Exemplos da Biblioteca de Trading de Criptomoedas CCXT

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Exemplos

Para executar os exemplos do ccxt de qualquer pasta, digite um dos seguintes comandos no console.

Typescript

Exemplos de Typescript

JavaScript

Exemplos de JavaScript

node path/to/example.js # substituir pelo nome do arquivo real aqui

Estes exemplos podem exigir os seguintes módulos Node.js super úteis de alta qualidade por xpl:

• ololog: Registro multiplataforma com blackjack e prostitutas (ololog @ npm)
• ansicolor: Uma biblioteca JavaScript de qualidade para gerenciamento de cor/estilo ANSI (ansicolor @ npm)
• as-table: Uma função simples que imprime objetos como tabelas ASCII (as-table @ npm)

Todos os módulos acima são instalados automaticamente pelo npm com as dependências de desenvolvimento da biblioteca ccxt.

PHP

Exemplos de PHP

php -f path/to/example.php # substituir pelo nome do arquivo real aqui

Python

Exemplos de Python

python path/to/example.py # substituir pelo nome do arquivo real aqui

Citações do CCXT em Artigos e Teses

• Avaliando modelos de aprendizado de máquina para previsão
  2025, Shavez Mushtaq Qureshi, Asad Rehman Khattak, Muhammad Shah Rukh (Universidade de Qarshi), Atif Saeed, Farooq Ahmad (Universidade COMSATS de Islamabad), Sultan H. Almotiri, Mohammed A. Al Ghamdi (Universidade Umm Al-Qura)
• Detecção baseada em Aprendizado de Máquina de Esquemas de Pump-and-Dump em Tempo Real
  2024, Manuel Bolz, Kevin Bründler, Liam Kane, Panagiotis Patsias, Liam Tessendorf, Krzysztof M. Gogol, Taehoon Kim, Claudio J. Tessone (Universidade de Zurique)
• Prevendo o sinal de compra de criptomoedas com uma abordagem de aprendizado de árvore em conjunto para aprimorar decisões de compra
  2024, Raed Alsini, Abdulaziz A Alsulami, Abdulaziz A Alqurashi, Nawaf Alhebaishi, Badraddin Alturki, Mouhamad D Mashat (Universidade King Abdulaziz), Qasem Abu Al-Haija (Universidade de Ciência e Tecnologia da Jordânia), Ali Alqahtani, (Universidade de Najran)
• Um Método Híbrido de Explicação de Séries Temporais COMTE-LEFTIST para um Sistema de Recomendação de Bitcoin de Classificação de Séries Temporais
  2024, Lucas Rabelo de Araujo Morais, Teresa Bernarda Ludermir (Universidade Federal de Pernambuco)
• Redes Complexas Profundas: Aplicações na Modelagem de Sistemas Financeiros
  2024, Antonio Briola (University College London)
• Queda da FTX e consolidação da Binance: a fragilidade das Finanças Digitais Centralizadas
  2023, David Vidal-Tom´as, Antonio Briola, Tomaso Astea (University College London)
• Detectando Pump-and-Dumps com Ativos Cripto
  2023, Dean Fantazzini, Yufeng Xiao (Universidade Estadual de Moscou)
• Detectando Depegs: Rumo a uma Provisão de Liquidez Passiva mais Segura no Curve Finance
  2023, Thomas Cintra, Max Holloway (Xenophon Labs)
• Desenvolvimento de um Bot de Criptomoedas
  2023, José Manuel Rodríguez Lomeña (Universitat Politècnica de Catalunya)
• Estruturas de Dependência no Mercado de Criptomoedas de Alta a Baixa Frequência
  2022, Antonio Briola (University College London), Tomaso Astea (London School Of Economics)
• Anatomia da Falha de um Stablecoin: o Caso Terra-Luna
  2022, Antonio Briola, David Vidal-Tom´as, Yuanrong Wanga (University College London), Tomaso Astea (London School Of Economics)
• FreqAI: Generalizando Modelagem Adaptativa para Previsão de Séries Temporais Caóticas
  2022, Robert A. Caulk, Elin Törnquist, Matthias Voppichler, Andrew R. Lawless, Ryan McMullan, Wagner Costa Santos, Timothy C. Pogue, Johan van der Vlugt, Stefan P. Gehring, Pascal Schmidt (Freqtrade)
• Análise e Implementação de Bots de Arbitragem em Finanças Centralizadas e Descentralizadas
  2022, Claudio Gebbia (Universidade de Zurique)
• Detecção Híbrida de Pump and Dump de Criptomoedas
  2020, Hadi Mansourifar, Weidong Shi (Universidade de Houston), Lin Chen (Universidade Tecnológica do Texas)
• Trading de Criptomoedas: Uma Pesquisa Abrangente
  2020, Fan Fang, Carmine Ventre, Michail Basios, Leslie Kanthan, David Martinez-Rego, Fan Wu, Lingbo Li (King's College London)
• Algoritmo para Detecção de Discrepância de Preço de Criptomoedas
  2020, Imre Lendak, Marta Patiño Martínez, Gergely Tyukodi, Daniel Minguez Camacho (Universidad Politécnica de Madrid)
• Uma Análise Empírica do Python Package Index (PyPI)
  2019, Ethan Bommarito, Michael J Bommarito II (Universidade de Michigan)
• Até a lua: definindo e detectando pump-and-dumps de criptomoedas
  2018, Josh Kamps (Universidade VU de Amsterdã), Bennett Kleinberg (University College London)