Nikita Aull Никита Ауль

Crypto Data Analysis

Python pandas scikit-learn mplfinance ClickHouse
Выпущен

Система количественного анализа криптовалютных рынков для обнаружения торговых аномалий по данным Binance.

Модули анализа

  • Детектор стенок - выявляет крупные ордера и дисбалансы в стакане
  • Детектор страйков - обнаруживает резкие ценовые скачки (>8% за миллисекунды)
  • Извлечение признаков - линейная регрессия, метрики шума и колебаний цены
  • Анализ дисбалансов - детекция дисбаланса бидов и асков в стакане
  • Уровни поддержки - автоматическое определение значимых ценовых уровней

Пайплайн данных

Загрузка OHLC и агрегированных сделок через Binance REST API. Многопоточная обработка по таймфреймам 1m, 5m, 1h. Интеграция с ClickHouse для масштабного исторического анализа.

Визуализация

Свечные графики через mplfinance. Оверлей маркеров уровней и страйков. Jupyter-ноутбуки для интерактивного исследования.