- создать и активировать окружение (python >= 3.11)
- установить зависимости
pip install -r requirements.txt
- находясь в корневой папке, для запуска прописать в терминале
python stream.py
- Происходит событие А влияющее на изменение btc и eth одинаково, например, обрушение FTX. Является ли это влиянием цены btc на eth? Технически нет, но при выполнени ТЗ такие события опущены.
- Если изменения в курсе двух фьючерсов это исключительно покупка/продажа, то установить зависимость невозможно.
- Также опускаем одновременность получения значения двух разных фьючерсов
- Хорошо было бы анализировать по сглаживанию и использовать scipy, но решил начать с простого, также не использовал python-binance (а надо было пробовать)
- А ещё хорошо было бы сделать анимацию вместо картинки... Если что могу поправить :)
Рассмотрим картинку:
Ось x => номер замера
Ось y => производные функций изменения фьючерсов
В основном нас интересуют кейсы в красных кругах, когда прирост двух фьючерсов практически одинаков. Синие - игнорируются, Зелёные - приветствуются, Желтые под вопросом.
Также из картинки ниже: Можно предположить, что ETHUSDT априори зависим от BTCUSDT (зеленая линия) Красная линия - другой способ - опускает случаи когда изменения почти идентичны Изменения фьючерса ETHUSDT - жёлтая линия Изменения фьючерса BTCUSDT - синяя
Чтобы как-то протестировать работоспособность кода, рекомендую:
- изменить процент с 1го на, например, 0.001 в stream -> Stream -> _follow
- использовать Stream.run() в который можно передать время сколько будет исполнятся код (по умолчанию "inf"), и функцию из compare_funcs,
- раскомментить функцию и поменять значения (не забыть закомментить текущую) в async_retriever для генерации синтетических данных вместо реальных
- уменьшить ttl для CurrencyList, проверить что список начинает себя чистить
- визуализировать различие реального курса с независимым с помощью Stream.visualize_eth_values(), но для этого .run() должен быть конечным