📌“Latency Pulse Monitor” — монитор сетевого пульса рынка🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

Большинство трейдеров смотрят только на цену и объём, но немногие отслеживают задержку между запросом и ответом от биржи.
А ведь скачки latency — это ранний признак:

перегрузки API (рынок в панике),

приближающихся резких движений (повышенная активность),

технических лагов, из-за которых сигналы могут запаздывать.

Инструмент показывает “здоровье канала связи” с Binance и помогает определить, когда рынок входит в режим турбулентности.

⚙️ Принцип: 🛠️

1. Каждые 1–2 секунды отправляется запрос fetch_ticker() к бирже.

2. Измеряется время отклика.

3. Рассчитывается латентность-среднее и скачки отклонений.

4. Если latency растёт >50% от среднего — выводится предупреждение ⚠️, что рынок переходит в “нагруженное состояние”.

import ccxt
import time
import numpy as np

exchange = ccxt.binance({'enableRateLimit': True})
symbol = 'BTC/USDT'

latencies = []

print("⚙️ Latency Pulse Monitor запущен...\n")

while True:
    start = time.time()
    try:
        exchange.fetch_ticker(symbol)
    except Exception:
        continue
    latency = time.time() - start
    latencies.append(latency)

    if len(latencies) > 30:
        latencies.pop(0)

        mean_lat = np.mean(latencies)
        std_lat = np.std(latencies)
        last_lat = latencies[-1]

        if last_lat > mean_lat + 2 * std_lat:
            print(f"⚠️ Всплеск сетевой задержки ({last_lat:.3f}s) — возможен всплеск активности на рынке!")
        else:
            print(f"✅ Нормальный пульс: {last_lat:.3f}s (среднее {mean_lat:.3f}s)")
    time.sleep(2)

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Echo Reversal” — стратегия отзвуков инерции🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

После любого сильного движения (вверх или вниз) рынок часто делает коррекционный отклик — эхо.
Если движение быстро затухает (цена перестаёт ускоряться), вероятен реверс, который длится несколько минут.

Ты ловишь этот момент, когда импульс выдыхается, а рынок ещё не перешёл в боковик.

🧩 Принцип работы: 🛠️

1. Измеряем скорость движения цены (разницу между текущей и предыдущей ценой).

2. Измеряем ускорение — насколько быстро меняется скорость.

3. Если:

скорость положительная (цена растёт),

но ускорение становится отрицательным (рост замедляется),
— значит импульс исчерпывается → вход в шорт.

4. Аналогично, если цена падает, но ускорение становится положительным → лонг.

import ccxt
import time
import numpy as np

exchange = ccxt.binance({'enableRateLimit': True})
symbol = 'BTC/USDT'
prices = []

print(f"🚀 Запуск стратегии Echo Reversal для {symbol}")

while True:
    ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
    price = ticker['last']
    prices.append(price)

    if len(prices) > 6:
        speeds = np.diff(prices[-4:])  # скорость
        accels = np.diff(speeds)       # ускорение

        speed = np.mean(speeds[-2:])
        accel = np.mean(accels)

        if speed > 0 and accel < 0:
            print(f"[SHORT] Импульс затухает — потенциальный разворот вниз при {price}")
        elif speed < 0 and accel > 0:
            print(f"[LONG] Импульс выдыхается — потенциальный разворот вверх при {price}")

        prices = prices[-6:]

    time.sleep(2)

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Market Friction Meter” — измеритель трения рынка🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

Когда рынок движется “легко”, ордера исполняются плавно, цена быстро проходит уровни.
Но когда движение замедляется, а ордера начинают “вязнуть” в стакане — это рыночное трение.
Оно часто предшествует развороту или импульсу (в зависимости от стороны).

Инструмент оценивает, насколько “тяжело” движется цена, вычисляя сопротивление в стакане.

import ccxt
import time
import numpy as np

exchange = ccxt.binance({'enableRateLimit': True})
symbol = 'BTC/USDT'

print(f"🧭 Market Friction Meter активен для {symbol}")

prev_mid = None
prev_bid_vol = None
prev_ask_vol = None

while True:
    ob = exchange.fetch_order_book(symbol)
    bids = np.array(ob['bids'][:20])
    asks = np.array(ob['asks'][:20])

    bid_vol = bids[:,1].sum()
    ask_vol = asks[:,1].sum()
    mid_price = (bids[0,0] + asks[0,0]) / 2

    if prev_mid is not None:
        delta_p = abs(mid_price - prev_mid)
        delta_v = abs((bid_vol - prev_bid_vol) + (ask_vol - prev_ask_vol))
        FI = delta_p / (delta_v + 1e-9)

        if FI < 1e-5:
            print(f"⚠️ Высокое рыночное трение ({FI:.2e}) — готовится резкий пробой")
        elif FI > 1e-3:
            print(f"💨 Низкое трение ({FI:.2e}) — цена движется свободно")
        else:
            print(f"ℹ️ Среднее трение ({FI:.2e}) — рынок стабилен")

    prev_mid = mid_price
    prev_bid_vol = bid_vol
    prev_ask_vol = ask_vol
    time.sleep(2)

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌Cross-Pair Basket Mean-Reverter
- (формирует корзину похожих монет и торгует отклонения спреда между базовой парой и корзиной)🧑‍💻

Идея (коротко): 🧨

Берём целевую пару (например, ABC/USDT) и автоматически подбираем небольшую корзину коррелированных инструментов (например, 3–5 пар).
Строим взвешенный средний цены корзины и считаем спред (price_target / basket_price).
Если спред отклоняется далеко от среднего (z-score > порог) — торгуем на возврат:

спред в верхней хвостовой части → шорт target / лонг корзину,

в нижней хвостовой части → лонг target / шорт корзину.

Это позволяет ловить арбитраж/mean-reversion между похожими активами без сложных ML.

Почему полезно: 💸

Работает на реальном поведении рынка (корреляции) — не индикаторы.

Подходит для спота и «парного» размещения лимитных/market ордеров.

Уменьшает риск направления рынка: открываются две противоположные позиции (target vs basket).

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Order Exhaustion Trap” — ловушка выдохшегося тренда🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

Каждое устойчивое движение (вверх или вниз) в какой-то момент выдыхается —
скорость ордеров падает, спред стабилизируется, но цена всё ещё ползёт в ту же сторону.

Это “зомби-тренд”: покупатели или продавцы продолжают давить инерционно,
а ликвидность уже перераспределена, и вскоре наступает резкий разворот.

Стратегия ищет такие моменты, когда движение выглядит “живым”,
но внутри рынка ордерный поток уже ослаб.

⚙️ Принцип работы: 🛠️

1. Раз в секунду анализируется стакан ордеров (fetch_order_book).

2. Считается:

bid_pressure — объём в верхних 5 уровнях покупателей,

ask_pressure — объём в верхних 5 уровнях продавцов.

3. Измеряется динамика этих давлений за последние N секунд.

4. Если цена продолжает расти, но bid_pressure резко снижается → рынок выдыхается, ожидается разворот вниз.
И наоборот для шорта.

import ccxt
import time
import numpy as np

exchange = ccxt.binance({'enableRateLimit': True})
symbol = 'BTC/USDT'

print(f"🚀 Стратегия Order Exhaustion Trap активна для {symbol}")

history = []

def pressure(orderbook, side="bids", depth=5):
    levels = orderbook[side][:depth]
    return sum(v for _, v in levels)

while True:
    ob = exchange.fetch_order_book(symbol)
    ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
    price = ticker['last']

    bp = pressure(ob, "bids")
    ap = pressure(ob, "asks")

    history.append((time.time(), price, bp, ap))
    if len(history) > 10:
        history = history[-10:]

        prices = [h[1] for h in history]
        bids = [h[2] for h in history]
        asks = [h[3] for h in history]

        price_slope = np.polyfit(range(len(prices)), prices, 1)[0]
        bid_slope = np.polyfit(range(len(bids)), bids, 1)[0]
        ask_slope = np.polyfit(range(len(asks)), asks, 1)[0]

        # логика: цена растёт, но давление покупателей падает
        if price_slope > 0 and bid_slope < 0:
            print(f"[SHORT] Цена ↑, покупатели выдыхаются ({price:.2f})")

        # цена падает, но давление продавцов падает
        elif price_slope < 0 and ask_slope < 0:
            print(f"[LONG] Цена ↓, продавцы выдыхаются ({price:.2f})")

    time.sleep(2)

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Pressure Pulse” — импульс ордерного давления🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

Рынок часто даёт краткосрочные импульсы, когда дисбаланс между ордерами на покупку и продажу становится критическим.
Например:

если суммарный объём BID (покупок) в ордербуке резко растёт,

но цена пока не пошла вверх — вероятен взрыв вверх (не хватает ликвидности).
И наоборот — SELL-доминирование → провал вниз.

⚙️ Принцип: 🛠️

1. Получаем глубину рынка (order book) через Binance API.

2. Суммируем верхние N уровней bid и ask (например, 10 уровней).

3. Считаем pressure = (bid_volume - ask_volume) / (bid_volume + ask_volume).

pressure > 0.3 → покупатели агрессивны, возможен рост.

pressure < -0.3 → продавцы доминируют.

4. Сравниваем текущий pressure с изменением цены.
Если давление растёт, но цена стоит → готовится импульс.

import ccxt
import time
from datetime import datetime
import numpy as np

exchange = ccxt.binance({'enableRateLimit': True})
symbol = 'BTC/USDT'

DEPTH_LEVELS = 10
PRESSURE_THR = 0.3
REFRESH_SEC = 2

def now():
    return datetime.utcnow().strftime("%H:%M:%S")

def get_pressure(symbol):
    order_book = exchange.fetch_order_book(symbol, limit=DEPTH_LEVELS)
    bids = np.array(order_book['bids'])
    asks = np.array(order_book['asks'])
    bid_vol = bids[:,1].sum()
    ask_vol = asks[:,1].sum()
    pressure = (bid_vol - ask_vol) / (bid_vol + ask_vol)
    mid = (bids[0,0] + asks[0,0]) / 2
    return pressure, mid

last_price = None
last_pressure = None

print(f"{now()} ▶ Начало наблюдения за {symbol}")

while True:
    try:
        pressure, price = get_pressure(symbol)

        if last_price:
            delta_p = price - last_price
            delta_press = pressure - last_pressure if last_pressure else 0

            msg = f"{now()} price={price:.2f} pressure={pressure:+.2f}"
            if pressure > PRESSURE_THR and abs(delta_p) < price * 0.0005:
                print(msg + " ⚡ LONG setup (рост давления без движения цены)")
            elif pressure < -PRESSURE_THR and abs(delta_p) < price * 0.0005:
                print(msg + " ⚡ SHORT setup (продавцы давят, цена застыла)")
            else:
                print(msg)

        last_price = price
        last_pressure = pressure
        time.sleep(REFRESH_SEC)
    except Exception as e:
        print("Ошибка:", e)
        time.sleep(REFRESH_SEC)

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌Order Flow DNA — визуализатор структуры ордеров по логике “генома рынка”🧑‍💻

💡 Суть идеи: 🧨

Это консольный (или веб) инструмент, который не показывает свечи или объёмы, а строит “генетический код” рынка — строку из символов, отражающих микро-поведение цены.

🔍 Как это работает: 🛠

1. Каждый тик (обновление цены) классифицируется по направлению, объёму и скорости:

A — крупная агрессивная покупка,

a — мелкая покупка,

B — крупная агрессивная продажа,

b — мелкая продажа,

S — стоп-снятие (всплеск ликвидности),

M — флэт (market micro-pause).

2. Инструмент строит последовательность символов, например:

AABbSMAaaBBM...

Это “геном” текущего состояния рынка.

3. Алгоритм анализирует повторяющиеся паттерны ДНК и выявляет “мутации” — места, где рыночное поведение отклоняется от нормы.

Такие мутации почти всегда совпадают с резким движением (начало тренда или пробой).

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Market Stress Radar”🧑‍💻

📊 Измеритель микростресса рынка по распределению сделок во времени

💡 Суть идеи: 🧨

Когда рынок входит в стресс — будь то импульс, паника или шорт-сквиз — резко меняется микроструктура времени между сделками.
Даже до того, как движение станет очевидным.

Market Stress Radar измеряет именно это:

как часто происходят сделки (trade frequency),

насколько равномерны временные интервалы,

и строит метрику “напряжения рынка”.

⚙️ Принцип: 🛠️

1. Подключаемся к Binance WebSocket @trade.

2. Считаем интервалы между сделками (в миллисекундах).

3. Поддерживаем окно (например, 200 сделок).

4. Рассчитываем:

volatility_time = std(intervals)

tension = 1 / (volatility_time + ε)

фильтруем экспоненциально, чтобы убрать шум.

5. Если tension резко ↑ — рынок “сжимается” (ожидание движения).

6. Если tension резко ↓ — рынок “расслабился” (затухание, выдох).

import asyncio
import json
import statistics
import time
import websockets
from collections import deque

SYMBOL = "btcusdt"
WS_URL = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{SYMBOL}@trade"
WINDOW = 200
SMOOTH = 0.9  # EMA smoothing for tension

async def market_stress_radar():
    print(f"🧭 Market Stress Radar — {SYMBOL}")
    last_time = None
    intervals = deque(maxlen=WINDOW)
    tension_ema = 0

    async with websockets.connect(WS_URL) as ws:
        while True:
            msg = json.loads(await ws.recv())
            t = msg["T"] / 1000
            if last_time:
                dt = t - last_time
                if dt > 0:
                    intervals.append(dt)

                    if len(intervals) > 10:
                        vol = statistics.stdev(intervals)
                        tension = 1 / (vol + 1e-6)
                        if tension_ema == 0:
                            tension_ema = tension
                        else:
                            tension_ema = SMOOTH * tension_ema + (1 - SMOOTH) * tension

                        level = ""
                        if tension_ema > 80:
                            level = "🔥 HIGH STRESS"
                        elif tension_ema > 50:
                            level = "⚠️ MEDIUM"
                        else:
                            level = "🟢 Calm"

                        print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] tension={tension_ema:6.2f} | {level}")

            last_time = t

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(market_stress_radar())

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Shadow Depth Break” - (торговля по «теням» стакана — следим за тем, чего нет) 🧑‍💻

💡 Суть: 🧨

Обычно все анализируют то, что есть в стакане (цены и объёмы).
А эта стратегия анализирует то, чего там нет — пустоты, которые формируются, когда лимитные ордера внезапно исчезают на определённых уровнях.

Когда крупные участники убирают защитные ордера (особенно с одной стороны), рынок почти всегда “проваливается” в эту дыру ликвидности.

🔍 Принцип: 🛠️

1. Подключаемся к Binance через WebSocket depth@symbol.

2. Каждую секунду сравниваем изменения глубины стакана.

3. Если:

на стороне bid исчезает более 60% объёма за последние 3 секунды → SHORT сигнал,

на стороне ask исчезает >60% → LONG сигнал.

4. Это не пробой, не индикатор — это исчезновение интереса к защите уровня, за которым часто следует импульс.

import asyncio
import json
import time
import websockets

SYMBOL = "btcusdt"
WS_URL = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{SYMBOL}@depth20@100ms"

VANISH_THRESHOLD = 0.6  # 60%
CHECK_INTERVAL = 3.0

class ShadowDepthBreak:
    def __init__(self):
        self.last_snapshot = None
        self.last_time = time.time()

    def detect_vanish(self, new_depth):
        if self.last_snapshot is None:
            self.last_snapshot = new_depth
            return None

        prev_bids = {p: v for p, v in self.last_snapshot['bids']}
        prev_asks = {p: v for p, v in self.last_snapshot['asks']}

        new_bids = {p: v for p, v in new_depth['bids']}
        new_asks = {p: v for p, v in new_depth['asks']}

        def total(vols): return sum(vols.values())

        vanish_bid = 0.0
        vanish_ask = 0.0

        for p, v in prev_bids.items():
            if p in new_bids:
                if v > 0:
                    vanish_bid += max(0, v - new_bids[p])
            else:
                vanish_bid += v

        for p, v in prev_asks.items():
            if p in new_asks:
                if v > 0:
                    vanish_ask += max(0, v - new_asks[p])
            else:
                vanish_ask += v

        bid_loss = vanish_bid / (total(prev_bids) + 1e-9)
        ask_loss = vanish_ask / (total(prev_asks) + 1e-9)

        signal = None
        if bid_loss > VANISH_THRESHOLD:
            signal = "🚨 SHORT — bids vanished {:.0%}".format(bid_loss)
        elif ask_loss > VANISH_THRESHOLD:
            signal = "🚨 LONG — asks vanished {:.0%}".format(ask_loss)

        self.last_snapshot = new_depth
        return signal

async def main():
    print(f"🧠 Shadow Depth Break started for {SYMBOL}")
    sdb = ShadowDepthBreak()
    async with websockets.connect(WS_URL) as ws:
        while True:
            msg = json.loads(await ws.recv())
            now = time.time()
            if now - sdb.last_time >= CHECK_INTERVAL:
                sdb.last_time = now
                signal = sdb.detect_vanish(msg)
                if signal:
                    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] {signal}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌"Market Fracture Map" (Карта рыночных переломов)🧑‍💻

💡 Суть идеи: 🧨

Большинство трейдеров видят рынок как “цены”.

Этот инструмент показывает где рынок ломается структурно — то есть, где нарушается естественный поток сделок и ликвидности.

> Это не индикатор и не стратегия — это сканер микроструктуры, который визуализирует точки расхождения между ценой и потоком сделок.

import asyncio
import json
import websockets
import statistics
import time

url = "wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@trade"
depth_url = "wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@depth20@100ms"

trade_volumes = []
liquidity_levels = []
prev_time = time.time()

async def trade_listener():
    global trade_volumes
    async with websockets.connect(url) as ws:
        async for msg in ws:
            data = json.loads(msg)
            trade_volumes.append(float(data["q"]))
            if len(trade_volumes) > 100:
                trade_volumes.pop(0)

async def depth_listener():
    global liquidity_levels, prev_time
    async with websockets.connect(depth_url) as ws:
        async for msg in ws:
            data = json.loads(msg)
            bids = sum(float(b[1]) for b in data["bids"][:5])
            asks = sum(float(a[1]) for a in data["asks"][:5])
            total_liq = bids + asks
            liquidity_levels.append(total_liq)
            if len(liquidity_levels) > 50:
                liquidity_levels.pop(0)

            if len(trade_volumes) > 10:
                avg_vol = statistics.mean(trade_volumes)
                avg_liq = statistics.mean(liquidity_levels)
                cur_vol = trade_volumes[-1]
                cur_liq = liquidity_levels[-1]

                delta_vol = (cur_vol - avg_vol) / (avg_vol + 1e-9)
                delta_liq = (cur_liq - avg_liq) / (avg_liq + 1e-9)

                if delta_vol > 0.5 and delta_liq < -0.3:
                    print(f"⚡ UP FRACTURE — volume +{delta_vol:.1f}, liquidity {delta_liq:.1f}")
                elif delta_vol > 0.5 and delta_liq > 0.3:
                    print(f"⚠️ FAKE FRACTURE — too much liquidity added")
                elif delta_vol < -0.3 and delta_liq < -0.3:
                    print(f"🔻 DOWN FRACTURE — structure collapsing")

async def main():
    await asyncio.gather(trade_listener(), depth_listener())

asyncio.run(main())

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌"Order Flow Tracer" 🧑‍💻

📊 Ловля краткосрочных движений через “отпечатки ликвидности” в стакане Binance

💡 Идея: 🧨

Большинство трейдеров смотрят на цену.
Эта стратегия смотрит на то, где “прячется” ликвидность — и использует аномалии в ленте ордеров.

> Цель — входить в тот момент, когда крупные игроки “убирают” или “выставляют” стену ордеров, создавая пустоту, куда рынок сразу же проваливается.

⚙️ Принцип работы:🛠️

1. Подключаемся к WebSocket Binance (depth20@100ms).

2. Наблюдаем за ордербуком в реальном времени.

3. Для каждой итерации:

вычисляем общий объём bid и ask в верхних 5 уровнях,

считаем коэффициент дисбаланса:

imbalance = \frac{bid\_vol - ask\_vol}{bid\_vol + ask\_vol}

4. Если дисбаланс резко смещается (например, от +0.6 к -0.6 за 1 секунду):

это означает, что покупатели ушли, и цена провалится вниз.

import asyncio
import json
import time
import statistics
import websockets
import ccxt

symbol = "BTC/USDT"
ws_url = "wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@depth20@100ms"
exchange = ccxt.binance()

async def order_flow_tracer():
    print(f"⚔️ Order Flow Tracer started for {symbol}")
    prev_imbalance = None
    prev_time = time.time()

    async with websockets.connect(ws_url) as ws:
        while True:
            msg = json.loads(await ws.recv())
            bids = msg["bids"][:5]
            asks = msg["asks"][:5]

            bid_vol = sum(float(b[1]) for b in bids)
            ask_vol = sum(float(a[1]) for a in asks)
            imbalance = (bid_vol - ask_vol) / (bid_vol + ask_vol + 1e-9)

            now = time.time()
            dt = now - prev_time
            if prev_imbalance is not None and dt > 0:
                delta = imbalance - prev_imbalance
                speed = delta / dt

                if abs(speed) > 1.5:
                    side = "LONG" if speed > 0 else "SHORT"
                    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] ⚡ {side} signal | imbalance Δ={delta:.2f}")

            prev_imbalance = imbalance
            prev_time = now

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(order_flow_tracer())

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Временные карманы” (Time Pocket Strategy)🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

Рынок двигается неравномерно: бывают активные участки (импульсы) и “временные карманы” — периоды, где объём замедляется, но цена остаётся на одном уровне.
Часто такие зоны — это подготовка к выбросу ликвидности (breakout).

👉 Мы ищем такие “временные карманы” и входим в сторону первого мощного выхода из паузы.

⚙️ Логика:🛠️

1. Берём поток котировок или свечей (например, 1m).

2. Считаем среднюю скорость изменения цены и объёма.

3. Если цена остаётся в диапазоне <0.2% от средней 3+ минуты, но объём не исчезает — формируется “временной карман”.

4. Первый импульс (цена >0.3% за 30 секунд) — сигнал на вход.

5. Закрытие — по обратному импульсу или через фиксированный риск/прибыль.

import asyncio
import json
import websockets
import statistics
import time

SYMBOL = "btcusdt"
URL = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{SYMBOL}@kline_1m"

prices = []
volumes = []
window = 3  # минут

async def listen():
    async with websockets.connect(URL) as ws:
        async for msg in ws:
            data = json.loads(msg)
            k = data["k"]
            if not k["x"]:  # свеча не закрыта
                continue
            close = float(k["c"])
            vol = float(k["v"])
            prices.append(close)
            volumes.append(vol)
            if len(prices) > window:
                prices.pop(0)
                volumes.pop(0)

            rng = (max(prices) - min(prices)) / statistics.mean(prices)
            vol_mean = statistics.mean(volumes)

            if rng < 0.002 and vol_mean > 0.7 * max(volumes):
                print(f"🕰 TIME POCKET detected at {close:.2f}")
            elif rng > 0.003:
                print(f"⚡ BREAKOUT from pocket → {close:.2f}")

asyncio.run(listen())

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Order Heat Echo” — карта термошума ордеров🧑‍💻

💡 Концепция: 🧨

Все биржи полны микроколебаний, которые не видны на графике.
Каждая отмена или установка ордера создаёт “тепловой шум” — его можно визуализировать.

Order Heat Echo — это инструмент, который показывает где рынок «нагревается» активностью, но ещё не проявил это в цене.

🔍 Как это работает: 🛠️

1. Через Binance WebSocket собираются данные о:

лимитных ордерах (bid/ask);

их отменах и изменениях.

2. Для каждого ценового уровня в стакане рассчитывается:

скорость изменений (Δобъем/Δвремя);

плотность ордеров (объем / расстояние между уровнями);

направленность потока (в какой стороне теплее — bid или ask).

3. Все данные проецируются в тепловую карту:

красные зоны — давление продаж;

синие — скопления покупателей;

серые — нейтральные участки.

import asyncio
import json
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import websockets

SYMBOL = "btcusdt"
URL = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{SYMBOL}@depth20@100ms"

heatmap = np.zeros(40)  # 20 уровней bid + 20 уровней ask

async def order_heat_echo():
    async with websockets.connect(URL) as ws:
        while True:
            data = json.loads(await ws.recv())
            bids = data["bids"]
            asks = data["asks"]

            # Расчёт изменения плотности ордеров
            for i, b in enumerate(bids[:20]):
                heatmap[i] = float(b[1])
            for i, a in enumerate(asks[:20]):
                heatmap[20 + i] = float(a[1]) * -1  # продавцы — отрицательные значения

            plt.clf()
            plt.bar(range(len(heatmap)), heatmap, color=["red" if v < 0 else "blue" for v in heatmap])
            plt.pause(0.01)

asyncio.run(order_heat_echo())

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌Market Maker Shadow🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

Маркет-мейкеры часто создают движения без объёма — короткие импульсы, чтобы выбить стопы, собрать ликвидность и вернуться в диапазон.

Мы можем использовать это поведение, если научимся распознавать “пустые движения”, где цена идёт быстро, но без поддержки свечей и объёма.

import ccxt
import numpy as np
import time

exchange = ccxt.binance()
symbol = "BTC/USDT"
tf = "1m"

def get_candles(symbol, tf="1m", limit=30):
    ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, tf, limit=limit)
    return np.array(ohlcv)

def detect_fake_move(candles):
    closes = candles[:, 4]
    opens = candles[:, 1]
    vols = candles[:, 5]
    changes = (closes - opens) / opens * 100
    vol_median = np.median(vols)
    
    signal = None
    if changes[-1] > 0.5 and vols[-1] < vol_median:
        signal = "short"
    elif changes[-1] < -0.5 and vols[-1] < vol_median:
        signal = "long"
    return signal, changes[-1], vols[-1], vol_median

while True:
    candles = get_candles(symbol)
    signal, change, vol, vmed = detect_fake_move(candles)
    
    print(f"Δ={change:.2f}% | Vol={vol:.0f}/{vmed:.0f}")
    
    if signal == "short":
        print("🔻 Обнаружен пустой импульс вверх → вход в SHORT")
    elif signal == "long":
        print("🔼 Обнаружен пустой импульс вниз → вход в LONG")
    
    time.sleep(60)

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Range Sentinel” — детектор консолидации по энтропии рынка🧑‍💻

💡 Концепция: 🧨

Вместо классического поиска флэта по ATR, Bollinger или объёму, Range Sentinel измеряет “рыночную энтропию” — насколько непредсказуемы изменения цены внутри окна времени.

Если энтропия низкая → цена «застряла» в рэндже.
Если энтропия резко растёт → начинается выход из консолидации.

📊 Что даёт инструмент: 💸

Показывает зоны накопления без использования объёмов.

Отлично выявляет “ложные пробои” — если энтропия не растёт, значит, это не импульс.

Может работать на любом таймфрейме (от минут до дневок).

Можно использовать в боте:

когда H < 1.0 → флэт,

когда H > 2.0 → начало импульса.

import ccxt
import numpy as np
import time

exchange = ccxt.binance()
symbol = "BTC/USDT"
tf = "1h"

def entropy(series, bins=20):
    hist, _ = np.histogram(series, bins=bins, density=True)
    hist = hist[hist > 0]
    return -np.sum(hist * np.log2(hist))

def get_entropy(symbol, tf="1h", window=50):
    ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe=tf, limit=window)
    changes = [(c[4] - c[1]) / c[1] for c in ohlcv]
    return entropy(changes)

while True:
    H = get_entropy(symbol)
    print(f"Энтропия рынка: {H:.3f}")
    
    if H < 1.0:
        print("🟦 Рынок во флэте — возможна консолидация")
    elif H > 2.0:
        print("🟥 Выход из диапазона — начинается импульс")
    
    time.sleep(60)

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌Refill Predictor — прогнозер восстановления стакана (orderbook refill)🧑‍💻

Коротко — это практичный инструмент для исполнения крупных ордеров. Он в реальном-времени оценивает скорость восстановления (refill) объёма на ключевых уровнях стакана и даёт:

вероятность того, что заданный объём будет доступен на уровне за T секунд,

рекомендованный интервал дробления (delay между слайсами) и оптимальный offset лимитной заявки.

Почему полезно: статический снимок стакана мало что говорит — стакан часто рефилится за миллисекунды. Этот скрипт предсказывает рефил — даёт практические рекомендации для execution (market vs slices vs limit).

Идея / алгоритм (кратко): 🛠

1. Подключаемся к Binance depth stream (depth@100ms) по одной паре или нескольким парам.

2. На каждом уровне (например топ 10 уровней) отслеживаем изменения объёма во времени: появление/исчезновение и последующие пополнения.

3. Для каждого уровня считаем refill_rate = экспоненциальное среднее приходящего объёма в пределах ±Δцены (base/s).

4. По refill_rate моделируем вероятность появления требуемого объёма V в горизонте T как 1 - exp(-λ*T) (пуассон-приближенно) или более прямо: P = min(1, (expected_arrival * T) / V).

5. По всем уровням строим таблицу: уровень, текущий available, expected arrival per T, P(fill), рекомендованный action:

P≈1 и доступно → market / immediate limit,

P high but current small → slice with delay ≈ T_best,

P low → уменьшить долю или искать OTC.

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌"Latency Trap" (ловушка задержки ликвидности)🧑‍💻

💡 Концепция🧨

Когда рынок резко движется, крупные лимитные ордера не успевают обновиться в книге — они “застывают” на старых уровнях.
Это создаёт краткий момент, когда:

движение кажется сильным,

но в стакане “дырки” в ликвидности,

и маркет-мейкеры за миллисекунды “откатывают” цену обратно, чтобы залить ликвидность заново.

Именно в эти моменты (в течение 1–5 секунд) и происходят самые частые микрореверсы.
Наша задача — поймать такие “дыры” и торговать в обратную сторону движения.

🧠 Логика:🛠️

1. Подключаемся к WebSocket Binance (stream depth@100ms).

2. Для каждого обновления стакана считаем:

изменение средней плотности ордеров в верхних 5 уровнях;

скорость изменения цены (дельта между best bid/ask).

3. Если:

цена выросла/упала > 0.3% за последние 3 секунды,

а плотность ликвидности в направлении движения упала на > 50%,
→ фиксируем “ликвидностную дыру”.

4. После этого ждём откат 0.1–0.2% — и входим в противоположную сторону.

import asyncio
import json
import websockets
import numpy as np
from datetime import datetime

symbol = "btcusdt"
url = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{symbol}@depth5@100ms"

async def latency_trap():
    prev_asks, prev_bids = [], []
    prev_mid = None
    history = []

    async with websockets.connect(url) as ws:
        print("📡 Listening for liquidity gaps...")
        async for msg in ws:
            data = json.loads(msg)
            bids = np.array([[float(x[0]), float(x[1])] for x in data["bids"]])
            asks = np.array([[float(x[0]), float(x[1])] for x in data["asks"]])
            mid = (asks[0,0] + bids[0,0]) / 2

            # Плотность ликвидности
            bid_liq = bids[:,1].sum()
            ask_liq = asks[:,1].sum()

            history.append(mid)
            if len(history) > 30:
                history.pop(0)

            if prev_mid:
                price_change = (mid - prev_mid) / prev_mid * 100
                liq_change = (bid_liq + ask_liq) / (sum(prev_bids) + sum(prev_asks) + 1e-9)

                if abs(price_change) > 0.3 and liq_change < 0.5:
                    side = "SHORT" if price_change > 0 else "LONG"
                    print(f"⚡ {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')} → {side} | Δ={price_change:.2f}% | Liquidity drop {liq_change:.2f}")

            prev_mid = mid
            prev_bids = bids[:,1]
            prev_asks = asks[:,1]

asyncio.run(latency_trap())

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌Моделирование проскальзывания в зависимости от ликвидности🧑‍💻

Идея: 🧨

Инструмент принимает пару, плечо и сумму в USDT,
а возвращает среднюю цену, по которой реально откроется позиция при рыночной покупке с учётом объёма в стакане Binance Futures (USDT-M).

import ccxt

def estimate_market_entry_price(symbol: str, leverage: int, balance_usdt: float, side='buy', fee_rate=0.0004, depth_limit=200):
    """
    Оценка средней цены открытия рыночной позиции с учетом ликвидности Binance Futures (USDT-M).
    
    :param symbol: Пара, например 'BTC/USDT'
    :param leverage: Плечо, например 10
    :param balance_usdt: Собственные средства (без учета плеча)
    :param side: 'buy' или 'sell'
    :param fee_rate: Комиссия Binance (по умолчанию 0.04%)
    :param depth_limit: Глубина стакана для анализа
    :return: dict с результатами
    """
    exchange = ccxt.binance({
        'options': {'defaultType': 'future'}
    })

    orderbook = exchange.fetch_order_book(symbol, limit=depth_limit)

    position_value = balance_usdt * leverage
    remaining_value = position_value
    filled_value = 0
    weighted_price = 0

    # Для покупки — считаем по аскам, для продажи — по биддам
    levels = orderbook['asks'] if side == 'buy' else orderbook['bids']
    
    for price, volume in levels:
        level_value = price * volume
        if remaining_value > level_value:
            filled_value += level_value
            weighted_price += price * volume
            remaining_value -= level_value
        else:
            filled_value += remaining_value
            weighted_price += price * (remaining_value / price)
            break

    avg_price = weighted_price / (filled_value / price)  # средняя цена
    fees = position_value * fee_rate * 2
    effective_entry = avg_price * (1 + fee_rate if side == 'buy' else 1 - fee_rate)

    return {
        'symbol': symbol,
        'side': side,
        'leverage': leverage,
        'balance_usdt': balance_usdt,
        'notional_value': position_value,
        'avg_entry_price': round(avg_price, 4),
        'effective_entry_price': round(effective_entry, 4),
        'total_fees_usdt': round(fees, 4)
    }


# 🔍 Пример использования:
result = estimate_market_entry_price('BTC/USDT', leverage=10, balance_usdt=1000, side='buy')
print(result)

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️