А что, если бы 100 $ могли превратиться в 30000 $ всего за одну ночь? Звучит как фантастика, но я сделал это реальностью! Секрет в умном криптовалютном торговом боте, который я создал самостоятельно, используя возможности DeepSeek AI и API Dexscreener. В этом гайде я пошагово покажу, как вы можете повторить мой успех.
Готовы? Тогда начнём!
Недавно DeepSeek представил R1 — передовую ИИ-модель, которая открывает невероятные возможности. Представьте себе мощную, но бесплатную альтернативу ChatGPT, способную решать сложные задачи, включая создание умных торговых алгоритмов.
Dexscreener, в свою очередь, — это незаменимый инструмент для криптотрейдеров, предоставляющий в реальном времени аналитику по токенам, ликвидности и объемам торгов на децентрализованных биржах. Сочетая эти инструменты, я смог создать бота, который за одну ночь принес невероятную прибыль.
Впереди — детальный разбор процесса создания такого же бота. Готовы погрузиться в мир автоматической торговли? Тогда поехали! 🚀
Шаг 1: Начало работы
Сначала зарегистрируйтесь в DeepSeek AI. Это бесплатно и даёт возможность запускать пользовательские промпты для создания и развертывания ботов.
Напишите свой первый промпт
Начните с запроса к DeepSeek AI вести себя как опытный программист:
"Здравствуйте. Пожалуйста, сделайте вид, что вы профессиональный программист с дипломом Гарварда и 10-летним опытом.
Создайте бота для взаимодействия с Dexscreener.
Нам нужно парсить, сохранять и анализировать каждый койн, который оказался мошенническим (rug), взлетел в цене, стал tier-1, листинг на CEX и т.д., чтобы найти закономерности."
Это сгенерирует исходный код для вашего бота. Бот будет взаимодействовать с Dexscreener API для получения и анализа данных в реальном времени.
Шаг 2: Добавляем фильтры и чёрные списки
Торговля криптовалютами рискованна. Чтобы сделать бота безопаснее, необходимо добавить фильтры и чёрные списки. Эти функции позволят:
- Отсеивать рискованные токены.
- Вносить в чёрный список разработчиков, связанных с мошенничеством.
Чтобы бот был более надёжным, попросите DeepSeek добавить в код фильтры и чёрные списки для исключения рискованных токенов. Используйте такой промпт:
"Измените код, чтобы использовать фильтры, чёрный список монет и чёрный список разработчиков (dev blacklist),
чтобы вносить в него мошеннических девов.
И добавьте все эти настройки в config-файл."
Шаг 3: Избегаем фейкового объёма
Токены с фейковым объёмом торгов могут ввести ваш бота в заблуждение. Чтобы определять поддельные объёмы, интегрируйте API Pocket Universe.
Обновление бота
Используйте следующий промпт:
"Исключайте монеты с фейковым объёмом, проверяйте его поддельность через ваш алгоритм
или используйте Pocket Universe API, который тоже работает с Dexscreener."
Так вы добавите валидацию в свой бот, чтобы он не торговал ненадёжными токенами.
Шаг 4: Защита от Rug Pull
Чтобы избежать мошенничества, интегрируйте RugCheck.xyz. Также можно проверить, не был ли весь запас (supply) токена «упакован» (bundled) — это часто указывает на потенциальные проблемы. Используйте промпт:
"Проверь каждый токен на http://rugcheck.xyz и взаимодействуй только с контрактами,
помеченными как 'Good'.
Также проверь, не упакован ли весь запас монеты.
Если coin bundled — добавь в чёрный список и в чёрный список девов."
Шаг 5: Автоматизируем торговлю
Для автоматизации торговли подключите готовый бот типа BonkBot или Trojan. Они могут автоматически выполнять сделки на основе сигналов, которые вы получаете в своём боте.
Объединяем код и добавляем уведомления
Чтобы бот совершал сделки, можно интегрировать существующего торгового бота (BonkBot или Trojan). Также добавим поддержку Telegram для уведомлений. Промпт:
"Чтобы торговать выбранными токенами, используй BonkBot через Telegram,
добавь поддержку TG для уведомлений о покупках/продажах и объедините весь код в один.
Также напиши, как запустить этот код."
Шаг 6: Запуск бота
Вот основные действия для запуска бота:
- Клонируйте репозиторий (если у вас ещё нет кода, запросите его у DeepSeek).
- Установите зависимости:
pip install -r requirements.txt
- Настройте config.json с учётом фильтров и ключей к API.
- Запустите бота:
python trading_bot.py
Шаг 7: Необязательно — добавьте UI
В завершение вы можете попросить DeepSeek сгенерировать пользовательский интерфейс (UI) для бота. Хотя я не смог это показать из-за высокой загрузки, DeepSeek смог создать для меня UI, чтобы бот мог одновременно торговать и анализировать данные с Dexscreener.
Попросите DeepSeek:
"Создайте простой веб-интерфейс для моего бота с фильтрами, логами и торговой панелью."
Полный код
Ниже приведён пример кода, который объединяет все описанные функции (см. оригинал для подробностей и комментариев):
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import psycopg2
from sqlalchemy import create_engine
from typing import Dict, List, Optional
# Enhanced Configuration
CONFIG = {
"DB": {
"dbname": "dexscreener",
"user": "admin",
"password": "your_password",
"host": "localhost",
"port": "5432"
},
"FILTERS": {
"min_liquidity": 5000, # USD
"min_age_days": 3,
"coin_blacklist": [
"0x123...def", # Known scam token address
"SUSPECTCOIN" # Blacklisted symbol
],
"dev_blacklist": [
"0x456...abc", # Known rug developer address
"0x789...fed" # Another scam developer
],
"chain_whitelist": ["ethereum", "binance-smart-chain"]
}
}
class EnhancedDexScreenerBot:
def __init__(self):
self.engine = create_engine(
f'postgresql+psycopg2://{CONFIG["DB"]["user"]}:{CONFIG["DB"]["password"]}'
f'@{CONFIG["DB"]["host"]}/{CONFIG["DB"]["dbname"]}'
)
self._init_db()
self.model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)
self.historical_data = self._load_historical_data()
def _init_db(self):
"""Initialize database with additional security tables"""
with self.engine.connect() as conn:
conn.execute(\"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS blacklist (
address VARCHAR(42) PRIMARY KEY,
type VARCHAR(20) CHECK (type IN ('coin', 'dev')),
reason TEXT,
listed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_blacklist_type ON blacklist(type);
\""")
# Migrate config blacklists to database
self._seed_initial_blacklists()
def _seed_initial_blacklists(self):
"""Initialize blacklists from config"""
with self.engine.connect() as conn:
# Seed coin blacklist
for address in CONFIG["FILTERS"]["coin_blacklist"]:
conn.execute(
\"\"\"INSERT INTO blacklist (address, type)
VALUES (%s, 'coin')
ON CONFLICT (address) DO NOTHING\"\"\",
(address,)
)
# Seed dev blacklist
for address in CONFIG["FILTERS"]["dev_blacklist"]:
conn.execute(
\"\"\"INSERT INTO blacklist (address, type)
VALUES (%s, 'dev')
ON CONFLICT (address) DO NOTHING\"\"\",
(address,)
)
def apply_filters(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
\"\"\"Apply all security and quality filters\"\"\"
# Chain whitelist filter
df = df[df['chain'].isin(CONFIG["FILTERS"]["chain_whitelist"])]
# Liquidity filter
df = df[df['liquidity'] >= CONFIG["FILTERS"]["min_liquidity"]]
# Age filter
min_age = datetime.utcnow() - timedelta(days=CONFIG["FILTERS"]["min_age_days"])
df = df[pd.to_datetime(df['created_at']) < min_age]
# Database blacklist check
blacklisted_coins = pd.read_sql(
\"SELECT address FROM blacklist WHERE type = 'coin'\",
self.engine
)['address'].tolist()
blacklisted_devs = pd.read_sql(
\"SELECT address FROM blacklist WHERE type = 'dev'\",
self.engine
)['address'].tolist()
# Address and symbol checks
df = df[
~df['pair_address'].isin(blacklisted_coins) &
~df['base_token_address'].isin(blacklisted_coins) &
~df['creator_address'].isin(blacklisted_devs) &
~df['base_token_name'].isin(CONFIG["FILTERS"]["coin_blacklist"])
]
return df
def process_data(self, raw_data: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
\"\"\"Enhanced data processing with security fields\"\"\"
df = pd.DataFrame(raw_data)[[
'pairAddress', 'baseToken', 'quoteToken', 'priceUsd',
'liquidity', 'volume', 'chainId', 'dexId', 'createdAt'
]]
processed = pd.DataFrame({
'pair_address': df['pairAddress'],
'base_token_name': df['baseToken'].apply(lambda x: x['name']),
'base_token_address': df['baseToken'].apply(lambda x: x['address']),
'quote_token_address': df['quoteToken'].apply(lambda x: x['address']),
'price': pd.to_numeric(df['priceUsd']),
'liquidity': pd.to_numeric(df['liquidity']),
'volume_24h': pd.to_numeric(df['volume']['h24']),
'chain': df['chainId'],
'exchange': df['dexId'],
'created_at': pd.to_datetime(df['createdAt'], unit='ms'),
'timestamp': datetime.utcnow()
})
# Apply security filters
processed = self.apply_filters(processed)
return processed
def detect_anomalies(self, new_data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
\"\"\"Anomaly detection with blacklist awareness\"\"\"
if not new_data.empty:
features = new_data[['price', 'liquidity', 'volume_24h']]
features = np.log1p(features)
self.model.fit(self.historical_data)
anomalies = self.model.predict(features)
new_data['anomaly_score'] = self.model.decision_function(features)
return new_data[anomalies == -1]
return pd.DataFrame()
def analyze_market_events(self, anomalous_data: pd.DataFrame):
\"\"\"Enhanced analysis with blacklist monitoring\"\"\"
for _, row in anomalous_data.iterrows():
# Check for blacklist pattern matches
if self._detect_blacklist_pattern(row):
self._log_event(row, 'BLACKLIST_PATTERN')
# Existing detection logic
...
def _detect_blacklist_pattern(self, row: pd.Series) -> bool:
\"\"\"Detect patterns matching known blacklist characteristics\"\"\"
# Check for new addresses similar to blacklisted ones
similar_coins = pd.read_sql(f\"\"\"SELECT COUNT(*) FROM blacklist
WHERE type = 'coin'
AND similarity(address, '{row['base_token_address']}') > 0.8\"\"\", self.engine).scalar()
similar_devs = pd.read_sql(f\"\"\"SELECT COUNT(*) FROM blacklist
WHERE type = 'dev'
AND similarity(address, '{row['creator_address']}') > 0.8\"\"\", self.engine).scalar()
return similar_coins > 0 or similar_devs > 0
def add_to_blacklist(self, address: str, list_type: str, reason: str):
\"\"\"Programmatically add entries to blacklist\"\"\"
with self.engine.connect() as conn:
conn.execute(
\"\"\"INSERT INTO blacklist (address, type, reason)
VALUES (%s, %s, %s)
ON CONFLICT (address) DO UPDATE SET reason = EXCLUDED.reason\"\"\" ,
(address, list_type, reason)
)
def run(self):
\"\"\"Enhanced main loop with filtering\"\"\"
while True:
try:
raw_data = self.fetch_pair_data()
processed_data = self.process_data(raw_data)
if not processed_data.empty:
anomalies = self.detect_anomalies(processed_data)
self.analyze_market_events(anomalies)
processed_data.to_sql(
'pairs', self.engine,
if_exists='append', index=False
)
self.historical_data = pd.concat(
[self.historical_data, processed_data]
).tail(100000)
# Update blacklists periodically
self._refresh_blacklists()
time.sleep(60) # Add sleep between iterations
except Exception as e:
print(f"Runtime error: {e}")
def _refresh_blacklists(self):
\"\"\"Refresh blacklists from external sources\"\"\"
# Example: Sync with community-maintained blacklists
try:
response = requests.get("https://api.gopluslabs.io/api/v1/token_security/1")
data = response.json()
for token in data['tokens']:
if token['is_honeypot']:
self.add_to_blacklist(
token['contract_address'],
'coin',
'Automated honeypot detection'
)
except Exception as e:
print(f"Blacklist refresh failed: {e}")
# Example usage with blacklist management
if __name__ == "__main__":
bot = EnhancedDexScreenerBot()
# Manually add suspicious entry
bot.add_to_blacklist(
"0xNEW...SCAM",
"dev",
"Suspicious deployment pattern"
)
bot.run()
Следуя этим шагам, вы сможете создать криптовалютного торгового бота, который:
- Достаточно «умен», чтобы избегать мошеннических проектов.
- Эффективно выявляет тренды и закономерности.
- Способен приносить существенную прибыль за короткий срок.
Если я смог превратить 100 долларов в 35 000 за одну ночь, то и вы сможете! Попробуйте — и удачной торговли! 🚀
Отказ от ответственности
Торговля криптовалютами связана с высоким риском. Этот бот — лишь инструмент для помощи в анализе, а не финансовый совет. Всегда подходите к торговле ответственно.
А что, если бы 100 $ могли превратиться в 30000 $ всего за одну ночь? Звучит как фантастика, но я сделал это реальностью! Секрет в умном криптовалютном торговом боте, который я создал самостоятельно, используя возможности DeepSeek AI и API Dexscreener. В этом гайде я пошагово покажу, как вы можете повторить мой успех.
Готовы? Тогда начнём!
Недавно DeepSeek представил R1 — передовую ИИ-модель, которая открывает невероятные возможности. Представьте себе мощную, но бесплатную альтернативу ChatGPT, способную решать сложные задачи, включая создание умных торговых алгоритмов.
Dexscreener, в свою очередь, — это незаменимый инструмент для криптотрейдеров, предоставляющий в реальном времени аналитику по токенам, ликвидности и объемам торгов на децентрализованных биржах. Сочетая эти инструменты, я смог создать бота, который за одну ночь принес невероятную прибыль.
Впереди — детальный разбор процесса создания такого же бота. Готовы погрузиться в мир автоматической торговли? Тогда поехали! 🚀
Шаг 1: Начало работы
Сначала зарегистрируйтесь в DeepSeek AI. Это бесплатно и даёт возможность запускать пользовательские промпты для создания и развертывания ботов.
Напишите свой первый промпт
Начните с запроса к DeepSeek AI вести себя как опытный программист:
"Здравствуйте. Пожалуйста, сделайте вид, что вы профессиональный программист с дипломом Гарварда и 10-летним опытом.
Создайте бота для взаимодействия с Dexscreener.
Нам нужно парсить, сохранять и анализировать каждый койн, который оказался мошенническим (rug), взлетел в цене, стал tier-1, листинг на CEX и т.д., чтобы найти закономерности."
Это сгенерирует исходный код для вашего бота. Бот будет взаимодействовать с Dexscreener API для получения и анализа данных в реальном времени.
Шаг 2: Добавляем фильтры и чёрные списки
Торговля криптовалютами рискованна. Чтобы сделать бота безопаснее, необходимо добавить фильтры и чёрные списки. Эти функции позволят:
- Отсеивать рискованные токены.
- Вносить в чёрный список разработчиков, связанных с мошенничеством.
Чтобы бот был более надёжным, попросите DeepSeek добавить в код фильтры и чёрные списки для исключения рискованных токенов. Используйте такой промпт:
"Измените код, чтобы использовать фильтры, чёрный список монет и чёрный список разработчиков (dev blacklist),
чтобы вносить в него мошеннических девов.
И добавьте все эти настройки в config-файл."
Шаг 3: Избегаем фейкового объёма
Токены с фейковым объёмом торгов могут ввести ваш бота в заблуждение. Чтобы определять поддельные объёмы, интегрируйте API Pocket Universe.
Обновление бота
Используйте следующий промпт:
"Исключайте монеты с фейковым объёмом, проверяйте его поддельность через ваш алгоритм
или используйте Pocket Universe API, который тоже работает с Dexscreener."
Так вы добавите валидацию в свой бот, чтобы он не торговал ненадёжными токенами.
Шаг 4: Защита от Rug Pull
Чтобы избежать мошенничества, интегрируйте RugCheck.xyz. Также можно проверить, не был ли весь запас (supply) токена «упакован» (bundled) — это часто указывает на потенциальные проблемы. Используйте промпт:
"Проверь каждый токен на http://rugcheck.xyz и взаимодействуй только с контрактами,
помеченными как 'Good'.
Также проверь, не упакован ли весь запас монеты.
Если coin bundled — добавь в чёрный список и в чёрный список девов."
Шаг 5: Автоматизируем торговлю
Для автоматизации торговли подключите готовый бот типа BonkBot или Trojan. Они могут автоматически выполнять сделки на основе сигналов, которые вы получаете в своём боте.
Объединяем код и добавляем уведомления
Чтобы бот совершал сделки, можно интегрировать существующего торгового бота (BonkBot или Trojan). Также добавим поддержку Telegram для уведомлений. Промпт:
"Чтобы торговать выбранными токенами, используй BonkBot через Telegram,
добавь поддержку TG для уведомлений о покупках/продажах и объедините весь код в один.
Также напиши, как запустить этот код."
Шаг 6: Запуск бота
Вот основные действия для запуска бота:
- Клонируйте репозиторий (если у вас ещё нет кода, запросите его у DeepSeek).
- Установите зависимости:
pip install -r requirements.txt
- Настройте config.json с учётом фильтров и ключей к API.
- Запустите бота:
python trading_bot.py
Шаг 7: Необязательно — добавьте UI
В завершение вы можете попросить DeepSeek сгенерировать пользовательский интерфейс (UI) для бота. Хотя я не смог это показать из-за высокой загрузки, DeepSeek смог создать для меня UI, чтобы бот мог одновременно торговать и анализировать данные с Dexscreener.
Попросите DeepSeek:
"Создайте простой веб-интерфейс для моего бота с фильтрами, логами и торговой панелью."
Полный код
Ниже приведён пример кода, который объединяет все описанные функции (см. оригинал для подробностей и комментариев):
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import psycopg2
from sqlalchemy import create_engine
from typing import Dict, List, Optional
# Enhanced Configuration
CONFIG = {
"DB": {
"dbname": "dexscreener",
"user": "admin",
"password": "your_password",
"host": "localhost",
"port": "5432"
},
"FILTERS": {
"min_liquidity": 5000, # USD
"min_age_days": 3,
"coin_blacklist": [
"0x123...def", # Known scam token address
"SUSPECTCOIN" # Blacklisted symbol
],
"dev_blacklist": [
"0x456...abc", # Known rug developer address
"0x789...fed" # Another scam developer
],
"chain_whitelist": ["ethereum", "binance-smart-chain"]
}
}
class EnhancedDexScreenerBot:
def __init__(self):
self.engine = create_engine(
f'postgresql+psycopg2://{CONFIG["DB"]["user"]}:{CONFIG["DB"]["password"]}'
f'@{CONFIG["DB"]["host"]}/{CONFIG["DB"]["dbname"]}'
)
self._init_db()
self.model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)
self.historical_data = self._load_historical_data()
def _init_db(self):
"""Initialize database with additional security tables"""
with self.engine.connect() as conn:
conn.execute(\"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS blacklist (
address VARCHAR(42) PRIMARY KEY,
type VARCHAR(20) CHECK (type IN ('coin', 'dev')),
reason TEXT,
listed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_blacklist_type ON blacklist(type);
\""")
# Migrate config blacklists to database
self._seed_initial_blacklists()
def _seed_initial_blacklists(self):
"""Initialize blacklists from config"""
with self.engine.connect() as conn:
# Seed coin blacklist
for address in CONFIG["FILTERS"]["coin_blacklist"]:
conn.execute(
\"\"\"INSERT INTO blacklist (address, type)
VALUES (%s, 'coin')
ON CONFLICT (address) DO NOTHING\"\"\",
(address,)
)
# Seed dev blacklist
for address in CONFIG["FILTERS"]["dev_blacklist"]:
conn.execute(
\"\"\"INSERT INTO blacklist (address, type)
VALUES (%s, 'dev')
ON CONFLICT (address) DO NOTHING\"\"\",
(address,)
)
def apply_filters(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
\"\"\"Apply all security and quality filters\"\"\"
# Chain whitelist filter
df = df[df['chain'].isin(CONFIG["FILTERS"]["chain_whitelist"])]
# Liquidity filter
df = df[df['liquidity'] >= CONFIG["FILTERS"]["min_liquidity"]]
# Age filter
min_age = datetime.utcnow() - timedelta(days=CONFIG["FILTERS"]["min_age_days"])
df = df[pd.to_datetime(df['created_at']) < min_age]
# Database blacklist check
blacklisted_coins = pd.read_sql(
\"SELECT address FROM blacklist WHERE type = 'coin'\",
self.engine
)['address'].tolist()
blacklisted_devs = pd.read_sql(
\"SELECT address FROM blacklist WHERE type = 'dev'\",
self.engine
)['address'].tolist()
# Address and symbol checks
df = df[
~df['pair_address'].isin(blacklisted_coins) &
~df['base_token_address'].isin(blacklisted_coins) &
~df['creator_address'].isin(blacklisted_devs) &
~df['base_token_name'].isin(CONFIG["FILTERS"]["coin_blacklist"])
]
return df
def process_data(self, raw_data: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
\"\"\"Enhanced data processing with security fields\"\"\"
df = pd.DataFrame(raw_data)[[
'pairAddress', 'baseToken', 'quoteToken', 'priceUsd',
'liquidity', 'volume', 'chainId', 'dexId', 'createdAt'
]]
processed = pd.DataFrame({
'pair_address': df['pairAddress'],
'base_token_name': df['baseToken'].apply(lambda x: x['name']),
'base_token_address': df['baseToken'].apply(lambda x: x['address']),
'quote_token_address': df['quoteToken'].apply(lambda x: x['address']),
'price': pd.to_numeric(df['priceUsd']),
'liquidity': pd.to_numeric(df['liquidity']),
'volume_24h': pd.to_numeric(df['volume']['h24']),
'chain': df['chainId'],
'exchange': df['dexId'],
'created_at': pd.to_datetime(df['createdAt'], unit='ms'),
'timestamp': datetime.utcnow()
})
# Apply security filters
processed = self.apply_filters(processed)
return processed
def detect_anomalies(self, new_data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
\"\"\"Anomaly detection with blacklist awareness\"\"\"
if not new_data.empty:
features = new_data[['price', 'liquidity', 'volume_24h']]
features = np.log1p(features)
self.model.fit(self.historical_data)
anomalies = self.model.predict(features)
new_data['anomaly_score'] = self.model.decision_function(features)
return new_data[anomalies == -1]
return pd.DataFrame()
def analyze_market_events(self, anomalous_data: pd.DataFrame):
\"\"\"Enhanced analysis with blacklist monitoring\"\"\"
for _, row in anomalous_data.iterrows():
# Check for blacklist pattern matches
if self._detect_blacklist_pattern(row):
self._log_event(row, 'BLACKLIST_PATTERN')
# Existing detection logic
...
def _detect_blacklist_pattern(self, row: pd.Series) -> bool:
\"\"\"Detect patterns matching known blacklist characteristics\"\"\"
# Check for new addresses similar to blacklisted ones
similar_coins = pd.read_sql(f\"\"\"SELECT COUNT(*) FROM blacklist
WHERE type = 'coin'
AND similarity(address, '{row['base_token_address']}') > 0.8\"\"\", self.engine).scalar()
similar_devs = pd.read_sql(f\"\"\"SELECT COUNT(*) FROM blacklist
WHERE type = 'dev'
AND similarity(address, '{row['creator_address']}') > 0.8\"\"\", self.engine).scalar()
return similar_coins > 0 or similar_devs > 0
def add_to_blacklist(self, address: str, list_type: str, reason: str):
\"\"\"Programmatically add entries to blacklist\"\"\"
with self.engine.connect() as conn:
conn.execute(
\"\"\"INSERT INTO blacklist (address, type, reason)
VALUES (%s, %s, %s)
ON CONFLICT (address) DO UPDATE SET reason = EXCLUDED.reason\"\"\" ,
(address, list_type, reason)
)
def run(self):
\"\"\"Enhanced main loop with filtering\"\"\"
while True:
try:
raw_data = self.fetch_pair_data()
processed_data = self.process_data(raw_data)
if not processed_data.empty:
anomalies = self.detect_anomalies(processed_data)
self.analyze_market_events(anomalies)
processed_data.to_sql(
'pairs', self.engine,
if_exists='append', index=False
)
self.historical_data = pd.concat(
[self.historical_data, processed_data]
).tail(100000)
# Update blacklists periodically
self._refresh_blacklists()
time.sleep(60) # Add sleep between iterations
except Exception as e:
print(f"Runtime error: {e}")
def _refresh_blacklists(self):
\"\"\"Refresh blacklists from external sources\"\"\"
# Example: Sync with community-maintained blacklists
try:
response = requests.get("https://api.gopluslabs.io/api/v1/token_security/1")
data = response.json()
for token in data['tokens']:
if token['is_honeypot']:
self.add_to_blacklist(
token['contract_address'],
'coin',
'Automated honeypot detection'
)
except Exception as e:
print(f"Blacklist refresh failed: {e}")
# Example usage with blacklist management
if __name__ == "__main__":
bot = EnhancedDexScreenerBot()
# Manually add suspicious entry
bot.add_to_blacklist(
"0xNEW...SCAM",
"dev",
"Suspicious deployment pattern"
)
bot.run()
Следуя этим шагам, вы сможете создать криптовалютного торгового бота, который:
- Достаточно «умен», чтобы избегать мошеннических проектов.
- Эффективно выявляет тренды и закономерности.
- Способен приносить существенную прибыль за короткий срок.
Если я смог превратить 100 долларов в 35 000 за одну ночь, то и вы сможете! Попробуйте — и удачной торговли! 🚀
Отказ от ответственности
Торговля криптовалютами связана с высоким риском. Этот бот — лишь инструмент для помощи в анализе, а не финансовый совет. Всегда подходите к торговле ответственно.
