Ненормальное программирование

2. Функциональные требования

2.1 Модуль данных

• Подключение к биржам через CCXT (Huobi)

• Хранение данных в ClickHouse:

  • Таблица crypto_data.btc_usdt_1m для минутных данных

  • Поля: timestamp, open, high, low, close, volume

• Автоматическое обновление данных по таймеру

• Поиск и заполнение пропусков в данных

2.2 Графический интерфейс

• Основные элементы:

  • График свечей с настраиваемым таймфреймом (1m-1w)

  • Панель инструментов с кнопками управления

  • Окно информации о счете

• Функционал:

  • Масштабирование/прокрутка графика

  • Разметка графиков (точки, линии)

  • Отображение расчетных меток

2.3 Алгоритмический модуль

2.3.1 DCM-анализ (Dog-Cat-Manul)

• Расчет трех типов точек:

  • Dog (Собака) - первая точка входа

  • Cat (Кот) - основная точка

  • Manul (Манул) - дополнительная точка

• Формулы расчета с учетом:

  • Временных интервалов между точками

  • Коррекции на экстремумы цен

• Визуализация меток на графике

2.3.2 Управление парами точек

• Создание/редактирование пар точек:

  • Стартовая и конечная точки движения

  • Привязка к ценам и времени

• Хранение в CSV (time_pairs_*.csv)

2.4 Система усреднения

• Расчет средних значений точек по разным таймфреймам

• Визуализация вертикальных линий на графике

• Сохранение результатов в FINAL_RESULTS.csv

3. Требования к архитектуре

3.1 Основные классы

1. ClickHouseManager 18.16 - работа с БД:

   • Подключение/инициализация

   • Вставка/обновление данных

   • Поиск дубликатов и пропусков

2. TimeframeManager - управление таймфреймами:

   • Конвертация между таймфреймами

   • Генерация агрегированных данных

3. DCMResultsManager - расчет и отображение точек DCM

4. MarkerManager - работа с разметкой графика:

   • Управление парами точек

   • Система бэкапов

5. FourLinesChart - основной класс GUI:

   • Инициализация интерфейса

   • Обработка событий

   • Управление обновлением данных

3.2 Потоки данных

1. Получение данных с биржи → ClickHouse

2. Агрегация по таймфреймам → График

3. Разметка точек → Расчет DCM → Усреднение

4. Требования к развертыванию

4.1 Предварительные условия

• Установленный ClickHouse 18.16

• Python 3.11 с необходимыми библиотеками

• API-ключи от биржи Huobi

4.2 Конфигурация

• Файлы конфигурации:

  • config.ini для API-ключей

  • CSV-файлы для хранения пар точек

• Настройки подключения к ClickHouse:

  • Хост: localhost

  • Порт: 9000

  • Пользователь: default (без пароля)

5. Дополнительные требования

5.1 Безопасность

• Шифрование API-ключей

• Валидация входных данных

• Обработка ошибок подключения

5.2 Производительность

• Оптимизация запросов к БД

• Кэширование часто используемых данных

• Использование аппаратного ускорения для графиков

5.3 Интерфейс

• Поддержка многомониторных конфигураций

• Адаптивный дизайн

• Темная цветовая схема

6. Критерии приемки

1. Корректное отображение графиков для всех таймфреймов

2. Работоспособность алгоритма DCM-анализа

3. Стабильное подключение к бирже и БД

4. Сохранение/восстановление разметки

5. Корректное усреднение результатов

7. Приложения

7.1 Формулы DCM-анализа

Основные расчетные формулы для точек Dog, Cat, Manul с учетом:

• Временных интервалов

• Коррекции на экстремумы цен

• Особенностей таймфреймов

7.2 Примеры CSV-файлов

Форматы файлов:

• time_pairs_*.csv

• dcm_results_*.csv

• FINAL_RESULTS.csv

Будущее ИИ под вопросом: Если Reddit выиграет, обучение больших моделей станет дороже и сложнее. "Добросовестное использование" (fair use) под огнем.

Экзистенциальный риск для Anthropic: Уничтожение моделей — это смертельный удар по их бизнесу.

🤯 Это не просто иск — это объявление войны за то, кто владеет интернет-контентом и кто должен платить за ИИ-революцию.

👉 Хочешь знать ВСЕ детали? Читай полную статью на Vibe