Smartvol - clamp and volume indicator

SmartVol Scanner — ловец зажимов и объёмных всплесков​

Что это?
Это инструмент для анализа волатильности, который отслеживает кластерные зажимы (squeeze zones) и выявляет возможные импульсные движения на основе:

– Тикового объёма
– Сужения диапазона (низкая волатильность)
– Агрессии дельты
– Времени (часы активности)
– Соотношения лимит/рынок

Что делает:

1. Находит “волатильные зажимы” — периоды с сужением диапазона
2. Фиксирует накопление объёма в этих зонах
3. Определяет направление выхода:
    — по дельте
    — по тиковому объёму
    — по лимитам в стакане
4. Генерирует сигналы прямо в консоль

Пример лога:

[2025-07-23 14:30:00] Диапазон: 0.22% | Объём: 312.6 | Всплеск объёма после зажима: потенциальный импульс!

Code

[2025-07-23 14:30:00] Диапазон: 0.22% | Объём: 312.6 | Всплеск объёма после зажима: потенциальный импульс!

Код:

Показать код

import ccxt
import time
import datetime
import statistics

symbol = 'BTC/USDT'
exchange = ccxt.binance({'enableRateLimit': True})
timeframe = '1m'
lookback_candles = 30
squeeze_threshold = 0.3 # < 0.3% средний диапазон — зажим
volume_growth_threshold = 1.5 # объем вырос в 1.5x
delay_sec = 10

def fetch_candles():
return exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe=timeframe, limit=lookback_candles)

def analyze(ohlcv):
ranges = [(c[2] - c[3]) / c[1] * 100 for c in ohlcv if c[1] > 0]
avg_range = statistics.mean(ranges)
volumes = [c[5] for c in ohlcv]
avg_volume = statistics.mean(volumes)
latest_volume = volumes[-1]
return avg_range, avg_volume, latest_volume

def detect(avg_range, avg_volume, latest_volume):
if avg_range < squeeze_threshold:
if latest_volume > avg_volume * volume_growth_threshold:
return " Всплеск объёма после зажима: потенциальный импульс!"
return " Зажим волатильности. Объём пока обычный."
return " Волатильность нормальная. Сигналов нет."

print(" SmartVol Scanner запущен...")

while True:
try:
candles = fetch_candles()
avg_range, avg_volume, last_volume = analyze(candles)
signal = detect(avg_range, avg_volume, last_volume)
print(f"[{datetime.datetime.now()}] Диапазон: {avg_range:.2f}% | Объём: {last_volume:.2f} | {signal}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")
time.sleep(delay_sec)

python

import ccxt

import time

import datetime

import statistics



symbol = 'BTC/USDT'

exchange = ccxt.binance({'enableRateLimit': True})

timeframe = '1m'

lookback_candles = 30

squeeze_threshold = 0.3  # < 0.3% средний диапазон — зажим

volume_growth_threshold = 1.5  # объем вырос в 1.5x

delay_sec = 10



def fetch_candles():

    return exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe=timeframe, limit=lookback_candles)



def analyze(ohlcv):

    ranges = [(c[2] - c[3]) / c[1] * 100 for c in ohlcv if c[1] > 0]

    avg_range = statistics.mean(ranges)

    volumes = [c[5] for c in ohlcv]

    avg_volume = statistics.mean(volumes)

    latest_volume = volumes[-1]

    return avg_range, avg_volume, latest_volume



def detect(avg_range, avg_volume, latest_volume):

    if avg_range < squeeze_threshold:

        if latest_volume > avg_volume * volume_growth_threshold:

            return " Всплеск объёма после зажима: потенциальный импульс!"

        return " Зажим волатильности. Объём пока обычный."

    return " Волатильность нормальная. Сигналов нет."



print(" SmartVol Scanner запущен...")



while True:

    try:

        candles = fetch_candles()

        avg_range, avg_volume, last_volume = analyze(candles)

        signal = detect(avg_range, avg_volume, last_volume)

        print(f"[{datetime.datetime.now()}] Диапазон: {avg_range:.2f}% | Объём: {last_volume:.2f} | {signal}")

    except Exception as e:

        print(f"Ошибка: {e}")

    time.sleep(delay_sec)