Crypto Data Analysis
Python
pandas
scikit-learn
mplfinance
ClickHouse
VeroeffentlichtEin quantitatives Analysesystem fuer Kryptowaehrungsmaerkte zur Erkennung von Handelsanomalien aus Binance-Daten.
Analysemodule
- Walls-Detektor - erkennt grosse Auftraege und Ungleichgewichte im Orderbuch
- Strike-Detektor - erkennt schnelle Preisspitzen (>8% in Millisekunden)
- Feature-Extraktion - lineare Regressionsanalyse, Preisrauschen und Schwankungsmetriken
- Ungleichgewichtsanalyse - Erkennung von Bid/Ask-Ungleichgewichten im Orderbuch
- Unterstuetzungsniveaus - automatische Identifikation signifikanter Preisniveaus
Datenpipeline
Laedt OHLC- und aggregierte Handelsdaten ueber die Binance-REST-API herunter. Multi-Thread-Verarbeitung ueber 1m-, 5m-, 1h-Zeitrahmen. ClickHouse-Integration fuer grossflaechige historische Analyse.
Visualisierung
Candlestick-Charts ueber mplfinance. Overlay von Level- und Strike-Markern. Jupyter-Notebooks fuer interaktive Exploration.