📌“Liquidity Gravity Map” - (Карта гравитации ликвидности) 🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

Цена на рынке тянется туда, где накапливается ликвидность — лимитные ордера, стопы, зоны плотного объёма.

Инструмент визуализирует “гравитационные центры цены” в реальном времени: где находится основная масса ликвидности и насколько сильно она “тянет” цену.

🧠 Применение: 💸

Определить, куда с большей вероятностью пойдёт цена (в сторону сильной ликвидности).

Найти “магниты цены” — уровни, где часто происходят отскоки или ложные пробои.

Использовать для входа в направлении притяжения или для контр-трейдов от зон концентрации ордеров.

import ccxt
import numpy as np
import time

def liquidity_gravity(symbol="BTC/USDT", depth_limit=100):
    exchange = ccxt.binance({'options': {'defaultType': 'future'}})
    orderbook = exchange.fetch_order_book(symbol, limit=depth_limit)

    bids = np.array(orderbook['bids'])
    asks = np.array(orderbook['asks'])
    mid_price = (asks[0, 0] + bids[0, 0]) / 2

    def gravity_side(side, direction):
        g_total = 0
        for price, volume in side:
            distance = abs(price - mid_price)
            if distance == 0: 
                continue
            g_total += volume / (distance ** 2)
        if direction == "up":
            return g_total, np.average([p for p, _ in side], weights=[v for _, v in side])
        else:
            return g_total, np.average([p for p, _ in side], weights=[v for _, v in side])

    g_bids, bid_center = gravity_side(bids, "up")
    g_asks, ask_center = gravity_side(asks, "down")

    bias = "UP" if g_bids > g_asks else "DOWN"
    gravity_center = (bid_center * g_bids + ask_center * g_asks) / (g_bids + g_asks)

    print(f"\n📊 {symbol}")
    print(f"Текущая цена: {mid_price:.2f}")
    print(f"Центр гравитации: {gravity_center:.2f}")
    print(f"Сила гравитации BID: {g_bids:.2f}")
    print(f"Сила гравитации ASK: {g_asks:.2f}")
    print(f"👉 Преобладание: {bias}")

if __name__ == "__main__":
    while True:
        try:
            liquidity_gravity("BTC/USDT", 100)
            time.sleep(5)
        except Exception as e:
            print("Ошибка:", e)
            time.sleep(2)

#инструмент

📌 Подпишись  Crypto Python❗️

📌“Micro-Rebound Hunter” - (Охотник за микровозвратами) 🧑‍💻

💡 Идея: 🧨

Цена на спотовом рынке Binance часто делает быстрые ложные пробои (wicks) при повышенной волатильности, особенно на младших таймфреймах.

Стратегия ловит локальные микровозвраты после экстремальных свечей, не используя индикаторы.

⚙️ Логика входа: 🛠️

1. Находим свечу, где:

диапазон high - low ≥ X% (например, 0.5%)

цена закрытия находится в нижних 20% диапазона (для лонга)

либо в верхних 20% диапазона (для шорта)

2. Входим в противоположную сторону импульса, если следующая свеча подтверждает слабость (не обновляет экстремум).

3. Тейк фиксированный (например, +0.2%), стоп за экстремумом предыдущей свечи.

import ccxt
import pandas as pd
import time

def micro_rebound_hunter(symbol="BTC/USDT", timeframe="1m", percent_range=0.5, tp=0.25, sl=0.2):
    exchange = ccxt.binance()
    bars = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe=timeframe, limit=200)
    df = pd.DataFrame(bars, columns=['time','open','high','low','close','vol'])
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms')
    
    last = df.iloc[-1]
    prev = df.iloc[-2]
    body_range = (last['high'] - last['low']) / last['low'] * 100

    if body_range >= percent_range:
        # Потенциальный лонг
        if last['close'] <= last['low'] + 0.2 * (last['high'] - last['low']):
            print(f"🟢 [{symbol}] Потенциальный ЛОНГ на {last['close']}")
            print(f"Стоп: {last['low']:.2f}, Тейк: {last['close']*(1+tp/100):.2f}")
        
        # Потенциальный шорт
        elif last['close'] >= last['high'] - 0.2 * (last['high'] - last['low']):
            print(f"🔴 [{symbol}] Потенциальный ШОРТ на {last['close']}")
            print(f"Стоп: {last['high']:.2f}, Тейк: {last['close']*(1-tp/100):.2f}")

# 🔁 Запуск цикла сканера
if __name__ == "__main__":
    while True:
        try:
            micro_rebound_hunter("BTC/USDT")
            time.sleep(30)
        except Exception as e:
            print("Ошибка:", e)
            time.sleep(5)

#торговые_стратегии

📌 Подпишись  Crypto Python❗️