Необходимо сделать индикатор для TradingView.
ТЗ:
Индикатор будет использоваться на 1-минутном графике. В начинке индикатора 4 параметра, на которые он должен опираться (2 индикатора-супертренда и 2 пятнадцатиминутных графика).
1. Супертренд 1
2. Супертренд 2
3. 15-минутный график хайкин-аши
4. 15-минутный график с обычными свечами
Дефолтные настройка супетренда 1:
ATR period - 2
Source - hlc3
ATR multiplier - 1.2
Change ATR calculation method - ВКЛ
Дефолтные настройка супетренда 2:
ATR period - 3
Source - hlc3
ATR multiplier - 1.2
Change ATR calculation method - ВКЛ
Индикатор должен представлять собой треугольную стрелку, направленную вверх и зеленую для направления лонг, направленную вниз и красную для направления шорт.
Индикатор в лонг должен появляться в случаях, когда на свече присутствуют оба лонговых супертренда, свечи и на обычном 15-минутном графике, и на 15-минутном графике хайкин аши зеленые. Индикатор в шорт - наоборот.
Для простоты описания назовем каждый из параметров знаком "+" для лонга, знаком "-" для шорта.
Индикатор должен появляться только один раз в случае, когда все вышеперечисленные 4 параметра совпадают (то есть не на каждой свече друг за другом, а однократно, для лонга обозначим это ++++). Если какой-то из параметров через некоторое время исчезает (+-++), а потом снова появляется (++++), то индикатор в лонг снова должен появиться. Для шорта - наоборот.
В случае, когда появились два супертренда (++??), то индикатор должен появляться только в течение 10 минут после их появления. То есть если сразу или в течение 10 минут после появления двух супертрендов все параметры совпадут (++++), то должен появиться индикатор в лонг. Если через 11 минут все параметры совпали, то индикатор появляться НЕ должен. Когда пропадает один из супертрендов (+-?? или -+??), а затем снова появляется (++??), то отсчет должен начаться заново. Для шорта - наоборот. Таймер по возможности желательно сделать настраиваемым для тестирования разных значений.
Скрипт супертренда предоставлю.
Требуется команда для доработки двух приложений на Java: одно на legacy primefaces, другое на современном spring. Также ищутся специалисты по C++ для выявления и описания определенных частей существующего кода embedded на английском. Код писать не требуется.
Ищется разработчик для создания криптовалютного бота для трейдинга с функциями трейлинга и стоплосса. Предпочтительно использование Python, но открыты к другим языкам. Необходимы навыки и опыт в разработке подобных решений.
Требуется собрать TOR под Linux с одной небольшой доработкой. Работа займет пару часов, бюджет составляет 60$. Ожидается выполнение проекта в кратчайшие сроки.
Требуется разработка бота для автоматической торговли на платформе BINANCE Futures. Торговая стратегия уже разработана и изложена в техническом задании. Обязателен опыт создания ботов для данной платформы. Бюджет обсуждаемый.
Разработайте бота, который будет мониторить анонсы листингов на бирже Binance и автоматически закупать новые монеты на Gate.io. Бот должен предоставлять статистику о закупках и иметь возможность настройки максимального отклонения от рыночного курса. Важно минимизировать задержку выполнения алгоритма после появления новости о листинге.
Необходимо разработать бота или скрипт для автоматизации действий в браузере. Скрипт должен входить в аккаунт MetaMask, менять сеть на Huobi, загружать изображение и генерировать случайные название и описание для последующего нажатия на кнопку mint. Процесс записан на видео для ознакомления.
Необходимо создать приложение на платформе .NET, которое будет взаимодействовать с несколькими API. Кандидатам будут предоставлены подробности о проекте. Ожидается опыт работы с API и знание .NET.
Ищется специалист для платной ИТ консультации по алгоритмам и структурам данных с рабочими знаниями и опытом решения задач программирования на Python. Консультации продолжительностью 1-2 часа для быстрого анализа и разъяснения решений задач, аналогичных тем, что предлагаются на Codility.
Требуется разработка ML модели для определения детского плача с минимальными ложными срабатываниями, включая влияние белого шума. Подготовка фичей должна осуществляться в TensorFlow Lite. Имеется нормализованный размеченный датасет: 1000 положительных и 6000 отрицательных файлов. Необходимо предоставить результат в формате TensorFlow Lite и исходники модели.
Требуется создать программу для копирования данных с браузеров, предпочтительно на языке C#. Ожидается работающий продукт, который сможет извлекать информацию из различных браузеров. Подробности могут быть предоставлены по запросу.