CryptocurrencyAssistant

加密货币助手：行情分析，价格预警，量化交易

本系统用于快速搭建加密货币数据分析平台，只要有一点编程基础，就可以快速入手。提供常见的加密货币分析策略案例，包括ahr999指数，Pi周期逃顶指数等。后续还将实现价格预警，量化交易等功能。 本系统灵感来源：Cryptocurrency-Analysis-Python

量价图

btc每日量价图

ahr999指数实现 ahr999指数是微博用户ahr999提出的比特币囤币指数。当指数低于1.2时，表示币价回归正常值，可以开始定投，当指数低于0.45时，表示币价严重低估。

Pi逃顶指数 Pi逃顶指数是Philip Swift提出的逃顶指数。他回测发现，过去3次牛市，币价最高点都发生在MA111超过MA350*2时，因此该指数可以用于指导是否可以逃顶。（但也正因为回测点太少，可能存在过拟合的情况）

功能清单

	项目
✓	ahr999指数
✓	ahr999x指数
✓	PI 逃顶指数
✗	数据筛选
✗	价格预警
✗	量化交易
✗	其它币种

使用流程

1. 搭建环境

此部分参照博客，英语好的同学可以移步。

1.1 安装Anaconda Anconda是一个非常强大的开源Python发行版本，包含了conda、Python以及一大堆科学包。在Anaconda官网下载文件，并安装。

1.2 创建Anaconda项目环境 Python的版本有很多，每个项目的Python版本和依赖包都可能不一样，所以我们要先用Anaconda创建一个本项目的Python环境。 打开Anaconda Promote，在弹出的命令框中输入指令：

conda create --name cryptocurrency-assistant python=3

此时，我们已经创建好了一个名为cryptocurrency-assistant的环境。我们可以通过以下命令，查看目前系统中已有的环境：

conda env list

通过以下命令，将当前环境切换到刚才新创建的cryptocurrency-assistant

activate cryptocurrency-assistant

通过以下命令，安装我们所需要的依赖包：

conda install numpy pandas nb_conda jupyter plotly

1.3 开启Jupyter notebook

Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。——Jupyter Notebook官方介绍

简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。 在命令框中输入以下命令，将可以通过http://localhost:8888 使用Jupyter notebook。

jupyter notebook

1.4 数据源准备 将文件data/20130428-20210725.tsv拷贝到C盘根目录下

2. 运行代码

把项目中main.py的代码，每个 # In[] cell中的内容，依次复制到新建的 Jupyter notebook的每一个cell中，点击运行代码，就可以看到代码正常运行，并生成相应的趋势图。

免责声明

此系统只是用于分享加密货币的常见分析策略及量化交易方案，不构成任何投资建议，任何盈亏及法律风险与作者无关。