Alura Challenge - Desafio 1: Robot Trading
Requisitos: Uso de Google Colaboratory. Instalación de las librerías de Python como Pandas, Numpy, Matplotlib, etc.
Obtención de datos: Necesitarás acceder a una API que proporcione datos históricos de precios de Bitcoin en formato JSON. Por otro lado, necesitarás realizar Web Scraping en un site de noticias para obtener el precio actual y algunos indicadores de tendencias del Bitcoin.
Limpieza de datos: Una vez que tengas los datos históricos deberás cargarlos en un DataFrame de Pandas para poder manipularlos y analizarlos, deberás identificar y eliminar los outliers, además de tratar cualquier valor nulo o duplicados en la base. Finalmente, con la base limpia, calcula el precio promedio del Bitcoin.
Tomar decisiones: Una vez que tengas el precio promedio, compáralo con el precio actual y tendencia del Bitcoin, que previamente obtuviste con Web Scraping. Si el precio actual es mayor/igual que la media y la tendencia es de baja, entonces se debe vender, pero si el precio actual es menor que la media y la tendencia es de alta, entonces se debe comprar.
Visualización: Utiliza la librería Matplotlib para crear un gráfico donde se muestre la evolución del precio del Bitcoin durante el periodo seleccionado, y una línea recta que pase sobre el precio medio. Por último, muestra un mensaje en el gráfico que indique “Vender”, “Comprar” o “” según sea la decisión del algoritmo.
Automatización: Finalmente, ahora que tienes el algoritmo de decisión, es hora de automatizar el proceso. Utiliza la librería de Python "time" para ejecutar el algoritmo de decisión cada 5 minutos y actualizar el gráfico.