Prompt Title: Python-Binance: Código em Andamento

Human: <div class="empty:hidden">GPT, estou criando um codigo para trabalhar com a biblioteca python-binance</div>

ChatGPT:

Legal! A biblioteca python-binance é uma ótima escolha para interagir com a API da Binance em Python. Como posso ajudá-lo com o código?

Human: <div class="empty:hidden">posso te mostrar 2 modulos? um chamado bit_parsing e um chamado bit_telegram neles eu estou puxando mensagens de canais de telegram, e fazendo um regex/parsing nas mensagens, a fim de criar um dicionario, com ordens de compra e venda de criptomoedas</div>

ChatGPT:

Claro! Ficarei feliz em ajudar com os módulos bit_parsing e bit_telegram. Você pode compartilhar o código dos módulos para que eu possa entender melhor o que você está fazendo e fornecer orientações adicionais ou sugestões de melhoria?

Human: <div class="empty:hidden">ok, vou mandar o bit_parsing , veja o resultado dele e como ele armazena as informações (no dicionario)</div>

ChatGPT:

Perfeito! Por favor, compartilhe o código do módulo bit_parsing para que eu possa revisá-lo e entender como ele está funcionando. Em seguida, poderemos discutir o resultado e a estrutura do dicionário em que as informações são armazenadas.

Human: <div class="empty:hidden">import re def extract_order_info(message): order_info = {} symbol_regex = r"\$?(\w+)(?:/|/USDT|USDT)" type_regex = r"(?:SHORT|SELL|LONG|BUY|COMPRA|VENDA)" price_regex = r"\$\s?([\d.,]+)" tp_regex = r"\d+\)\s?\$?\s?([\d.,]+)" sl_regex = r"PARADA DE PERDA:\s?\$?\s?([\d.,]+)" symbol_match = re.search(symbol_regex, message, re.IGNORECASE) if symbol_match: symbol = symbol_match.group(1).upper() order_info['symbol'] = symbol + "USDT" type_match = re.search(type_regex, message, re.IGNORECASE) if type_match: type_value = type_match.group(0).lower() if type_value in ['long', 'buy', 'compra']: order_info['type'] = 'buy' elif type_value in ['short', 'sell', 'venda']: order_info['type'] = 'sell' price_match = re.search(price_regex, message, re.IGNORECASE) if price_match: price_value = float(price_match.group(1).replace(',', '')) order_info['price'] = price_value tp_matches = re.findall(tp_regex, message, re.IGNORECASE) if tp_matches: target_prices = [float(price.replace(',', '')) for price in tp_matches] order_info['targets'] = target_prices sl_match = re.search(sl_regex, message, re.IGNORECASE) if sl_match: sl_price = float(sl_match.group(1).replace(',', '')) order_info['sl'] = sl_price return order_info def process_messages(messages): processed_orders = [] for message in messages: order_info = extract_order_info(message) processed_orders.append(order_info) return processed_orders def main(): messages = [ "#SINALFREE! (BTC/USD)\n\n🥎 Abra LONG pelo preço entre $ 30757- $ 30974 com 1% do seu depósito com alavancagem cruzada.\n\n🍒 Alvos:\n\n1) $ 31005\n2) $ 31036\n3) $ 31082\n4) $ 31159\n5) $ 31252\n6) $ 31376\n7) $ 31530\n\n❌ PARADA DE PERDA: $ 30000", "ETH/USDT\n\nAbra SHORT pelo preço entre 2000\n\n🍒 Alvos:\n\n1) $ 1950\n2) $ 1900\n3) $ 1800\n4) $ 1700\n5) $ 1600\n\n❌ PARADA DE PERDA: $ 2500" ] processed_orders = process_messages(messages) for order_info in processed_orders: print(order_info) if __name__ == "__main__": main()</div>

ChatGPT:

Obrigado por compartilhar o código do módulo bit_parsing. Vamos analisá-lo para entender como ele funciona e como os dados são armazenados no dicionário.

O módulo bit_parsing contém duas principais funções:

1. A função extract_order_info(message) recebe uma mensagem de texto como entrada e utiliza expressões regulares (regex) para extrair informações relevantes da mensagem. Essas informações são armazenadas em um dicionário chamado order_info. Aqui estão as informações que o código extrai:

• symbol: Extrai o símbolo da criptomoeda. Ele procura por um padrão que começa com um símbolo opcional "$", seguido por um ou mais caracteres alfanuméricos (\w+), seguido por "/" ou "/USDT". Por exemplo, "BTC/USD" ou "ETH/USDT" seriam extraídos como "BTCUSDT" e "ETHUSDT", respectivamente.

• type: Extrai o tipo de ordem ("buy" ou "sell"). Ele procura por palavras-chave como "LONG", "SHORT", "BUY", "SELL", "COMPRA" ou "VENDA" na mensagem. Por exemplo, se a palavra-chave "SHORT" ou "SELL" for encontrada, o valor "sell" será atribuído ao tipo de ordem.

• price: Extrai o preço da ordem. Ele procura por um padrão que começa com um símbolo opcional "$", seguido por um ou mais dígitos ou pontos decimais ([\d.,]+). Por exemplo, "$ 30757" seria extraído como o valor numérico 30757.

• targets: Extrai os preços-alvo da ordem. Ele procura por padrões numéricos que indicam os preços-alvo. Os preços são armazenados em uma lista chamada target_prices.

• sl: Extrai o preço de parada de perda (stop loss) da ordem. Ele procura por um padrão semelhante ao preço, especificando a parada de perda. O preço é armazenado na chave "sl" do dicionário.

2. A função process_messages(messages) recebe uma lista de mensagens e itera sobre elas. Para cada mensagem, chama a função extract_order_info() para extrair as informações da ordem. Em seguida, os dicionários de informações de ordem são adicionados a uma lista chamada processed_orders.

A função main() cria uma lista de mensagens de exemplo e chama a função process_messages() para processá-las. Em seguida, itera sobre a lista de informações de ordem processadas e imprime cada dicionário.

Você pode executar o código e observar a estrutura dos dicionários de informações de ordem. Se você tiver alguma pergunta específica sobre a estrutura dos dicionários ou qualquer parte do código, por favor, me avise!

Human: <div class="empty:hidden">ok, agora segue o canal do modulo "bit_telegram" com a função "extract_order_info" do modulo anterior. Ele irá filtrar os canais, o intuito é que quando vier uma mensagem com as informações do dicionario/payload possamos criar uma ordem de compra ou venda. Para isso, preciso criar um novo modulo de criação de ordens que estou montando agora. Quero ver como podemos adaptar isso em sequencia. Quero que apenas leia o codigo e diga o que acha. import re from telethon import TelegramClient import sys import os import asyncio import psycopg2 # PRESTA ATENÇÃO, JÁ FAZEMOS O REGEX NESSA PORRA! from bit_parsing import extract_order_info # todo passar para env username = 'pietrorampazzo' api_id = 22397786 api_hash = 'feb9f7e2494c3722c393f61bdae0add5' conn = psycopg2.connect("dbname='sigmapidb' user='postgres' host='192.168.0.238' password='motiva'") def incremental_generic(chatname): chat = f'https://t.me/{chatname}' loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) cursor = conn.cursor() counter = 0 result = [] with TelegramClient(username, api_id, api_hash, loop=loop) as client: query = f"select message_id from api_telegrammessage where channel='{chatname}' order by " \ f"message_date desc limit 1000" cursor.execute(query) latests = [x[0] for x in cursor.fetchall()] for message in client.iter_messages(chat): if message.id in latests: break query_ins = "insert into api_telegrammessage (text, message_date, sender_id, channel, processed," \ " message_id) values " \ f"('{message.text}', '{message.date}', '{message.sender.id}', '{chatname}', false," \ f" {message.id})" print(query_ins) cursor.execute(query_ins) conn.commit() extract_order_info(message.text) result.append(message.text) return result def run(): canais = [ 'sinaisfoxcripto', 'BitcoinBullets_VipOfficial', 'BinanceKillersVipChannel', 'alwayswintrades', 'FedRussinaInsidersOfficial', 'AlexFriedmanFuturesCrypto', 'Greenrocksignal', 'BBB_Signals', 'Whales_Pumps' ] result = [] for chan in canais: try: status = incremental_generic(chan) if status: result.append(status) else: result.append(f'Nenhuma nova mensagem para {chan}') except Exception as e: print('Canal não encontrado: ', chan) </div>

ChatGPT:

Obrigado por compartilhar o código do módulo bit_telegram. Vamos analisá-lo e ver como podemos adaptar o código para criar as ordens de compra ou venda.

O módulo bit_telegram contém uma função chamada incremental_generic(chatname), que é responsável por extrair as mensagens de um canal do Telegram e armazená-las em um banco de dados. Ele também chama a função extract_order_info() do módulo bit_parsing para extrair as informações relevantes das mensagens.

A função incremental_generic(chatname) itera sobre as mensagens do canal do Telegram usando a biblioteca Telethon. Ele verifica se cada mensagem já existe no banco de dados para evitar duplicações. Em seguida, insere a mensagem no banco de dados e chama extract_order_info(message.text) para extrair as informações da ordem da mensagem.

A função run() é responsável por chamar a função incremental_generic() para cada canal especificado na lista canais. Ela também lida com exceções caso algum canal não seja encontrado.

Pelo que entendi, você gostaria de adaptar o código para criar ordens de compra ou venda com base nas informações extraídas das mensagens. Para fazer isso, você precisará adicionar a lógica de criação de ordem dentro do loop for message in client.iter_messages(chat). Depois de chamar extract_order_info(message.text), você pode acessar o dicionário retornado pela função extract_order_info() e utilizar essas informações para criar a ordem.

Para a criação das ordens, você precisará utilizar a biblioteca python-binance que mencionou anteriormente. Você pode importar essa biblioteca no módulo bit_telegram e escrever a lógica para criar as ordens com base nas informações extraídas.

No entanto, é importante ressaltar que a criação de ordens de compra ou venda de criptomoedas envolve riscos e requer cuidado. Certifique-se de entender completamente a lógica de criação de ordens e os riscos envolvidos antes de implementá-la.

Se você tiver mais dúvidas ou precisar de assistência adicional, estou aqui para ajudar!

Human: <div class="empty:hidden">que variavel estamos extraindo, sabendo que utilizamos o modulo de parsing dentro do bit_telegram? Preciso montar um payload nele, para puxar isso em uma outra função, onde iremos criar as logicas das ordens em outro modulo. Já tenho uma base aqui. Quero que me ajude a extrair apenas o payload do modulo bit_telegram, com base no parsing/regex que chamamos em função </div>

ChatGPT:

Com base no código fornecido, o módulo bit_parsing é importado para o módulo bit_telegram, e a função extract_order_info() é chamada dentro do loop for message in client.iter_messages(chat).

No entanto, o código atualmente não armazena o resultado retornado pela função extract_order_info(). Para extrair o payload do módulo bit_telegram, você pode modificar a função incremental_generic(chatname) para armazenar os dicionários retornados pela função extract_order_info() em uma lista ou em qualquer estrutura de dados que melhor se adeque às suas necessidades.

Aqui está uma sugestão de como você pode adaptar a função incremental_generic() para extrair o payload do módulo bit_telegram:

pythonCopy code
def incremental_generic(chatname):
    chat = f'https://t.me/{chatname}'
    loop = asyncio.new_event_loop()
    asyncio.set_event_loop(loop)
    cursor = conn.cursor()
    counter = 0

    result = []
    with TelegramClient(username, api_id, api_hash, loop=loop) as client:
        query = f"select message_id from api_telegrammessage where channel='{chatname}' order by " \
                f"message_date desc limit 1000"
        cursor.execute(query)
        latests = [x[0] for x in cursor.fetchall()]
        for message in client.iter_messages(chat):
            if message.id in latests:
                break
            query_ins = "insert into api_telegrammessage (text, message_date, sender_id, channel, processed," \
                        " message_id) values " \
                        f"('{message.text}', '{message.date}', '{message.sender.id}', '{chatname}', false," \
                        f" {message.id})"
            print(query_ins)
            cursor.execute(query_ins)
            conn.commit()
            order_info = extract_order_info(message.text)
            if order_info:
                result.append(order_info)

    return result

Agora, a lista result é criada antes do loop, e dentro do loop, o dicionário retornado pela função extract_order_info() é adicionado à lista result usando result.append(order_info).

Dessa forma, a função incremental_generic() retornará uma lista de dicionários, onde cada dicionário representa um payload contendo as informações extraídas das mensagens do canal do Telegram.

Você pode usar essa lista de payloads em uma função separada para criar as lógicas das ordens em outro módulo.

Se você tiver mais dúvidas ou precisar de assistência adicional, fique à vontade para perguntar!

Human: <div class="empty:hidden">meu codigo, ficou assim: import re from telethon import TelegramClient import sys import os import asyncio import psycopg2 # PRESTA ATENÇÃO, JÁ FAZEMOS O REGEX NESSA PORRA! from bit_parsing import extract_order_info # todo passar para env username = 'pietrorampazzo' api_id = 22397786 api_hash = 'feb9f7e2494c3722c393f61bdae0add5' conn = psycopg2.connect("dbname='sigmapidb' user='postgres' host='192.168.0.238' password='motiva'") def incremental_generic(chatname): chat = f'https://t.me/{chatname}' loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) cursor = conn.cursor() counter = 0 result = [] with TelegramClient(username, api_id, api_hash, loop=loop) as client: query = f"select message_id from api_telegrammessage where channel='{chatname}' order by " \ f"message_date desc limit 1000" cursor.execute(query) latests = [x[0] for x in cursor.fetchall()] for message in client.iter_messages(chat): if message.id in latests: break query_ins = "insert into api_telegrammessage (text, message_date, sender_id, channel, processed," \ " message_id) values " \ f"('{message.text}', '{message.date}', '{message.sender.id}', '{chatname}', false," \ f" {message.id})" print(query_ins) cursor.execute(query_ins) conn.commit() order_info = extract_order_info(message.text) if order_info: result.append(order_info) return result def run(): canais = [ 'sinaisfoxcripto', 'BitcoinBullets_VipOfficial', 'BinanceKillersVipChannel', 'alwayswintrades', 'FedRussinaInsidersOfficial', 'AlexFriedmanFuturesCrypto', 'Greenrocksignal', 'BBB_Signals', 'Whales_Pumps' ] result = [] for chan in canais: try: status = incremental_generic(chan) if status: result.append(status) else: result.append(f'Nenhuma nova mensagem para {chan}') except Exception as e: print('Canal não encontrado: ', chan) </div>

ChatGPT:

Ótimo! O código parece estar correto agora. A função incremental_generic(chatname) extrai as mensagens de cada canal do Telegram especificado na lista canais e, em seguida, chama a função extract_order_info() do módulo bit_parsing para extrair as informações relevantes das mensagens.

O resultado retornado pela função extract_order_info() é armazenado em uma lista chamada result. Se houver informações de ordem extraídas de uma mensagem específica, o dicionário order_info será adicionado à lista result usando result.append(order_info).

Dessa forma, a função incremental_generic() retornará uma lista de dicionários, onde cada dicionário representa um payload contendo as informações extraídas das mensagens do canal do Telegram.

A função run() itera sobre os canais especificados na lista canais e chama a função incremental_generic() para cada canal. Os resultados são armazenados na lista result, que pode ser utilizada para continuar com a lógica de criação de ordens em outro módulo, conforme mencionado anteriormente.

Se você tiver mais perguntas ou precisar de mais assistência, por favor, avise-me!

Human: <div class="empty:hidden">ok, você tem ideia de como virá esse payload para nós? um resultado generico por exemplo?</div>

ChatGPT:

O conteúdo exato do payload depende da estrutura das mensagens que estão sendo analisadas e do que está sendo extraído no processo de parsing. No entanto, posso fornecer um exemplo genérico de como um resultado de payload pode se parecer com base no código fornecido:

pythonCopy code
payload = {
    'symbol': 'BTCUSDT',
    'type': 'buy',
    'price': 30757.0,
    'targets': [31005.0, 31036.0, 31082.0, 31159.0, 31252.0, 31376.0, 31530.0],
    'sl': 30000.0
}

No exemplo acima, o payload é um dicionário que contém as informações relevantes de uma ordem. Os campos do dicionário podem variar dependendo dos padrões e expressões regulares que estão sendo utilizados no módulo bit_parsing.

No exemplo, o payload contém os seguintes campos:

• symbol: o símbolo da criptomoeda, no formato "BTCUSDT".
• type: o tipo de ordem, que pode ser "buy" (compra) ou "sell" (venda).
• price: o preço da ordem.
• targets: uma lista dos preços-alvo da ordem.
• sl: o preço de parada de perda (stop loss) da ordem.

Essas informações são apenas um exemplo, e o conteúdo e formato do payload podem variar dependendo das regras e padrões específicos do seu código de parsing.

Recomendo que você execute o código e verifique os resultados da função incremental_generic() para entender o formato real dos payloads que estão sendo retornados. Dessa forma, você poderá adaptar sua lógica de criação de ordens com base nas informações específicas extraídas.

Espero que isso ajude! Se você tiver mais dúvidas, estou aqui para ajudar.

Human: <div class="empty:hidden">maravilha, amei. Então, o nosso incremental_generic já manda os payloads, amei gpt, foda!</div>

ChatGPT:

Fico feliz em saber que você gostou! É um prazer poder ajudar. Sim, o incremental_generic agora está retornando os payloads contendo as informações extraídas das mensagens do canal do Telegram. Com base nesses payloads, você pode prosseguir com a lógica de criação de ordens.

Lembre-se de que a criação de ordens de compra ou venda de criptomoedas envolve riscos e requer cuidado. Certifique-se de entender completamente as implicações e considerações antes de implementar a lógica de criação de ordens.

Se você tiver mais perguntas ou precisar de assistência adicional, não hesite em perguntar. Estou aqui para ajudar!

Human: <div class="empty:hidden">Isso é um projeto de faculdade de programação, entende? É pro meu TCC! Qualquer tipo de informação melhor sobre codigos, tipos de algoritimos e negociação de criptomoedas que vc souber que sejam mais eficientes e usadas por bancos e assets e grandes nomes me ajuda bastante. Estou criando o TCC com base em um algoritimo super eficiente de negociação que seja estavel e pouco volatil. É pro curso de programação orientada com enfase em mercado financeiro </div>

ChatGPT:

Parabéns pelo seu projeto de TCC! É ótimo ver que você está explorando a programação orientada ao mercado financeiro e deseja criar um algoritmo eficiente de negociação de criptomoedas. Aqui estão algumas informações e sugestões que podem ser úteis para o seu projeto:

1. Estratégias de negociação: Existem várias estratégias populares de negociação de criptomoedas que você pode considerar, como Mean Reversion (reversão à média), Breakout (rompimento), Momentum (momentum) e Pairs Trading (negociação de pares). Cada estratégia tem suas próprias características e requisitos de implementação. Pesquise sobre essas estratégias e escolha a que melhor se adapta aos seus objetivos.

2. Análise técnica: A análise técnica é amplamente utilizada no mercado financeiro, incluindo a negociação de criptomoedas. Ela envolve o uso de gráficos e indicadores técnicos para identificar padrões e tendências nos preços das criptomoedas. Alguns indicadores populares incluem Médias Móveis, Bandas de Bollinger, MACD, RSI, entre outros. Aplique análise técnica em seu algoritmo para tomar decisões de negociação com base nos sinais gerados pelos indicadores.

3. Gerenciamento de risco: O gerenciamento de risco é uma parte crucial da negociação. Certifique-se de incluir medidas de controle de risco em seu algoritmo, como stop-loss (parada de perda) e take-profit (receber lucro), para limitar as perdas e proteger os ganhos.

4. Backtesting: Antes de implementar seu algoritmo em tempo real, é importante realizar testes retroativos (backtesting) para avaliar o desempenho histórico do algoritmo. Use dados históricos para simular as negociações e verifique como o algoritmo teria se saído no passado. Isso ajudará a ajustar e otimizar seu algoritmo.

5. APIs e bibliotecas: Utilize APIs e bibliotecas relevantes para interagir com as exchanges de criptomoedas. A biblioteca python-binance, que você mencionou anteriormente, é útil para interagir com a API da Binance. Além disso, existem outras bibliotecas populares, como ccxt, que oferece suporte a várias exchanges, e TA-Lib, que fornece uma ampla gama de indicadores técnicos.

6. Acompanhe as notícias: As notícias e eventos do mercado podem ter um impacto significativo nos preços das criptomoedas. Considere integrar um mecanismo para acompanhar e reagir a notícias relevantes do mercado em seu algoritmo.

Lembre-se de que a negociação de criptomoedas é um campo altamente volátil e arriscado. É importante entender os riscos envolvidos e considerar fatores como liquidez, segurança e conformidade ao desenvolver seu algoritmo de negociação.

Além disso, sugiro consultar materiais acadêmicos, livros e recursos on-line sobre algoritmos de negociação, análise técnica e criptomoedas para obter informações mais detalhadas e embasamento teórico para o seu TCC.

Desejo-lhe sucesso em seu projeto de TCC! Se você tiver mais perguntas ou precisar de mais informações, estou aqui para ajudar.