Cripto Insights

---

---

Criar um programa para monitorar entradas em criptomoedas, atualizar preços e fornecer insights. Vou descrever os passos gerais e detalhar a lógica necessária. Etapas do Projeto 1. Escolher a Linguagem de Programação     •    Python: Ideal para projetos de automação, possui bibliotecas excelentes como pandas para manipulação de dados, e APIs de mercado de cripto como a ccxt ou CoinGecko. 2. Arquitetura do Programa O programa pode ter as seguintes funcionalidades:     1.    Registro de Entradas/Saídas: Guardar transações feitas (compra/venda de cripto).     2.    Atualização de Preços: Consultar APIs de mercado em tempo real para atualizar os preços das criptos.     3.    Insights para Decisão:     •    Comparar preços de compra com os atuais.     •    Calcular ganhos/perdas percentuais.     •    Sugerir oportunidades baseadas em tendências. 3. Ferramentas Necessárias     •    Bibliotecas Python:     •    pandas: Manipulação de dados.     •    Ccxt: Conexão com corretoras.     •    Requests: Para buscar dados via APIs públicas, como CoinGecko.     •    Matplotlib ou plotly: Gráficos e visualizações.     •    Banco de Dados:     •    SQLite (simples para projetos locais).     •    Ou até uma planilha (com openpyxl ou Google Sheets API). 4. Estrutura do Programa Aqui está uma visão geral:     1.    Importação e Setup     •    Conectar-se à API para obter dados.     •    Criar ou carregar o banco de dados/arquivo de transações.     2.    Módulo de Registro de Transações     •    Permitir que você insira manualmente as transações realizadas, como:     •    Data da compra/venda.     •    Criptomoeda (ex.: Btc, eth).     •    Quantidade e preço.     3.    Módulo de Atualização de Preços     •    Atualizar os preços em tempo real usando uma API (ex.: CoinGecko).     •    Calcular o valor atual de cada posição.     4.    Módulo de Insights     •    Analisar os dados, por exemplo:     •    Calculando ROI (Retorno sobre o Investimento).     •    Identificando criptos subvalorizadas (comparar com média histórica, RSI, etc.).     •    Indicando top performers e losers no portfólio.     5.    Interface     •    Inicialmente, pode ser via terminal.     •    Evoluir para uma interface gráfica (ex.: Tkinter, Dash ou Streamlit). Exemplo de Código Básico Aqui está um exemplo simples de como você pode começar: import requests import pandas as pd from datetime import datetime # Configuração de API API_URL = "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price" # Registro de transações transactions = [     {"date": "2024-12-01", "crypto": "bitcoin", "amount": 0.01, "price": 30000},     {"date": "2024-12-05", "crypto": "ethereum", "amount": 0.5, "price": 2000}, ] # Atualização de preços def fetch_prices(cryptos):     params = {"ids": ",".join(cryptos), "vs_currencies": "usd"}     response = requests.get(API_URL, params=params)     return response.json() # Processamento def calculate_insights(transactions, prices):     insights = []     for tx in transactions:         current_price = prices[tx["crypto"]]["usd"]         investment_value = tx["amount"] * tx["price"]         current_value = tx["amount"] * current_price         roi = ((current_value - investment_value) / investment_value) * 100         insights.append({             "crypto": tx["crypto"],             "amount": tx["amount"],             "bought_at": tx["price"],             "current_price": current_price,             "current_value": current_value,             "roi_percent": roi,         })     return pd.DataFrame(insights) # Main if __name__ == "__main__":     cryptos = {tx["crypto"] for tx in transactions}     prices = fetch_prices(cryptos)     insights = calculate_insights(transactions, prices)     print("Portfolio Insights:")     print(insights) Como Melhorar     1.    Gráficos de Tendências: Use bibliotecas como matplotlib ou plotly para mostrar mudanças no valor do portfólio ao longo do tempo.     2.    Integração com Planilhas: Registre automaticamente transações e insights no Google Sheets com a API do Google.     3.    Alertas de Preços: Configure notificações (via e-mail ou Telegram) quando os preços atingirem certos limites.     4.    Machine Learning: Utilize modelos preditivos para identificar boas entradas ou saídas (ex.: Usando sklearn). Caso queira ajuda em algum ponto específico, posso detalhar ou criar partes do programa com você!Categoria: TI e ProgramaçãoSubcategoria: ProgramaçãoQual é o alcance do projeto?: Bug ou alteração pequenaIsso é um projeto ou uma posição de trabalho?: Um projetoTenho, atualmente: Eu tenho uma ideia geralDisponibilidade requerida: Conforme necessárioIntegrações de API: Outros (Outras APIs)Funções necessárias: Fazer o design de uma landing page

Keyword: Machine Learning

Price: $100.0

Secondary Price: $250.0

JavaScript MySQL PHP API Responsive Web Design Python