Бюджет: 500 USD Срок: 7 дней
Добрый день, занимаюсь разработкой подобного софта. Готов взяться за ваш проект, отпишите, пожалуйста, в личные сообщения для уточнения деталей
Здравствуйте нужен автоматический криптобот для биржи binance.com и bybit работа по Api
Бот для скальпинга который читает книгу ордеров, сам находил лучший момент для входа и выхода из зделки читая книгу ордеров
Бот должен работать очень быстро
Оповещение входа и выхода из зделки посылал на телеграмм
Возможно кто то уже создавал такого бота хотелось бы увидеть пример работы
Если есть что добавить было бы замечательно
Бюджет: 500 USD Срок: 7 дней
Добрый день, занимаюсь разработкой подобного софта. Готов взяться за ваш проект, отпишите, пожалуйста, в личные сообщения для уточнения деталей
Бюджет: 450 USD Срок: 3 дня
Привет!
Я опытный фуллстек-разработчик с 4-летним опытом создания веб-продуктов, владеющий Python с использованием фреймворков Flask и Django. Мой опыт работы с различными базами данных, включая MySQL, PostgreSQL и MongoDB, позволит мне реализовать ваш проект.
Я заинтересован в разработке автоматизированного криптобота для биржи binance.com и bybit с использованием их API. Бот будет осуществлять скальпинг, анализируя книгу ордеров и определяя оптимальные моменты для входа и выхода из сделок. Главное требование - высокая скорость работы бота. Я также реализую оповещение о входе и выходе из сделок через Telegram.
Я хотел бы ознакомиться с примерами работы подобных ботов, если таковые имеются. При обсуждении проекта, я готов рассмотреть все ваши предложения и дополнения.
Позвольте нам связаться, чтобы обсудить ваш проект более детально и начать работу над ним.
Бюджет: 450 USD Срок: 5 дней
Привет!
Я опытный блокчейн-разработчик с 6-летним опытом работы над разнообразными веб-проектами. Мои навыки включают использование Python с фреймворками Flask и Django, а также работу с базами данных, такими как MySQL, PostgreSQL и MongoDB.
Ваша заявка на создание автоматического криптобота для биржи Binance.com и Bybit привлекла мое внимание. Однако, исходя из текущего описания, сложно дать точную оценку проекта.
Я готов обсудить детали и требования бота, который будет осуществлять скальпинг, анализировать книгу ордеров и определять оптимальный момент для входа и выхода из сделки. Также, могу добавить функционал оповещений через Telegram.
Если у вас есть примеры работы, я с удовольствием ознакомлюсь с ними. Предлагаю связаться со мной, чтобы обсудить проект более подробно и рассмотреть возможные улучшения.
Совместно мы создадим быстро работающего криптобота, соответствующего вашим потребностям.
Попытаюсь сделать небольшое ТЗ из описания:
В боте должно быть две опции:
1. Начать зарабатывать
2. Вывести заработок.
Остальное на усмотрение разработчика.
Работал со многими ботами к примеру на платформе revenuebot.io есть очень много функций и инструментов у них есть от различных индикаторов до памп дамп фильтров волотильность сигналы traiding view + мартингейл с усреднением сетки и т.д но хочется бота который работает к примеру с платформой Cscalp где видно весь стакан покупателей и продавцов с большими и маленькими объёмами
Платформу Cscalp можно подключить через Api на Binance.com думаю также бота можно подключить на Cscalp и торговать на ней
Может кто из вас прочитал статью " сендвич на милион " к примеру его бот отслеживает большие заявки на покупку в пуле не подтвержденных транзакций который приведёт к росту и заранее его покупает быстрей за счёт повышенной комиссии когда цена растёт он его продаёт
Вот и мне нужен такой же бот чтобы читал книгу ордеров и понимал куда пойдет цена
"Вот и мне нужен такой же бот чтобы читал книгу ордеров и понимал куда пойдет цена "
Если вы сумеете мне объяснить как определяется куда пойдет цена, то я вам этот бот напишу. С Cscalp дело не имел, но вот с binance уже очень много опыта
В youtube есть опытный и известный скальпер который торгует на платформе Cscalp и все снимает на видео
Он видит большой объем на продажу к примеру в 10000 btc заходит в шорт или наоборот
и вроде все удачно 0.5 % профит например закрывает сделку и ждёт такого же подходящего момента
Человек видит и определяет думаю бот сможет быстрей и точнее определить а как это он будет делать я уже не знаю ( человек видит большие и маленькие объёмы ордеров и +- аналирует )
На Binance.com книгу ордеров почти не видно а вот на Cscalp все очень видно и подробно
К примеру 1000 ордеров на продажу и 1000 ордеров на покупку
К примеру
1000 ордеров total на сумму 100.000 $ это на продажу
1000 ордеров total на сумму 120.000 на покупку
Покупателей больше $ цена выше на короткий период
Поэтому бот должен быть очень быстрый профит и сумма не большая чтобы быстро закрыть сделку к примеру тейк 0.5 % или ещё меньше
Воспользовался помощью chatgpt с формулировкой моей идеей и как он написал язык программирование который используется в Cscalp для автоматизированной торговли является ( LUA )
Мне нужен торговый бот, способный торговать криптовалютой, Цель бота состоит в том, чтобы проанализировать книгу ордеров и определить, кто в данный момент доминирует на рынке - продавцы или покупатели.
Алгоритм для такого бота может включать следующие шаги:
Получение доступа к книге ордеров: Бот должен иметь возможность получить доступ к информации о текущих ордерах на покупку и продажу на выбранной криптовалютной бирже.
Анализ книги ордеров: Бот должен провести анализ книги ордеров, чтобы определить, какие ордера доминируют - ордера на покупку или ордера на продажу. Это можно сделать, например, путем сравнения суммарного объема ордеров на покупку и продажу или исследования глубины стакана ордеров.
Принятие решения: На основе результатов анализа книги ордеров, бот должен принять решение о том, какую сторону рынка выбрать для торговли. Если ордера на покупку преобладают, бот может решить открыть позицию на покупку, а если ордера на продажу преобладают, бот может решить открыть позицию на продажу.
Управление позициями: После открытия позиции бот должен управлять ею в соответствии с выбранной стратегией торговли. Это может включать установку целей прибыли и остановок убытка, а также управление размером позиции.
Необходимо разработать бота (желательно на Python), который автоматически будет проверять сайт на появление новых вакансий. Требования: Мониторинг официального сайта, детали будут добавлены Проверка каждые 1–2 минуты. Отслеживание только таких локаций, определенных локаций и городов Если появляется новая вакансия, бот должен сразу отправить сообщение в Telegram Сообщение должно содержать: название вакансии; локацию; ссылку на вакансию; время обнаружения. Бот не должен отправлять повторные сообщения о той же вакансии. Нужна инструкция по настройке и запуску бота после завершения работы. Желательно: Возможность легко добавлять или убирать локации. Возможность отслеживать только вакансии определенного типа Стабильная работа 24/7. Бюджет: от 3000 до 6000 гривен Прошу указать срок выполнения, конечную стоимость и примеры похожих проектов (если есть).
Необходимо разработать приложение или скрипт, который будет автоматически конвертировать файлы из форматов YML или JSON в формат XLS, с последующей генерацией ссылки на выходной XLS файл для прома Требования: Входные данные: Файл в формате YML (ссылки будут предоставлены) или Файл в формате JSON (ссылки будут предоставлены, JSON не содержит дерева категорий, но каждый товар находится в отдельном массиве). Выходные данные: Файл в формате XLS с доступом через прямую ссылку. Файл должен обновляться автоматически по расписанию, например, ежедневно. Функциональные требования: Возможность указания количества дней для Наличия Под заказ для каждой входной ссылки. Приложение должно стабильно работать в условиях ограниченного по ресурсам хостинга. Желательно интуитивно понятный веб-интерфейс для управления настройками.
Необходимо внести небольшое изменение в программу, которая формирует заказы для печати. Задача: Мы добавили в ассортимент мягкое стекло с принтом. В заказах название принта будет выделено символами #...# для корректного распознавания. Пример: Мягкое стекло, #Абстракция белая# 2.0mm, Форма: Прямоугольник... Необходимо: если в тексте заказа присутствует фрагмент между символами #...#, программа должна распознать его как заказ с принтом; при формировании PDF или листа для печати такой заказ нужно выделить отдельным цветом (любым заметным, согласуем во время выполнения); остальная логика работы программы должна остаться без изменений. Пример заказа добавляю ниже для тестирования.
О проекте: Мы запускаем B2B-сервис сквозной аналитики и управления рекламными кампаниями для таргетологов и медиабаеров. Продукт будет работать с официальным Meta API. Главная техническая сложность и фокус проекта — виртуозная работа с лимитами Facebook, маршрутизация трафика между пулом наших приложений и жесткая система защиты инфраструктуры от блокировок серых рекламных аккаунтов. У нас уже есть подробное техническое задание, описана архитектура баз данных, логика балансировщика и требования к интерфейсам. Ищем исполнителя, который возьмет это в реализацию под ключ (бэкенд + фронтенд дашбордов). Что предстоит сделать (Ключевые задачи): Интеграция с Meta API: Настроить авторизацию пользователей и регулярный асинхронный парсинг статистики рекламных кабинетов. Запросы должны отправляться исключительно пакетами для экономии лимитов. Система авто-отвязки кабинетов: Написать модуль, который непрерывно мониторит статусы рекламных аккаунтов. Если кабинет улетает в бан, система должна автоматически отозвать токен доступа в течение 60 секунд, чтобы защитить наше приложение от санкций Meta. Инфраструктура прокси: Реализовать туннелирование всех запросов к API через пул SOCKS5. Обязательна жесткая привязка конкретного токена пользователя к статичному IP-адресу. Умная маршрутизация: Создать алгоритм, который будет распределять привязываемые рекламные кабинеты между несколькими нашими приложениями Facebook в заданных пропорциях для снижения рисков. Разработка интерфейсов: Создать клиентский дашборд со сводной таблицей статистики и продвинутую админ-панель для ручного управления лимитами пользователей, привязками к приложениям и пулом прокси. Ожидаемый стек технологий: Бэкенд: Python, FastAPI. Асинхронные задачи: Celery, Redis. Базы данных: PostgreSQL (или ClickHouse для статистики, на ваше усмотрение). Фронтенд: Vue.js или React (можно использовать готовые UI-библиотеки и шаблоны дашбордов, упор на функциональность, а не сложный дизайн). Требования к исполнителю: Уверенный опыт работы с Meta Graph API и Marketing API. Вы должны понимать, как работают скользящие лимиты, как читать заголовки загруженности и как работать с токенами. Понимание специфики арбитража трафика. Слова «биллинг», «бан рекламного кабинета», «бизнес-менеджер» и «фарм» не должны вызывать у вас вопросов. Опыт построения асинхронных парсеров и работы с прокси-серверами на уровне сетевых запросов. Готовность работать по четкому техническому заданию и сдавать проект поэтапно. Условия: Формат сотрудничества: Проектная работа Бюджет: Обсуждается индивидуально на основе вашей оценки технического задания. Оплата: Поэтапная, привязанная к контрольным точкам. Как откликнуться: В сопроводительном письме обязательно укажите ваш опыт работы с Meta API, прикрепите ссылки на похожие проекты (или опишите их функционал, если они под NDA) и напишите ориентировочную вилку цен и сроков на разработку подобной системы с нуля. Отклики без описания релевантного опыта работы с Facebook API рассматриваться не будут.
Коротко Нужна программа на Python, которая запускается у меня на ПК (Windows) и делает faceless-видео формата «закадровый голос + сменяющийся видеоряд из фото и клипов» — как исторические документалки на YouTube (пример прикреплю отдельно). Я ввожу тему → программа пишет сценарий, озвучивает, подбирает под каждый кусок текста видео/фото из бесплатных архивов, склеивает → выдаёт готовый MP4. Только для меня. Без сайта, без пользователей, без продажи. Один пользователь — я. Как работает (по шагам) 1. Ввод. Открывается простое окно. Я ввожу тему ролика и выбираю голос озвучки из списка (**список голосов подтягивается автоматически из ElevenLabs по API** — доступные на моём аккаунте). Жму «Создать». (Второй режим: вставить готовый сценарий вместо генерации.) 2. Сценарий. Программа через LLM API (OpenAI/Anthropic, ключ в настройках) пишет сценарий по теме, заданной длины. 3. Разбивка на сцены. LLM делит сценарий на сцены и для каждой возвращает: текст сцены; тип визуала: видео или фото; поисковый запрос (развёрнутая фраза, что должно быть в кадре); пометку «highlight» + оценку важности 1-10 (для интро, см. ниже). 4. Озвучка. Текст отправляется в ElevenLabs API выбранным голосом → аудио. Под длину аудио каждой сцены режется видеоряд. 5. Подбор видео/фото — из бесплатных источников по API (см. список ниже). Под каждый источник запрос формируется по-своему (для точности). Если в одном не нашлось — пробует следующий. 6. Проверка (максимум 3 шага на сцену). Шаг 1: программа берёт первый найденный вариант (видео/фото) по запросу. Шаг 2: отправляет кадр в LLM — «подходит под сцену?». Подходит → стоп. Шаг 3 (если не подходит): программа переключается на поиск фото (по точному запросу фото найти проще, чем видео, — так гарантированно попадаем по смыслу) и берёт его с усиленным движением (зум + панорама). Больше 3 шагов на одну сцену не делать — это экономит бюджет LLM и гарантирует, что кадр в тему. 7. Сборка через ffmpeg/moviepy: клипы и фото под тайминг озвучки, фото оживляются зумом (эффект Кена Бёрнса), голос поверх, простые переходы. Выход: MP4 1920×1080. Правила видеоряда (важно — за это отвечает программа) Первые 60 секунд — интро-тизер: нарезка самых эффектных клипов из всего ролика (берутся сцены с высшей оценкой важности, где есть видео) под отдельный текст-вступление от LLM («в этом видео вы узнаете…»), кадры без пояснений, как интрига. Потом переход и основная часть. Чередование: видео-вставка минимум каждые ~6 секунд, нельзя много фото подряд. Доля видео: не меньше ~40% времени — живые клипы, остальное — фото с зумом. Длина кадра: 4-6 секунд (и фото, и видео). Не мельтешить, не держать статику долго. Для чисто исторических тем, где видео нет — фото с усиленным движением (зум + панорама). Источники (все бесплатные, с API) Современное видео+фото: Pexels, Pixabay. Историческое / архивное (public domain): Wikimedia Commons, Archive.org,Library of Congress, Europeana, NASA, Smithsonian Open Access,Flickr Commons, openverse. Каждый источник — отдельный модуль, легко добавить новый. Использовать только public domain / свободные лицензии с правом коммерческого использования. Никакого парсинга чужих YouTube/сайтов, кусков фильмов, картинок «из гугла».Уникальность подбора Чтобы видео не совпадали с чужими: брать случайный клип из топ-выдачи (не первый), вести базу уже использованных (не повторять), опционально — лёгкая обработка клипа (кроп/зеркало/ скорость). Опции (вкл/выкл в настройках) Только фото — если включено, видео собирается ЧИСТО из фото, без видео-клипов. Каждое фото ОБЯЗАТЕЛЬНО с движением (зум и/или панорама, эффект Кена Бёрнса) — даже в этом режиме не должно быть статичных «мёртвых» кадров, минимальная динамика всегда. Если выключено — стандартный режим (фото + видео-клипы с чередованием, как в правилах видеоряда). Без озвучки — если включено, видео собирается по тексту БЕЗ генерации голоса: код НЕ обращается к ElevenLabs и не накладывает озвучку (видеоряд подбирается по тексту сцен, тайминг кадров — по правилам/параметрам, без привязки к аудио). Если выключено — автоматически делает озвучку по тексту через ElevenLabs, как обычно. Атмосферный оверлей — если включено, поверх всего видеоряда накладывается полупрозрачный слой с плавающими частицами / пылью / светящимися боке / лёгким туманом (particle / dust / bokeh / fog overlay, режим наложения screen/add), чтобы кадры выглядели живыми и кинематографичными. При установке программы кладётся набор из 5-8 популярных оверлеев (частицы, пыль,copyбоке, туман, лёгкое киношное «зерно») в локальную папку — я выбираю нужный из списка. Регулируемая прозрачность/яркость оверлея (ползунок 0-100%), чтобы эффект не был ниcopyслишком тусклым, ни слишком выраженным — я сам настраиваю силу. Желательно, чтобы оверлей можно было накладывать и на УЖЕ готовое видео отдельноcopy(постобработка: взять готовый MP4 → выбрать оверлей → задать прозрачность → сохранить), а не только при сборке. Откуда взять оверлеи для комплектации (свободная лицензия): Pexels, Pixabay (запросыcopy«particle overlay», «bokeh overlay», «dust overlay», «light leaks», «film grain»), Mixkit, Videezy. Исполнитель подбирает 5-8 штук и кладёт в папку программы. Субтитры (вшить или отдельным .srt). Обработка клипов для уникальности. Разрешение/формат, длина видео, доля видео, глубина поиска.Технические требования Python. Модульная структура (источники и LLM — через сменные модули, чтобы легко заменить или добавить). Все API-ключи — в файле настроек, не в коде. Простое окно (GUI на выбор исполнителя — Tkinter/PyQt), запуск двойным кликом. README с инструкцией, понятные логи, комментарии в коде.Что даю я API-ключи (ElevenLabs, LLM, где нужна регистрация — оформлю). Платное оплачиваю сам. Примеры видео-референсов (прикреплю) и примеры тем для тестов.Приёмка (готово, если) Запускаю → окно → ввожу тему, выбираю голос → «Создать» → получаю готовый MP4. Видеоряд по смыслу текста, чередование видео/фото, интро-тизер 60 сек, озвучка поверх. Работает минимум с 6 бесплатными источниками, с fallback между ними. Проверка кадров через LLM: макс. 3 шага на сцену (нашли → LLM проверил → если нет, фото с движением как верняк). Уникальность: рандомизация + база использованного. Только легальные источники. Есть README, запускается с нуля.Передача результата Весь исходный код — в открытом виде (все файлы), без обфускации + собранная рабочая версия. Я могу сам запустить из исходников по инструкции (README: установка, ключи, запуск). Код должен быть чистым, прокомментированным и понятным, чтобы **любой другой программист мог продолжить работу** над ним, если понадобится (не привязка к автору). **Вся повседневная работа — через интерфейс (кнопки, поля, ползунки, выпадающие списки), БЕЗ необходимости трогать код.** Все настройки (тема, голос, опции, оверлей, папки, длина, форматы) меняются в окне программы, а не редактированием файлов. Код на руках — только как моя собственность и страховка, а не как способ управления программой. Все права на код после оплаты — мои.Управление местом на диске (важно) Программа не должна забивать диск. Реализовать: После сборки видео все промежуточные файлы (скачанные клипы, временные куски, аудио-нарезки) автоматически удаляются — на диске остаётся только готовый MP4. Лимит на кэш (параметр в настройках, напр. 5 ГБ): при превышении старые скачанные файлы удаляются автоматически (сначала самые старые). Папку для готовых видео и для временных файлов я задаю в настройках. Показывать, сколько места занято, и кнопка «очистить кэш» вручную.Прошу указать в отклике Примеры похожих работ (ffmpeg/moviepy, работа со стоковыми/архивными API, ElevenLabs/LLM). Предложение по GUI. Использует ли решение базу данных (какую и зачем) — или хватает локальных файлов. Срок и стоимость.