Individual-Catalogador

BearBot: Catalogador

Plataforma de análise de velas da plataforma IQ Option com base em estratégias.

Esta ferramenta é feita para capturar as velas da corretora IQ Option e analisar mais de 60 estratégias com objetivo de devolver as mais assertivas do momento.

• Filtrar por paridade (atualmente abertas)
• Filtrar por estratégia (de acordo com o timeframe)
• Filtrar por ciclos válidos [1]
• Filtrar por assertividade
• Filtrar pelo timeframe
• Filtrar pelo número de gales
• Dois novos filtros (Bear 1 e Bear 2)
• Ferramenta desktop e web

[1] Um Ciclo não válido é quando houve velas de doji (brancos) que invalidaram a próxima operação

Instruções

Existem três projetos neste repositório, sendo eles o servidor backend, a aplicação desktop e web, de forma que serão descritas a seguir:

No caso das aplicações python, você precisa do python 3.7 ou acima, e rodar o seguinte comando:

cd python
pip install requirements.txt

Então será instalado todas as dependências necessárias, é interessante criar um virtual env anteriormente.

Servidor backend

Esta é uma aplicação flask com o objetivo de ser consumida pela aplicação web ou o bot desktop, e está hospedada no heroku. Uma vez instalado as dependências, rode o seguinte comando na pasta python:

python server.py

Será iniciado um servidor na porta 5000, com as seguintes rotas:

• GET /api/all_catalogacao/

  Devolve todas as informações catalogadas no seguinte formato:

  {
   "data": {
       "M1": [
           {
               "asset": str,       # eg. EURUSD
               "strategy": str,    # eg. MHI minoria
               "percents": int[],  # eg. [70, 10, 20, ...]
               "results": str[],   # eg. ["W", "H", "G1", ...]
           }, ...
       ],
       "M5": ..., "M15": ...
   },
   "update": str                   # eg. 12:30
  }
  

• POST /api/chart/

  Parâmetros:

  • asset: string representando a paridade, exemplo: EURUSD-OTC
  • strategy: string representando a estratégia, exemplo: Milhão Maioria
  • timeframe: string representando o timeframe, exemplo: M1

  Devolve as informações necessárias para os gráficos de uma estratégia em uma paridade, no formato:

  {
   "candles": [{
       "dir": str,     # eg. call
       "from": str,    # eg. 12:30
       "volume": float # eg. 1.12345
   }, ...],
   "hours": str[],     # eg. ["12:30", "15:00", ...]
   "trades": {
       "wins": str[],  # eg. ["09:00", "10:30", ...]
       "gales": str[], # eg. ["00:30", "03:00", ...]
       "losses": str[] # eg. ["08:30", "14:00", ...]
   }
  }
  

• GET /api/catalogacao/<str:timeframe>/<int:gales>/

  Parâmetros:

  • posgale: int representa se deve operar após 1/2 gales, ex: 0
  • poshit: int representa se deve operar após X hits, ex: 2
  • cycles: int filtra os acima de X ciclos válidos, ex: 10
  • asset: int filtra os acima de X assertividade, ex: 80
  • payout: int filtra os acima de X payout, ex: 70
  • assets: str[] filtra apenas as estratégias selecionadas, ex: [“EURUSD”, “EURJPY”]
  • strategies: str[] filtra apenas as estratégias selecionadas, ex: [“MHI maioria”]

  Devolve as estratégias mais assertivas, e suas informações, de acordo com os filtros dados. Se caso não for devolvido nada, será enviado a razão, no seguinte formato:

  {
   "update_at": str,     # eg. "12:30"
   "trades": [{
       "asset": str,       # eg. GBPUSD
       "strategy": str,    # eg. três mosqueteiros
       "percents": int[],  # eg. [100, 62, 14, 24, 0 ]
       "results": str[],   # eg. ["D", "D", "W", ...]
       "candles": [{
           "close": float, # eg. 1.363835
           "open": float,  # eg. 1632312600
           "from": int     # eg. 1.36393
       }, ...],
       "hours": str[],     # eg. ["11:07", "11:02", ...]
       "trades": {
           "wins": str[],  # eg. ["09:25", "09:29", ...]
           "gales": str[], # eg. ["09:24", "09:23", ...]
           "losses": str[] # eg. ["08:30", "14:00", ...]
       },
       "payout": {
           "binary": float, # eg. 0.87,
           "digital": float # eg. 0.84
       },
   }, ...],
   "reason": str       # eg. "Filtro de assertividade"
  }
  

Aplicação desktop

Este é um servidor websocket utilizando Eel, no qual conecta o python com uma interface HTML/CSS/JS. Ela depende do login feito pelo licenciador e pode catalogar para o bot desktop.

Para rodar o projeto, certifique-se que foi instalado as dependências e rode na python:

python main.py

Para compilar o bot como um executável basta rodar:

python -m eel main.py web -F -w -i web/images/favicon.ico

Aplicação web

Esta é uma aplicação em NextJs, Typescript de forma a ter as mesmas responsabilidades da aplicação desktop, porém hospedado na Vercel. Sendo aplicado o sistema de cacheamento, ou seja, sendo uma aplicação estática.

Para iniciar, apenas rode:

cd nextjs
yarn
yarn start

Ele irá instalar as dependências e iniciar o projeto na porta 3000. Assim como o desktop, ele depende do licenciador para o login, mas também depende do servidor backend no heroku.

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Veja mais informações em no canal do youtube.