Меня все терзает мысль о том что большие, реально большие сливы/пампы бот предсказать не способен, т.к. они инициированы не скрытыми паттернами, а человеческими мотивами (чаще всего тоже скрытыми). А значит бот на машинном обучении или нейросети разобьется вдребезги о первый же такой памп/дамп. Наверное можно сделать логику, которая не позволит этому случится, выпиливать такие данные из выборки на обучение, но мне это точно не по силам.
Я научил своего бота прогнозировать сливы. Вполне успешно работает, но конечно бывают и фейлы, которые выражаются в преждевременном выходе из позиций по не лучшим ценам с впоследствии упущенной прибылью. Но зато когда верно прогнозирует, это сохраняет кучу денег и нервов.
Проблема анализаторов дампа в том, что необходимо мониторить полностью весь рынок, пару десятков основных бирж, всевозможные индикаторы по каждой монете с разными параметрами на разных таймфреймах, их текущее значение, динамику их изменения, объемы, стаканы и тд и тп. Факторов для мониторинга и последующего анализа - великое множество. Чем больше факторов учитываешь и правильно интерпретируешь, тем выше вероятность верного прогноза.