"""Функция для ввода даты с клавиатуры"""

print("\nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):")

year = int(input("Год (например 2025): "))

month = int(input("Месяц (1-12): "))

day = int(input("День (1-31): "))

hour = int(input("Час (0-23): "))

minute = int(input("Минуты (0-59): "))

return datetime(year, month, day, hour, minute)

def main():

print("=== ОБРАБОТКА ДВУХ ГРУПП ТАЙМФРЕЙМОВ ===")

# Две группы дат (по 3 таймфрейма в каждой)

group1 = [

datetime(2025, 6, 10, 2, 0),  # Левый случай (4 часа)

datetime(2025, 6, 10, 6, 0),  # Левый случай (1 час)

datetime(2025, 6, 10, 6, 30)  # Левый случай (30 минут)

]

group2 = [

datetime(2025, 6, 10, 14, 0),  # Правый случай (4 часа)

datetime(2025, 6, 10, 11, 0),  # Правый случай (1 час)

datetime(2025, 6, 10, 11, 0)  # Правый случай (30 минут)

]

# Вычисляем средние для каждой группы

dt1 = compute_group_average(group1)  # Первая дата (результат 1 группы)

dt2 = compute_group_average(group2)  # Вторая дата (результат 2 группы)

print("\nРезультаты усреднения групп:")

print(f"Первая дата (группа 1): {dt1.strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}")

print(f"Вторая дата (группа 2): {dt2.strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}")

# Ввод третьей даты и операции

base_dt = input_datetime()

operation = input("\nВыберите операцию (+ прибавить, - отнять): ")

while operation not in ['+', '-']:

operation = input("Некорректный ввод. Введите + или -: ")

# Вычисляем разницу

diff = dt2 - dt1

diff_minutes = int(diff.total_seconds() / 60)

print(f"\nРазница между периодами: {diff_minutes} минут")

# Таймфреймы и соответствующие дельты (используются для финального усреднения, но не выводятся)

timeframes = {

'4H': timedelta(hours=4),

'1H': timedelta(hours=1),

'30M': timedelta(minutes=30)

}

# Собираем результаты для усреднения (без вывода)

result_dates = []

for delta in timeframes.values():

if operation == '+':

new_diff = diff + delta

else:

new_diff = diff - delta

result = base_dt + new_diff

result_dates.append(result)

# Усреднение результатов

final_result = compute_group_average(result_dates)

print("\nФИНАЛЬНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ:")

print(f"Финальная средняя дата: {final_result.strftime('%d число %H:%M')}")

if __name__ == "__main__":

main()

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени» Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование, Ответ на пост, Длиннопост, Заработок в интернете

Типичная реакция на точное время биткоина - Бифу нужен социальный рейтинг скайнета, на самом деле.

Показать полностью 2
[моё] Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование Ответ на пост Длиннопост Заработок в интернете
5
0
user10830629
user10830629
16 дней назад
Серия Создание SKYNET

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени»⁠⁠2

Уточняем формулу второй корректировки, вычислена собака после манула 17.06.2025 3:20 погрешность составила 20 минут - но с этим тоже разберемся потом, в расчете разницы и усреднении участвовало всего 3 таймфрейма: 4ч,1ч и 30м - точность только в этих пределах = 20 минут погрешности нормально.

Так работает массовое подсознание коллективного разума. Но изначально все участники не согласованны между собой - программа решает эту проблему. За этой технологией будущее - можно создать сверхразум - социальный рейтинг распределения ресурсов, образования и знакомств с высочайшей точностью места и времени!

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени» Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование, Ответ на пост, Длиннопост

Коллективный разум в фильмах вычисляет и предсказывает то что связано с будущим и путешествиями во времени - главное изобретение машины времени в форме Y - так же встречается на логотипе скайнета, на машине три буквы DMC - что ассоциируется с DOG MANUL CAT

Все три животных собака-кот-манул вычисляются с предельной точностью. Нв графике видно что этой корректировки еще нет в коде, это новая функция, но вначале была тренировка на кошках, притом кошки стали еще точнее и во всех случаях точно. Так же вычисляется сила реакции при ее повторении во времени, а так же есть круги как время+цена, что является улыбкой чеширского кота ученого из Лукоморья Пушкина.

Программа пишется без проблем при помощи Deepseek. Кто хочет повторить - формулы есть в постах серии.

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени» Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование, Ответ на пост, Длиннопост

Вторая корректировка применилась к собаке номер 89, голубым текстом.

1. Вот что в логе:

ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ

Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 13

Час (0-23): 1

Минуты (0-59): 00

Введите ВТОРУЮ дату (конец периода):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 14

Час (0-23): 11

Минуты (0-59): 50

Введите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):

Введите дату и время:

Год (например 2025): 2025

Месяц (1-12): 6

День (1-31): 16

Час (0-23): 14

Минуты (0-59): 40

Разница между периодами: 2090 минут

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

Выберите операцию (+ прибавить, - отнять): +

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:

Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)

Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)

Таймфрейм 1H: datetime(2025, 6, 18, 2, 30)

Таймфрейм 30M: datetime(2025, 6, 18, 2, 0)

ЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Финальная средняя дата: 18 число 03:20

Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени» Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование, Ответ на пост, Длиннопост

Дно биткоина было в 3:00

2. Вот сам код для phyton, отдельный для расчета второй корректировки, после работы основной программы, пока еще не в программе:

from datetime import datetime, timedelta

def input_datetime():

"""Ввод даты в формате datetime(год, месяц, день, час, минута)"""

print("\nВведите дату и время:")

year = int(input("Год (например 2025): "))

month = int(input("Месяц (1-12): "))

day = int(input("День (1-31): "))

hour = int(input("Час (0-23): "))

minute = int(input("Минуты (0-59): "))

return datetime(year, month, day, hour, minute)

def format_result(dt):

"""Форматирует результат как datetime(год, месяц, день, час, минута)"""

return f"datetime({dt.year}, {dt.month}, {dt.day}, {dt.hour}, {dt.minute})"

def average_datetime(dt1, dt2):

"""Вычисляет среднее между двумя датами"""

delta = dt2 - dt1

return dt1 + delta / 2

def compute_final_average(dates):

"""Вычисляет финальное среднее по вашей уникальной формуле"""

# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат

pairwise_averages = []

for i in range(len(dates)):

for j in range(i + 1, len(dates)):

avg = average_datetime(dates[i], dates[j])

pairwise_averages.append(avg)

# Шаг 2: Средние между полученными средними

second_level_averages = []

for i in range(len(pairwise_averages)):

for j in range(i + 1, len(pairwise_averages)):

avg = average_datetime(pairwise_averages[i], pairwise_averages[j])

second_level_averages.append(avg)

# Шаг 3: Финальное среднее

total = timedelta()

for dt in second_level_averages:

total += dt - second_level_averages[0]  # Избегаем переполнения

final_avg = second_level_averages[0] + total / len(second_level_averages)

return final_avg

def main():

print("ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ")

print("Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):")

dt1 = input_datetime()

print("\nВведите ВТОРУЮ дату (конец периода):")

dt2 = input_datetime()

print("\nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):")

base_dt = input_datetime()

# Вычисляем разницу

diff = dt2 - dt1

diff_minutes = int(diff.total_seconds() / 60)

print(f"\nРазница между периодами: {diff_minutes} минут")

operation = input("\nВыберите операцию (+ прибавить, - отнять): ")

while operation not in ['+', '-']:

operation = input("Некорректный ввод. Введите + или -: ")

# Таймфреймы и соответствующие дельты

timeframes = {

'4H': timedelta(hours=4),

'1H': timedelta(hours=1),

'30M': timedelta(minutes=30)

}

# Собираем результаты первого этапа

result_dates = []

print("\nРЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:")

for tf, delta in timeframes.items():

if operation == '+':

new_diff = diff + delta

else:

new_diff = diff - delta

result = base_dt + new_diff

result_dates.append(result)

print(f"Таймфрейм {tf}: {format_result(result)}")

# ЭТАП 2: Усреднение результатов

print("\nЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ")

final_result = compute_final_average(result_dates)

print("\nФинальная средняя дата:", final_result.strftime("%d число %H:%M"))

if __name__ == "__main__":

main()

Показать полностью 3
Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование Ответ на пост Длиннопост
4
user10830629
user10830629
17 дней назад
Серия Создание SKYNET

Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени⁠⁠2

В Москве в этот момент будет 17 июня 2025 года, 14:30 . = Покупаем!

Это сигнал собаки после манула - хорошая цепочка животных. Применяется вторая корректировка, когда все три животных собака-кот-манул вычисляются с предельной точностью. Нв графике видно что этой корректировки еще нет в коде, это новая функция, но вначале была тренировка на кошках, притом кошки стали еще точнее и во всех случаях точно. Так же вычисляется сила реакции при ее повторении во времени, а так же есть круги как время+цена, что является улыбкой чеширского кота ученого из Лукоморья Пушкина.

Программа пишется без проблем при помощи Deepseek. Кто хочет повторить - формулы есть в постах серии.

Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени Мышечная память, Искусственный интеллект, Коллективный разум, НЛП, Мелкая моторика, Биткоины, Криптовалюта, Криптография, Трейдинг, Психология, Python, Программирование

На графике еще нет второй корректировки! Но коллективный разум работает абсолютно точно - с точностью до минут и даже секунд, притом вычисляется не только время но и точное место.

Так работает массовое подсознание коллективного разума. Но изначально все участники не согласованны между собой - программа решает эту проблему. За этой технологией будущее - можно создать сверхразум - социальный рейтинг распределения ресурсов, образования и знакомств с высочайшей точностью места и времени!

Мышечная память Искусственный интеллект Коллективный разум НЛП Мелкая моторика Биткоины Криптовалюта Криптография Трейдинг Психология Python Программирование
8
DELETED
6 месяцев назад

..пс⁠⁠

(я испугался товарищей майоров и удалил этот пост)

[моё] Китай Трейдинг Python Девушки Питон Текст
3
DELETED
7 месяцев назад

Торговля бессрочными фьючерсами. Автоматизация⁠⁠

Коротко: в трейдинге без автоматизации просто никак, иначе «привет, высокое давление, инсульт, инфаркт и прочие прелести».

Впариваю бот, самостоятельно работающий в «очень опасном режиме»:
режим аккаунта = спот и фьючерсы
режим позиции = хеджирование
режим маржи = кросс

То есть опасность в следующем: каждая отдельная позиция влияет на состояние всего депозита, и ликвидация может случиться только одна -- ПОЛНЕЙШАЯ.

А чтобы такой неприятности всё-таки не случилось, бот настроен «специальным образом» на спасение позиций.

Торговля бессрочными фьючерсами. Автоматизация Питон, Python, Фьючерсы, Трейдинг

Вообще принцип работы такой: робот следит за движением всех монет сразу и если замечает резкое краткосрочное движение цены (размер настраивается), открывает позицию в противоположном направлении с маленьким тейк-профитом (настраивается). Никаких анализов уровней, свечей, паттернов и прочей антинаучной чепухи.

Если сходите по ссылке, то ссылки на скачивание не увидите -- файлы я вам отправлю БЕСПЛАТНО по запросу в личных сообщениях при маленьком условии:

-- вы разбираетесь во фьючерсах и вас не придётся круглосуточно консультировать о том, как, к примеру, вручную усреднять, чтобы вывести зависшую позицию в профит (да, некоторые спасённые позиции потом приходится вручную выводить из «заморозки», и не нужно над этим хохмить, пожалуйста).

Для тех, кто попробует пользоваться: если вдруг боитесь, что при первом запуске бот сразу бросится транжирить ваши денежки, не волнуйтесь -- при старте торговля отключена, и активировать её нужно будет вручную через меню.

Повторяю: раздача бесплатная, потому что иначе пост не пропустят. Так что никакой рекламы. Безвозмездно.

UPD:

человек я психически нестабильный -- чесались руки удалить канал с ботами и скриптами, и я его удалил.

Показать полностью 1
[моё] Питон Python Фьючерсы Трейдинг
4
3
DELETED
7 месяцев назад

Трейлинг-бот⁠⁠

Полноценный торговый робот на Питоне.

Некоторые функции работают гораздо лучше, чем в официальных ботах от биржи.

Для работы (точнее -- для начала работы) понадобятся некоторые базы со статистическими данными, о которых я говорил в прошлых постах.

Но, возможно, полезность даже не в том, что он сам торгует и всё такое, а в том, что новички могут посмотреть его код и на его примерах начать писать свои собственные боты -- Питон -- язык открытый, весь код виден и доступен для копирования и редактирования.

Трейлинг-бот Питон, Python, Трейдинг, Криптовалюта, Скрипт

Скачать можно по ссылке. То есть, извините, вот скачивание, а перед этим была ссылка на описание.

И если вы реально соберётесь им торговать, то здесь уже вам понадобятся пароли -- всё написано в инструкции (и в видеоинструкции).

Бесплатное.

UPD:

человек я психически нестабильный -- чесались руки удалить канал с ботами и скриптами, и я его удалил.

Показать полностью 1
[моё] Питон Python Трейдинг Криптовалюта Скрипт
3
0
DELETED
7 месяцев назад

Статистика на криптобирже⁠⁠

Почти сразу, как познакомился с криптотрейдингом, я начал собирать вспомогательную статистику по поведению цен -- биржа не предлагала той информации, которую я хотел иметь, и я стал собирать эту информацию сам. Поначалу «ручками», а потом -- через самописные скрипты.

Коротко на примерах:

1. Посуточная статистика -- информация о диапазонах движения цен на монеты в течение суток. И как результат -- мы видим, что есть монеты, которые каждый день скачут вниз-вверх на много процентов и этим дают нам основания надеяться, что если, к примеру, при спотовой торговле у нас где-то цена поехала вниз, то не нужно торопиться фиксировать убыток -- монета, судя по статистике, обязательно вырастет и даст нам заработать профит. Или (в другой похожей таблице) мы видим, что некоторые монеты в работу лучше не брать -- если они хоть немного просядут в цене, то потом ещё очень долго мы будем дожидаться их роста.

Статистика на криптобирже Python, Криптобиржа, Статистика, Трейдинг, Telegram (ссылка)

2. Волатильность -- тоже, глядя на приведённую таблицу, мы видим, что монеты в топе дадут заработать, например, грид-боту, потому что в течение суток имеют очень много колебаний вверх-вниз, а вот монеты из нижней части таблицы почти «не шевелятся» и с ними на колебаниях значений цены не заработаешь.

Статистика на криптобирже Python, Криптобиржа, Статистика, Трейдинг, Telegram (ссылка)

3. В этом примере мы видим, что в течение месяца почти каждый второй день ровно в 19:00 по Москве монета AIDOGE (это старая табличка) подпрыгивает на 1-2 процента вверх всего лишь на пару коротких минут, и такая статистика даёт нам возможность «поиграть в угадайку» с большой вероятностью получения профита. Также здесь мы видим периоды самого активного роста монет и периоды «самого спокойного спокойствия» на рынке.

Статистика на криптобирже Python, Криптобиржа, Статистика, Трейдинг, Telegram (ссылка)

Все эти (и с ними несколько других) сборщики статистики доступны для скачивания вот здесь. Пароли для работы не нужны, потому что информация собирается из общедоступных источников на бирже.

А подробнейшее описание и примеры применения можно посмотреть здесь.

Бесплатное.

Не знаю, почему сама биржа не выкладывает такую и всякую похожую статистику -- я уверен, что у них записано буквально всё, каждый «чих», но почему-то приходится самим писать скрипты и собирать информацию.

UPD:

человек я психически нестабильный -- чесались руки удалить канал с ботами и скриптами, и я его удалил.

Показать полностью 2
Python Криптобиржа Статистика Трейдинг Telegram (ссылка)
5
4
DELETED
7 месяцев назад

Помощник по фьючерсам⁠⁠

Сегодня ещё один (мой собственный) бесплатный скрипт на Питоне -- работает с БЕССРОЧНЫМИ фьючерсами (SWAP) и ищет резкие изменения цен за короткий отрезок времени (на какой бирже -- говорить, наверное, нельзя).

Скрипт не ведёт торговли, поэтому пароли для его работы не требуются.

Это просто помощник для тех, кто расставляет ордера вручную, и ещё не дошёл до того уровня автоматизации, когда робот и монеты сам ищет, и сделки сам заключает.

Конкретно этот «помощник» сканирует изменение цен и при резких краткосрочных скачках (или падениях) сообщает пользователю, что вот, мол, цена подскочила на 3 процента -- наверняка счас упадёт хотя бы на процент -- скорей открывай позицию на понижение.

Скачать можно здесь. Бесплатное. Работает под Windows.

Помощник по фьючерсам Python, Скрипт, Трейдинг, Фьючерсы

UPD:

человек я психически нестабильный -- чесались руки удалить канал с ботами и скриптами, и я его удалил.

[моё] Python Скрипт Трейдинг Фьючерсы
0
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии