Python自动化数据分析与交易API

资源摘要信息: "py_scraper" 是一个使用Python编程语言编写的项目，旨在实现一系列金融相关的功能。根据描述，该项目包含以下几个主要知识点： 1. 旧订单处理和APY计算器：项目要求编写程序以输出完成旧订单时的信息，并能够使用APY（年化收益率）计算器，这是评估投资收益的一种方式。此外，项目还需要能够拍摄APY的屏幕截图以及记录每次存放BNB（Binance Coin）时经过的时间，以便跟踪和分析数据。 2. 数据采集和时间戳功能：项目需要能够启动并记录BTC（比特币）和WBTC（ Wrapped Bitcoin，一种ERC-20代币，与BTC价值挂钩）的余额和时间戳。这涉及到实时数据采集和时间管理，以便准确反映加密货币的实时价值。 3. 数学运算：根据当前的BTC、WBTC余额和BNB数量进行数学运算，计算APY。这包括对金融数据进行处理，例如计算投资回报率、执行货币转换等。 4. API集成与功能实现：项目中提到了多个与API相关的功能，如蜡烛棒功能、当前价格功能、订单履行功能、书籍报价功能（获取当前要价和出价）、平衡功能和买卖功能。这些功能要求与外部API进行交互，获取和处理加密货币市场的实时数据。 5. 可读时间转换和货币处理功能：需要创建一个将UNIX时间戳转换为可读时间格式的函数，以及实现四舍五入加密货币数量的功能。这些是金融数据处理中常用的功能，用于确保时间信息和货币值的准确性。 6. 数据分析功能：项目需要实现中值函数，用于寻找百分比变化的功能，并进行数据的四舍五入处理。这些功能对于金融数据分析非常重要，可以用来评估市场动态和投资表现。 7. 机器人运行监测：项目还包括一个运行中的机器人组件，它负责显示标题、时间、未结订单、中位数高/低价、最后的价格等信息，并且有能力获取过去21天的中位数高点和低点，以及可用余额和总余额。这些信息对于实时监控市场和资产表现至关重要。 8. 价格比较和决策逻辑：项目描述中提到了价格比较，例如，如果某个价格与出价之间的百分比差大于0.16%，则采取较高的价格，要价或中位数高价。这表明项目需要集成决策逻辑，根据市场数据做出相应的交易决策。 9. 独立页面展示API：项目还需要一个单独的页面来展示API的信息，这可能涉及到前端开发技能，如HTML、CSS、JavaScript等，以便用户可以直观地看到数据和图表。 整体来看，"py_scraper" 项目要求开发者具备Python编程技能、对金融市场的理解、数据处理能力、API集成和调用知识、以及前端展示技术。项目的目标是创建一个能够自动采集和分析加密货币市场数据的工具，并据此提供用户界面，使用户能够做出更明智的金融决策。