如何使用 DeepSeek 和 Dexscreener 构建免费的 AI 加密交易机器人?
我使用DeepSeek AI和Dexscreener API构建的一个简单的 AI 加密交易机器人实现了这一目标。在本文中,我将逐步指导您如何构建像我一样的机器人。
DeepSeek 最近发布了R1,这是一种先进的 AI 模型。您可以将其视为 ChatGPT 的免费开源版本,但增加了一些功能。这使它成为构建 AI 驱动应用程序(包括交易机器人)的绝佳工具。Dexscreener 是一种用于跟踪去中心化交易所 (DEX) 的强大工具。它提供有关代币价格、流动性和交易量的实时数据,对加密货币交易者来说必不可少。
步骤 1:入门 首先,在此注册 DeepSeek AI 。
它可以免费使用,并允许您运行自定义提示来构建和部署机器人。 写下你的第一个提示 首先让 DeepSeek AI 充当一位经验丰富的程序员:
“你好。请假装你是一个专业程序员一个哈佛学位和10年的经验。
创造一个机器人到与 Dexscreener 交互。
我们需要到解析、保存和分析每一枚坚固/抽取/成为层的硬币1、上线CEX等到找到模式”。
这将为您的机器人生成初始代码。该机器人将与 Dexscreener API 交互以获取实时数据并进行分析。
第 2 步:添加过滤器和黑名单
加密货币交易存在风险。为了使机器人更安全,我们需要添加过滤器和黑名单。这些功能将:
- 过滤掉有风险的代币。
- 将与诈骗相关的开发商列入黑名单。
为了使机器人更加强大,我们需要添加过滤器和黑名单以避免有风险的令牌。使用以下提示:
“修改代码 以使用过滤器、硬币黑名单和开发者黑名单将开发人员列入黑名单。
并将所有这些设置放入配置文件中。”
步骤 3:避免虚假音量
具有虚假交易量的代币可能会欺骗您的机器人。要检测虚假交易量,请集成Pocket Universe API。
更新你的机器人
使用以下提示:
“避免使用虚假数量的硬币,通过你的算法检查它是否是假的,或者使用与 Dexscreener 兼容的 Pocket Universe API。”
这会为您的机器人添加一个验证步骤,确保它不会交易不可靠的代币。
步骤 4:防止地毯被拉扯
为了避免诈骗,请与RugCheck.xyz集成。此外,我们可以检测代币供应是否捆绑,这通常是一个危险信号。使用以下提示:
“检查 http://rugcheck.xyz 上的每个代币,并仅与标记为“良好”的合约进行交互。
另外,检查代币的供应是否未捆绑。
如果捆绑 - 黑名单+dev 黑名单。”
第 5 步:自动交易
对于自动交易,请集成BonkBot或Trojan等机器人。这些机器人可以根据您的机器人信号执行交易。 合并代码并添加通知 为了执行交易,我们可以集成现有的交易机器人,如BonkBot或Trojan。我们还将添加 Telegram 通知支持。使用以下提示:
“要交易选定的代币,请通过 Telegram 使用 BonkBot,同时添加 TG 支持以获取买入/卖出通知,并将所有 代码合并为一体。
另外,请写出如何启动此代码。”
第 6 步:启动你的机器人
启动机器人的方法如下: 克隆机器人的存储库(如果您还没有,请向 DeepSeek 索取代码)。 安装依赖项:
pip 安装 -r 要求.txt txt
config.json
使用您的过滤器和 API 密钥配置文件。
运行机器人:
python 交易机器人.py py
步骤 7:可选 — 添加 UI
最后,您可以要求 DeepSeek 为您的机器人创建 UI。尽管由于流量太大,我无法显示它,但 DeepSeek 成功地为我的机器人创建了一个 UI,使其准备好进行交易和分析来自 Dexscreener 的数据。 询问DeepSeek:
为我的机器人创建一个简单的 Web UI,其中包含过滤器、日志和交易仪表板。
完整代码也可以在这里找到
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import psycopg2
from sqlalchemy import create_engine
from typing import Dict, List, Optional# Enhanced Configuration
CONFIG = {"DB": {"dbname": "dexscreener","user": "admin","password": "your_password","host": "localhost","port": "5432"},"FILTERS": {"min_liquidity": 5000, # USD"min_age_days": 3,"coin_blacklist": ["0x123...def", # Known scam token address"SUSPECTCOIN" # Blacklisted symbol],"dev_blacklist": ["0x456...abc", # Known rug developer address"0x789...fed" # Another scam developer],"chain_whitelist": ["ethereum", "binance-smart-chain"]}
}class EnhancedDexScreenerBot:def __init__(self):self.engine = create_engine(f'postgresql+psycopg2://{CONFIG["DB"]["user"]}:{CONFIG["DB"]["password"]}'f'@{CONFIG["DB"]["host"]}/{CONFIG["DB"]["dbname"]}')self._init_db()self.model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)self.historical_data = self._load_historical_data()def _init_db(self):"""Initialize database with additional security tables"""with self.engine.connect() as conn:conn.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS blacklist (address VARCHAR(42) PRIMARY KEY,type VARCHAR(20) CHECK (type IN ('coin', 'dev')),reason TEXT,listed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_blacklist_type ON blacklist(type);""")# Migrate config blacklists to databaseself._seed_initial_blacklists()def _seed_initial_blacklists(self):"""Initialize blacklists from config"""with self.engine.connect() as conn:# Seed coin blacklistfor address in CONFIG["FILTERS"]["coin_blacklist"]:conn.execute("""INSERT INTO blacklist (address, type)VALUES (%s, 'coin')ON CONFLICT (address) DO NOTHING""",(address,))# Seed dev blacklistfor address in CONFIG["FILTERS"]["dev_blacklist"]:conn.execute("""INSERT INTO blacklist (address, type)VALUES (%s, 'dev')ON CONFLICT (address) DO NOTHING""",(address,))def apply_filters(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:"""Apply all security and quality filters"""# Chain whitelist filterdf = df[df['chain'].isin(CONFIG["FILTERS"]["chain_whitelist"])]# Liquidity filterdf = df[df['liquidity'] >= CONFIG["FILTERS"]["min_liquidity"]]# Age filtermin_age = datetime.utcnow() - timedelta(days=CONFIG["FILTERS"]["min_age_days"])df = df[pd.to_datetime(df['created_at']) < min_age]# Database blacklist checkblacklisted_coins = pd.read_sql("SELECT address FROM blacklist WHERE type = 'coin'",self.engine)['address'].tolist()blacklisted_devs = pd.read_sql("SELECT address FROM blacklist WHERE type = 'dev'",self.engine)['address'].tolist()# Address and symbol checksdf = df[~df['pair_address'].isin(blacklisted_coins) &~df['base_token_address'].isin(blacklisted_coins) &~df['creator_address'].isin(blacklisted_devs) &~df['base_token_name'].isin(CONFIG["FILTERS"]["coin_blacklist"])]return dfdef process_data(self, raw_data: List[Dict]) -> pd.DataFrame:"""Enhanced data processing with security fields"""df = pd.DataFrame(raw_data)[['pairAddress', 'baseToken', 'quoteToken', 'priceUsd','liquidity', 'volume', 'chainId', 'dexId', 'createdAt']]processed = pd.DataFrame({'pair_address': df['pairAddress'],'base_token_name': df['baseToken'].apply(lambda x: x['name']),'base_token_address': df['baseToken'].apply(lambda x: x['address']),'quote_token_address': df['quoteToken'].apply(lambda x: x['address']),'price': pd.to_numeric(df['priceUsd']),'liquidity': pd.to_numeric(df['liquidity']),'volume_24h': pd.to_numeric(df['volume']['h24']),'chain': df['chainId'],'exchange': df['dexId'],'created_at': pd.to_datetime(df['createdAt'], unit='ms'),'timestamp': datetime.utcnow()})# Apply security filtersprocessed = self.apply_filters(processed)return processeddef detect_anomalies(self, new_data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:"""Anomaly detection with blacklist awareness"""if not new_data.empty:features = new_data[['price', 'liquidity', 'volume_24h']]features = np.log1p(features)self.model.fit(self.historical_data)anomalies = self.model.predict(features)new_data['anomaly_score'] = self.model.decision_function(features)return new_data[anomalies == -1]return pd.DataFrame()def analyze_market_events(self, anomalous_data: pd.DataFrame):"""Enhanced analysis with blacklist monitoring"""for _, row in anomalous_data.iterrows():# Check for blacklist pattern matchesif self._detect_blacklist_pattern(row):self._log_event(row, 'BLACKLIST_PATTERN')# Existing detection logic...def _detect_blacklist_pattern(self, row: pd.Series) -> bool:"""Detect patterns matching known blacklist characteristics"""# Check for new addresses similar to blacklisted onessimilar_coins = pd.read_sql(f"""SELECT COUNT(*) FROM blacklistWHERE type = 'coin'AND similarity(address, '{row['base_token_address']}') > 0.8""", self.engine).scalar()similar_devs = pd.read_sql(f"""SELECT COUNT(*) FROM blacklistWHERE type = 'dev'AND similarity(address, '{row['creator_address']}') > 0.8""", self.engine).scalar()return similar_coins > 0 or similar_devs > 0def add_to_blacklist(self, address: str, list_type: str, reason: str):"""Programmatically add entries to blacklist"""with self.engine.connect() as conn:conn.execute("""INSERT INTO blacklist (address, type, reason)VALUES (%s, %s, %s)ON CONFLICT (address) DO UPDATE SET reason = EXCLUDED.reason""",(address, list_type, reason))def run(self):"""Enhanced main loop with filtering"""while True:try:raw_data = self.fetch_pair_data()processed_data = self.process_data(raw_data)if not processed_data.empty:anomalies = self.detect_anomalies(processed_data)self.analyze_market_events(anomalies)processed_data.to_sql('pairs', self.engine, if_exists='append', index=False)self.historical_data = pd.concat([self.historical_data, processed_data]).tail(100000)# Update blacklists periodicallyself._refresh_blacklists()time.sleep(60) # Add sleep between iterationsexcept Exception as e:print(f"Runtime error: {e}")def _refresh_blacklists(self):"""Refresh blacklists from external sources"""# Example: Sync with community-maintained blackliststry:response = requests.get("https://api.gopluslabs.io/api/v1/token_security/1")data = response.json()for token in data['tokens']:if token['is_honeypot']:self.add_to_blacklist(token['contract_address'], 'coin', 'Automated honeypot detection')except Exception as e:print(f"Blacklist refresh failed: {e}")# Example usage with blacklist management
if __name__ == "__main__":bot = EnhancedDexScreenerBot()# Manually add suspicious entrybot.add_to_blacklist("0xNEW...SCAM", "dev", "Suspicious deployment pattern")bot.run()
1
通过遵循这些步骤,您可以创建一个实时的加密货币交易机器人,该机器人可以:
足够聪明,可以避免诈骗。
能够有效地检测趋势和模式。
如果我能在一夜之间将100美元变成35,000美元,你也可以!试试看,祝你交易愉快!🚀
免责声明:加密货币交易涉及高风险。此机器人是协助您分析的工具,不是财务建议。请始终负责任地进行交易。
1
相关文章:

如何使用 DeepSeek 和 Dexscreener 构建免费的 AI 加密交易机器人?
我使用DeepSeek AI和Dexscreener API构建的一个简单的 AI 加密交易机器人实现了这一目标。在本文中,我将逐步指导您如何构建像我一样的机器人。 DeepSeek 最近发布了R1,这是一种先进的 AI 模型。您可以将其视为 ChatGPT 的免费开源版本,但增加…...

buu-jarvisoj_level0-好久不见30
嘶,我咋觉得这个也是栈溢出呢,找到读取的值,在再找到后门函数...
深度学习查漏补缺:1.梯度消失、梯度爆炸和残差块
一、梯度消失 梯度消失的根本原因在于 激活函数的性质和链式法则的计算: 激活函数的导数很小: 常见的激活函数(例如 Sigmoid 和 Tanh)在输入较大或较小时,输出趋于饱和(Sigmoid 的输出趋于 0 或 1…...

【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】2.2 多维数组切片:跨步访问与内存布局
2.2 多维数组切片:跨步访问与内存布局 目录/提纲 #mermaid-svg-FbBIOMVivQfdX2LJ {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-FbBIOMVivQfdX2LJ .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-FbBIOMVivQ…...

ResNet--深度学习中的革命性网络架构
一、引言 在深度学习的研究和应用中,网络架构的设计始终是一个关键话题。随着计算能力和大数据的不断提升,深度神经网络逐渐成为解决复杂任务的主流方法。然而,随着网络层数的增加,训练深度神经网络往往面临梯度消失或梯度爆炸的…...
TypeScript语言的语法糖
TypeScript语言的语法糖 TypeScript作为一种由微软开发的开源编程语言,它在JavaScript的基础上添加了一些强类型的特性,使得开发者能够更好地进行大型应用程序的构建和维护。在TypeScript中,不仅包含了静态类型、接口、枚举等强大的特性&…...

17.2 图形绘制4
版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的。 17.2.5 线条样式 C#为画笔绘制线段提供了多种样式:一是线帽(包括起点和终点处)样式;…...

tomcat核心组件及原理概述
目录 1. tomcat概述 1.1 概念 1.2 官网地址 2. 基本使用 2.1下载 3. 整体架构 3.1 核心组件 3.2 从web.xml配置和模块对应角度 3.3 如何处理请求 4. 配置JVM参数 5. 附录 1. tomcat概述 1.1 概念 什么是tomcat Tomcat是一个开源、免费、轻量级的Web服务器。 Tomca…...

本地部署DeepSeek教程(Mac版本)
第一步、下载 Ollama 官网地址:Ollama 点击 Download 下载 我这里是 macOS 环境 以 macOS 环境为主 下载完成后是一个压缩包,双击解压之后移到应用程序: 打开后会提示你到命令行中运行一下命令,附上截图: 若遇…...

MyBatis-Plus笔记-快速入门
大家在日常开发中应该能发现,单表的CRUD功能代码重复度很高,也没有什么难度。而这部分代码量往往比较大,开发起来比较费时。 因此,目前企业中都会使用一些组件来简化或省略单表的CRUD开发工作。目前在国内使用较多的一个组件就是…...

爬取豆瓣书籍数据
# 1. 导入库包 import requests from lxml import etree from time import sleep import os import pandas as pd import reBOOKS [] IMGURLS []# 2. 获取网页源代码 def get_html(url):headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36…...

基于微信小程序的电子商城购物系统设计与实现(LW+源码+讲解)
专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。 技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容:…...

6-图像金字塔与轮廓检测
文章目录 6.图像金字塔与轮廓检测(1)图像金字塔定义(2)金字塔制作方法(3)轮廓检测方法(4)轮廓特征与近似(5)模板匹配方法6.图像金字塔与轮廓检测 (1)图像金字塔定义 高斯金字塔拉普拉斯金字塔 高斯金字塔:向下采样方法(缩小) 高斯金字塔:向上采样方法(放大)…...

【Ai】DeepSeek本地部署+Page Assist图形界面
准备工作 1、ollama,用于部署各种开源模型,并开放接口的程序 https://ollama.com/download 2、deepseek-r1:32b 模型 https://ollama.com/library/deepseek-r1:32b 不同的模型版本对计算机性能的要求不一样,版本越高对显卡和内存的要求越高…...

【最长不下降子序列——树状数组、线段树、LIS】
题目 代码 #include <bits/stdc.h> using namespace std; const int N 1e510; int a[N], b[N], tr[N];//a保存权值,b保存索引,tr保存f,g前缀属性最大值 int f[N], g[N]; int n, m; bool cmp(int x, int y) {if(a[x] ! a[y]) return a[x] < a[…...
【实战篇章】深入探讨:服务器如何响应前端请求及后端如何查看前端提交的数据
文章目录 深入探讨:服务器如何响应前端请求及后端如何查看前端提交的数据一、服务器如何响应前端请求HTTP 请求生命周期全解析1.前端发起 HTTP 请求(关键细节强化版)2. 服务器接收请求(深度优化版) 二、后端如何查看前…...

Games104——引擎工具链基础
总览 工具链 用户到引擎架构图 工具链是衔接不同岗位、软件之间的桥梁,比如美术与技术,策划与美术,美术软件与引擎本身等,有Animation、UI、Mesh、Shader、Logical 、Level Editor等等。一般商业级引擎里的工具链代码量是超过…...
分层多维度应急管理系统的设计
一、系统总体架构设计 1. 六层体系架构 #mermaid-svg-QOXtM1MnbrwUopPb {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-QOXtM1MnbrwUopPb .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-QOXtM1MnbrwUopPb .error-text{f…...
【漏斗图】——1
🌟 解锁数据可视化的魔法钥匙 —— pyecharts实战指南 🌟 在这个数据为王的时代,每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴? 🔥 欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》 �…...

(二)QT——按钮小程序
目录 前言 按钮小程序 1、步骤 2、代码示例 3、多个按钮 ①信号与槽的一对一 ②多对一(多个信号连接到同一个槽) ③一对多(一个信号连接到多个槽) 结论 前言 按钮小程序 Qt 按钮程序通常包含 三个核心文件: m…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能
下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能,包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端
🌟 什么是 MCP? 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议,旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议,它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...

[10-3]软件I2C读写MPU6050 江协科技学习笔记(16个知识点)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P2智能合约开发(Solidity)
一、Solidity合约开发 下面是 Solidity 合约开发 的概念、代码示例及讲解,适合用作学习或写简历项目背景说明。 🧠 一、概念简介:Solidity 合约开发 Solidity 是一种专门为 以太坊(Ethereum)平台编写智能合约的高级编…...
AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他
AI编程插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展,AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者,分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

在WSL2的Ubuntu镜像中安装Docker
Docker官网链接: https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ 1、运行以下命令卸载所有冲突的软件包: for pkg in docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done2、设置Docker…...

论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究
目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术:基于互相关的相干体技术(Correlation)第二代相干体技术:基于相似的相干体技术(Semblance)基于多道相似的相干体…...

免费数学几何作图web平台
光锐软件免费数学工具,maths,数学制图,数学作图,几何作图,几何,AR开发,AR教育,增强现实,软件公司,XR,MR,VR,虚拟仿真,虚拟现实,混合现实,教育科技产品,职业模拟培训,高保真VR场景,结构互动课件,元宇宙http://xaglare.c…...

pikachu靶场通关笔记19 SQL注入02-字符型注入(GET)
目录 一、SQL注入 二、字符型SQL注入 三、字符型注入与数字型注入 四、源码分析 五、渗透实战 1、渗透准备 2、SQL注入探测 (1)输入单引号 (2)万能注入语句 3、获取回显列orderby 4、获取数据库名database 5、获取表名…...