من یک سیستم طراحی و کدنویسی و پیاده سازی کرده م میخوام من و تو باهم تست کنیم ایا در لایو  و در همین الان و داده های زنده درست کار می کند و سیگنال صحیح میدهد  با توجه به این الگوریتم و سیستم ۱۰ ارز مسعد پامپ را شناسایی و سیگنال کن # **پروژه پیشرفته ردیابی نهنگ‌ها و تحلیل بازارهای کریپتو (Whale Tracking & Market Intelligence System)**

## **🔍 سیستم جامع شناسایی و ردیابی نهنگ‌ها با قابلیت‌های منحصربه‌فرد**
این نسخه ارتقا یافته، یک پلتفرم سازمانی با دقت و سرعت فوق‌العاده برای ردیابی هوشمند نهنگ‌ها، تحلیل لحظه‌ای تراکنش‌ها و شناسایی فرصت‌های معاملاتی است.

---

## **🚀 قابلیت‌های کلیدی سیستم**

### **1. سیستم ردیابی پیشرفته نهنگ‌ها (Whale Tracking 2.0)**
- **شناسایی کیف‌پول‌های نهنگ** با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
- **تحلیل رفتار نهنگ‌ها** (خرید/فروش/انتقال به صرافی)
- **پروفایل‌سازی نهنگ‌ها** (سابقه معاملاتی، سوددهی، استراتژی)
- **هشدار لحظه‌ای برای حرکات بزرگ**

```python
class WhaleTracker:
    def __init__(self):
        self.cluster_model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=3)
        
    def identify_whale_wallets(self, transactions):
        # خوشه‌بندی آدرس‌ها بر اساس حجم معاملات
        features = self._extract_features(transactions)
        clusters = self.cluster_model.fit_predict(features)
        return self._filter_whale_clusters(clusters)
    
    def _extract_features(self, transactions):
        # استخراج ویژگی‌های حجم، تکرار معاملات، سود تخمینی
        pass
```

### **2. تحلیل پیشرفته تراکنش‌ها (Transaction Intelligence)**
- **شناسایی الگوهای مشکوک** (پامپ و دامپ سازمانیافته)
- **تحلیل جریان نقدینگی** (ورود/خروج از صرافی‌ها)
- **ردیابی توکن‌های میم** (حجم ناگهانی + فعالیت اجتماعی)
- **تشخیص تراکنش‌های آربیتراژ**

```python
def analyze_transaction_flow(token_address):
    # محاسبه Net Flow به صرافی‌ها
    inflow = get_exchange_inflow(token_address)
    outflow = get_exchange_outflow(token_address)
    net_flow = inflow - outflow
    
    # تشخیص الگوهای مهم
    patterns = {
        'potential_dump': net_flow > 0.5 * total_supply,
        'accumulation': outflow > 2 * inflow,
        'whale_movement': any(tx['value'] > 1_000_000 for tx in transactions)
    }
    return patterns
```

### **3. سیستم فیلترینگ هوشمند دارایی‌ها (Smart Asset Filter)**
| فیلتر               | توضیحات                          | فرمول نمونه                     |
|---------------------|----------------------------------|----------------------------------|
| حجم/نقدینگی        | نسبت حجم 24h به نقدینگی        | `volume_24h / liquidity`        |
| نقدینگی قفل شده     | درصد نقدینگی قفل شده            | `locked_liquidity / total_liq`  |
| فعالیت نهنگ‌ها      | تعداد تراکنش‌های بزرگ           | `count(tx > 10K)`               |
| تغییرات حجم        | رشد حجم نسبت به روز قبل         | `(volume_today - volume_prev)/volume_prev` |
| نوسان قیمت         | دامنه نوسان 24 ساعته           | `(high - low) / open`           |

### **4. موتور تحلیل حجم و نقدینگی (Volume/Liquidity Engine)**
```python
class VolumeAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.thresholds = {
            'volume_liq_ratio': 3.0,
            'min_liquidity': 50_000,
            'volume_spike': 2.5
        }
    
    def detect_abnormal_volume(self, token_data):
        # محاسبه نسبت حجم به نقدینگی
        vol_liq_ratio = token_data['volume_24h'] / token_data['liquidity']
        
        # تشخیص شرایط خاص
        alerts = []
        if vol_liq_ratio > self.thresholds['volume_liq_ratio']:
            alerts.append('HIGH_VOLUME_LIQ_RATIO')
        if token_data['volume_24h'] > self.thresholds['volume_spike'] * token_data['avg_volume']:
            alerts.append('VOLUME_SPIKE')
            
        return {
            'token': token_data['address'],
            'alerts': alerts,
            'vol_liq_ratio': vol_liq_ratio
        }
```

### **5. سیستم رتبه‌بندی دارایی‌ها (Token Scoring System)**
```python
def calculate_token_score(token_data):
    """سیستم امتیازدهی 0-100 بر اساس 15 معیار مختلف"""
    score = 0
    
    # معیارهای آنچین
    score += min(token_data['volume_24h'] / 1_000_000, 10)  # حداکثر 10 امتیاز
    score += 5 if token_data['liquidity'] > 100_000 else 0
    score -= token_data['sell_tax'] * 2  # جریمه برای کارمزد بالا
    
    # معیارهای نهنگ‌ها
    score += min(token_data['whale_transactions'] * 0.5, 15)
    
    # معیارهای امنیتی
    score += 10 if token_data['is_contract_verified'] else 0
    score += 15 if token_data['liquidity_locked'] else 0
    
    # معیارهای اجتماعی
    score += min(token_data['twitter_followers'] / 10_000, 5)
    
    return max(0, min(100, score))
```

---

## **📊 معماری پیشرفته سیستم**

```mermaid
graph TD
    A[Data Sources] --> B[Blockchain Nodes]
    A --> C[DEX APIs]
    A --> D[Social Media]
    
    B --> E[Real-time Data Processor]
    C --> E
    D --> E
    
    E --> F[Whale Detection Engine]
    E --> G[Volume Analysis]
    E --> H[Risk Assessment]
    
    F --> I[Alert System]
    G --> I
    H --> I
    
    I --> J[Telegram Bot]
    I --> K[Web Dashboard]
    I --> L[API Endpoints]
```

---

## **⚡ بهینه‌سازی سرعت و دقت**

### **1. پردازش موازی داده‌ها**
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_multiple_tokens(tokens):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
        results = list(executor.map(analyze_token, tokens))
    return results
```

### **2. کش‌ینگ پیشرفته**
```python
from redis import Redis
from functools import lru_cache

redis_client = Redis()

@lru_cache(maxsize=1000)
def get_token_data(token_address):
    cached = redis_client.get(f"token:{token_address}")
    if cached:
        return json.loads(cached)
    # اگر در کش نبود، از منبع اصلی بگیر
    data = fetch_from_blockchain(token_address)
    redis_client.setex(f"token:{token_address}", 3600, json.dumps(data))
    return data
```

### **3. نمونه‌گیری هوشمند برای تراکنش‌های بزرگ**
```python
def sample_large_transactions(transactions, threshold=10_000):
    return [tx for tx in transactions if tx['value'] >= threshold]
```

---

## **📌 نمونه خروجی حرفه‌ای**

```json
{
  "token": "0x742...",
  "symbol": "WHALE",
  "chain": "BSC",
  "volume_analysis": {
    "volume_24h": 4500000,
    "liquidity": 1200000,
    "volume_liq_ratio": 3.75,
    "alert": "HIGH_VOLUME_LIQ_RATIO"
  },
  "whale_activity": {
    "large_transactions": 15,
    "total_volume": 2800000,
    "top_whales": ["0xabc...", "0xdef..."]
  },
  "security": {
    "contract_verified": true,
    "liquidity_locked": true,
    "honeypot_risk": "LOW"
  },
  "score": 84,
  "recommendation": {
    "action": "BUY",
    "confidence": 0.87,
    "risk_level": "MEDIUM"
  }
}
```

---

## **🔧 راه‌اندازی سیستم**

1. **نصب وابستگی‌ها**:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

2. **تنظیمات اولیه**:
   ```bash
   cp config.example.json config.json
   # تنظیم کلیدهای API در config.json
   ```

3. **اجرای سیستم**:
   ```bash
   python main.py --mode=advanced
   ```

4. **دسترسی به رابط‌ها**:
   - **تلگرام**: `t.me/YourWhaleBot`
   - **داشبورد**: `http://localhost:8000/dashboard`
   - **API**: `http://localhost:8000/api/v1/whale-data`

---

## **🎯 چرا این سیستم بی‌نظیر است؟**
- **ترکیب 10+ منبع داده مختلف** برای تحلیل جامع
- **پردازش بیش از 100,000 تراکنش در دقیقه** با بهینه‌سازی موازی
- **دقت 95%+ در شناسایی نهنگ‌ها** با الگوریتم‌های ML
- **سیستم هشدار 3 لایه** (تلگرام، ایمیل، API Webhook)
- **پشتیبانی از 15+ بلاکچین** با معماری ماژولار

**📌 این سیستم نه فقط یک ردیاب نهنگ، بلکه یک پلتفرم کامل هوش بازار است!**