„Den Dip kaufen“ – das R-Skript

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Also habe ich letzte Nacht eine sehr einfache Anleitungstabelle gepostet, die beim Kauf des Dip helfen könnte ([https://www.reddit.com/r/CryptoCurrency/comments/pdkxxh/buying_the_dip_suggestion_table/](https://www.reddit.com/r/CryptoCurrency/comments/pdkxxh/buying_the_dip_suggestion_table/)). Seitdem hatte ich mehrere Anfragen, wie ich es gemacht habe, also dachte ich, ich mache einfach einen Beitrag über die Einrichtung mit der Coingecko-API in RStudio.

1. Rstudio von hier herunterladen: [https://www.rstudio.com/](https://www.rstudio.com/).
2. Erstellen Sie nach dem Setup eine neue .R- oder .Rmd-Datei und installieren Sie R-Pakete, bei denen es sich um vorgefertigte Skripte handelt, mit denen R ziemlich viel Spaß macht. Um diese Pakete zu installieren, führen Sie install.packages("Paketname") aus. Coingecko API hat ein R-Paket namens „geckor“ (Dokumentation hier: [https://cran.r-project.org/web/packages/geckor/index.html](https://cran.r-project.org/web/packages/geckor/index.html)). Yes R-Pakete, insbesondere die von CRAN, können sicher verwendet werden. Andere Pakete, die ich häufig verwende, sind „dplyr“, „data.table“, „ggplot2“, „Hmisc“. Sobald Pakete installiert sind, müssen Sie require("package_name") oder library("package_name") oben in Ihrem Skript verwenden, um sie in Ihrer Sitzung zu verwenden. Bei Paketnamen muss die Groß-/Kleinschreibung beachtet werden – Stackoverflow ist Ihr bester Freund.
3. Rufen Sie den Münzpreis der letzten 14 Tage mit diesem Code an. Es ist ziemlich einfach.

geckor::coin_history(coin_id = „bitcoin“, vs_currency = „usd“, Tage = 14)

4. Sobald Sie die Daten haben, können Sie nach Belieben berechnen, mit ggplot2 grafisch darstellen oder als .csv exportieren. Die Möglichkeiten sind endlos. Denken Sie nur daran, dass die Coingecko-API ein Anruflimit/eine Verzögerung hat, sodass Sie möglicherweise warten müssen, wenn Sie es übertreiben.

5. Um die Tabelle, die ich gestern gepostet habe, neu zu erstellen, kopieren Sie einfach diesen Code, fügen Sie ihn ein und führen Sie ihn aus! Ich habe es letzte Nacht spät geschrieben und es ist nicht meine beste Arbeit, aber es sollte laufen. Ich denke, lol… Stackoverflow sollte bereits alle Antworten auf alle möglichen Fragen haben, die Sie stellen können. Falls nicht, beantworte ich bereits alle Fragen.

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`require(dplyr)`

`erfordern(geckor)`

`erfordern (Hmisc)`

`require(data.table)`

`cryptos = c(“bitcoin“,“ethereum“,“cardano“,“,binancecoin“,“,ripple“,“,dogecoin“,“,solana“,“,polkadot“,“,uniswap“,“,monero“),vechain““, tezos””,algorand””,Mond”)`

`coin_fetcher <- function(coin){return(rbind(geckor::coin_history(coin_id = coin, vs_currency = “usd”, days = 14) %>% mutieren(d=14) %>% mutieren(n=rev(1:n()))))}`

`tmp <- do.call(rbind, lapply(1:length(cryptos), function(x) coin_fetcher(cryptos .)[x])))`

`tmp2 <- tmp %>%`

`group_by(coin_id) %>%`

`mutieren(aktuell.Preis = Preis .)[which.max(timestamp)]) %>%`

`group_by(coin_id,current.price, d) %>%`

`mutate(volume_correction = total_volume/max(total_volume)) %>%`

`mutate(vol_adj_price = price*volume_correction) %>%`

`summarise(mkt.cap = mean(market_cap), vol.adj.14d.mean=Hmisc::wtd.mean(x=price, w=volume_correction), wtd.sd= sqrt(Hmisc::wtd.var(price )), .groups = 'drop') %>%`

`arrange(-mkt.cap) %>%`

`mutate(percent.difference = (current.price-vol.adj.14d.mean)/vol.adj.14d.mean*100, z.score = (current.price-vol.adj.14d.mean)/wtd .sd) %>%`

`mutate(level1.dip = vol.adj.14d.mean-(wtd.sd*1),`

`level2.dip = vol.adj.14d.mean-(wtd.sd*2),`

`level3.dip = vol.adj.14d.mean-(wtd.sd*3)) %>%`

`select(-d,-mkt.cap)`

`export <- data.frame(tmp2 .)[,1], bewerben (tmp2[,2:ncol(tmp2)], 2, Funktion(x) Format(rund(x, 4), nklein = 4)))`

`data.table::fwrite(export, „~/Downloads/todays_table.csv“)`

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Reddit von Ahjustsea ansehen – Quelle ansehen

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