Cripto Insights

Criar um programa para monitorar entradas em criptomoedas, atualizar preços e fornecer insights. Vou descrever os passos gerais e detalhar a lógica necessária.

Etapas do Projeto

1. Escolher a Linguagem de Programação
    •    Python: Ideal para projetos de automação, possui bibliotecas excelentes como pandas para manipulação de dados, e APIs de mercado de cripto como a ccxt ou CoinGecko.

2. Arquitetura do Programa

O programa pode ter as seguintes funcionalidades:
    1.    Registro de Entradas/Saídas: Guardar transações feitas (compra/venda de cripto).
    2.    Atualização de Preços: Consultar APIs de mercado em tempo real para atualizar os preços das criptos.
    3.    Insights para Decisão:
    •    Comparar preços de compra com os atuais.
    •    Calcular ganhos/perdas percentuais.
    •    Sugerir oportunidades baseadas em tendências.

3. Ferramentas Necessárias
    •    Bibliotecas Python:
    •    pandas: Manipulação de dados.
    •    Ccxt: Conexão com corretoras.
    •    Requests: Para buscar dados via APIs públicas, como CoinGecko.
    •    Matplotlib ou plotly: Gráficos e visualizações.
    •    Banco de Dados:
    •    SQLite (simples para projetos locais).
    •    Ou até uma planilha (com openpyxl ou Google Sheets API).

4. Estrutura do Programa

Aqui está uma visão geral:
    1.    Importação e Setup
    •    Conectar-se à API para obter dados.
    •    Criar ou carregar o banco de dados/arquivo de transações.
    2.    Módulo de Registro de Transações
    •    Permitir que você insira manualmente as transações realizadas, como:
    •    Data da compra/venda.
    •    Criptomoeda (ex.: Btc, eth).
    •    Quantidade e preço.
    3.    Módulo de Atualização de Preços
    •    Atualizar os preços em tempo real usando uma API (ex.: CoinGecko).
    •    Calcular o valor atual de cada posição.
    4.    Módulo de Insights
    •    Analisar os dados, por exemplo:
    •    Calculando ROI (Retorno sobre o Investimento).
    •    Identificando criptos subvalorizadas (comparar com média histórica, RSI, etc.).
    •    Indicando top performers e losers no portfólio.
    5.    Interface
    •    Inicialmente, pode ser via terminal.
    •    Evoluir para uma interface gráfica (ex.: Tkinter, Dash ou Streamlit).

Exemplo de Código Básico

Aqui está um exemplo simples de como você pode começar:

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime

# Configuração de API
API_URL = "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price"

# Registro de transações
transactions = [
    {"date": "2024-12-01", "crypto": "bitcoin", "amount": 0.01, "price": 30000},
    {"date": "2024-12-05", "crypto": "ethereum", "amount": 0.5, "price": 2000},
]

# Atualização de preços
def fetch_prices(cryptos):
    params = {"ids": ",".join(cryptos), "vs_currencies": "usd"}
    response = requests.get(API_URL, params=params)
    return response.json()

# Processamento
def calculate_insights(transactions, prices):
    insights = []
    for tx in transactions:
        current_price = prices[tx["crypto"]]["usd"]
        investment_value = tx["amount"] * tx["price"]
        current_value = tx["amount"] * current_price
        roi = ((current_value - investment_value) / investment_value) * 100

        insights.append({
            "crypto": tx["crypto"],
            "amount": tx["amount"],
            "bought_at": tx["price"],
            "current_price": current_price,
            "current_value": current_value,
            "roi_percent": roi,
        })
    return pd.DataFrame(insights)

# Main
if __name__ == "__main__":
    cryptos = {tx["crypto"] for tx in transactions}
    prices = fetch_prices(cryptos)
    insights = calculate_insights(transactions, prices)

    print("Portfolio Insights:")
    print(insights)

Como Melhorar
    1.    Gráficos de Tendências:
Use bibliotecas como matplotlib ou plotly para mostrar mudanças no valor do portfólio ao longo do tempo.
    2.    Integração com Planilhas:
Registre automaticamente transações e insights no Google Sheets com a API do Google.
    3.    Alertas de Preços:
Configure notificações (via e-mail ou Telegram) quando os preços atingirem certos limites.
    4.    Machine Learning:
Utilize modelos preditivos para identificar boas entradas ou saídas (ex.: Usando sklearn).

Caso queira ajuda em algum ponto específico, posso detalhar ou criar partes do programa com você!