Brent Oil Trading Bot — Telegram-bot dla Pocket Option
Stos: Python, aiogram, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, curl_cffi, Pillow
Co robi?:
- Telegram-bot analizuje rynek Brent Oil w czasie rzeczywistym i automatycznie składa zakłady na Pocket Option. Podstawą jest model ML, wytrenowany na 10.000+ świeczkach historii OTC-kwotowań.
Architektura
- Zbieranie danych: klient WebSocket z imitacją TLS Chrome (curl_cffi) odczytuje kwotowania z Pocket Option w czasie rzeczywistym — ticki, świeczki, saldo, wyniki transakcji.
- Rdzeń ML: Random Forest + XGBoost + LightGBM, 26 cech (RSI, Stochastic, MACD, Bollinger, ADX, ATR, EMA, Alligator, PSAR, Supertrend, wzory świecowe, pora dnia, zmienność). Walidacja walk-forward na 10k świeczkach.
- Sieć neuronowa: LSTM (PyTorch) na surowych sekwencjach OHLCV — testowano, nie przewyższył modeli drzewiastych.
- Adaptacja reżimu: cicho wykrywa trend/bok/zmienność → przełącza strategię (trend-following / mean-reversion).
- Autotrading: bot sam składa zakłady przez PO WebSocket (openOrder, call/put). Auto-śledzenie wygranej/przegranej przez zdarzenia close.
- Dwa tryby: ML-autozakład (działa bez ingerencji) + regularne sygnały z przyciskiem „Postaw” (półautomatyczne).
Kluczowe rozwiązania:
- Reverse engineering zamkniętego protokołu WebSocket Pocket Option (Socket.IO v4, Engine.IO, bypass Qrator).
- 9 strategii technicznych + ML-konfluencja + filtr trendowy multi-timeframe.
- Ekspozycyjna opóźnienie reconnect (od 1s — nie traci danych, nie DDoS-uje serwera).
- Auto-aktualizacja depozytu z salda PO w czasie rzeczywistym.
- Persistencja ustawień (state.json), przełącznik autozakładu w jednym kliknięciu.
- Podłączenie konta klienta przez /connect (ciasteczka → auto-wydobycie session/uid/serwer).
Interfejs
- Minimalistyczne menu Telegram: Start / Stop / Autozakład (WŁ./WYŁ.) / Wygaszenie / Depozyt. Karty sygnałowe (zielone/czerwone, generowane na Pillow). Instrukcja dla nietechnicznego użytkownika (README).
#Python #TelegramBot #MachineLearning #Trading #WebSocket #AI #Automation #DataAnalysis #WebScraping #fintech
Stos: Python, aiogram, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, curl_cffi, Pillow
Co robi?:
- Telegram-bot analizuje rynek Brent Oil w czasie rzeczywistym i automatycznie składa zakłady na Pocket Option. Podstawą jest model ML, wytrenowany na 10.000+ świeczkach historii OTC-kwotowań.
Architektura
- Zbieranie danych: klient WebSocket z imitacją TLS Chrome (curl_cffi) odczytuje kwotowania z Pocket Option w czasie rzeczywistym — ticki, świeczki, saldo, wyniki transakcji.
- Rdzeń ML: Random Forest + XGBoost + LightGBM, 26 cech (RSI, Stochastic, MACD, Bollinger, ADX, ATR, EMA, Alligator, PSAR, Supertrend, wzory świecowe, pora dnia, zmienność). Walidacja walk-forward na 10k świeczkach.
- Sieć neuronowa: LSTM (PyTorch) na surowych sekwencjach OHLCV — testowano, nie przewyższył modeli drzewiastych.
- Adaptacja reżimu: cicho wykrywa trend/bok/zmienność → przełącza strategię (trend-following / mean-reversion).
- Autotrading: bot sam składa zakłady przez PO WebSocket (openOrder, call/put). Auto-śledzenie wygranej/przegranej przez zdarzenia close.
- Dwa tryby: ML-autozakład (działa bez ingerencji) + regularne sygnały z przyciskiem „Postaw” (półautomatyczne).
Kluczowe rozwiązania:
- Reverse engineering zamkniętego protokołu WebSocket Pocket Option (Socket.IO v4, Engine.IO, bypass Qrator).
- 9 strategii technicznych + ML-konfluencja + filtr trendowy multi-timeframe.
- Ekspozycyjna opóźnienie reconnect (od 1s — nie traci danych, nie DDoS-uje serwera).
- Auto-aktualizacja depozytu z salda PO w czasie rzeczywistym.
- Persistencja ustawień (state.json), przełącznik autozakładu w jednym kliknięciu.
- Podłączenie konta klienta przez /connect (ciasteczka → auto-wydobycie session/uid/serwer).
Interfejs
- Minimalistyczne menu Telegram: Start / Stop / Autozakład (WŁ./WYŁ.) / Wygaszenie / Depozyt. Karty sygnałowe (zielone/czerwone, generowane na Pillow). Instrukcja dla nietechnicznego użytkownika (README).
#Python #TelegramBot #MachineLearning #Trading #WebSocket #AI #Automation #DataAnalysis #WebScraping #fintech