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Eine Krypto-Portfolio-Dashboard mit Observable Framework und Python erstellen

Erstellen Sie ein Crypto Portfolio Dashboard (Python Guide) - Erfahren Sie, wie Sie automatisierte Handelsstrategien entwickeln und implementieren können.

Das Erstellen eines Kryptowährungsportfolio-Dashboards ist eine großartige Möglichkeit, mehr über diesen aufstrebenden Finanzmarkt zu erfahren. Wie jede andere Investition unterliegt auch diese einem gewissen Risiko. Sobald ein Portfolio erstellt wurde, ist es daher wichtig, dessen Wachstum kontinuierlich im Auge zu behalten. Neben der Visualisierung von Trends im Laufe der Zeit hilft es auch, Renditen in periodischen Intervallen zu berechnen, um Handelsstrategien zu verfeinern und Markteintritts- und -austrittsentscheidungen zu treffen.

In dem heutigen Artikel werden wir untersuchen, wie man ein Krypto-Portfolio-Dashboard mithilfe des Observable Frameworks und Python erstellen kann. Es wird eine umfassende Aufschlüsselung des absoluten und relativen Preisänderungsverlaufs sowie klare Indikatoren zur Berechnung von Renditen bieten. Da Kryptomärkte rund um die Uhr handeln, werden wir auch eine Automation mit GitHub Actions einrichten, um das Dashboard regelmäßig zu aktualisieren.

Die Voraussetzungen für dieses Projekt beinhalten die Einrichtung des Observable Frameworks, das eine Node.js-Anwendung ist. Stellen Sie sicher, dass Node.js Version 18 oder höher installiert ist. Es wird auch empfohlen, Yarn als Paketmanager zu installieren. Zudem wird ein persönliches GitHub-Konto benötigt, da das Dashboard als GitHub-Seite gehostet wird und GitHub Actions zur Automatisierung genutzt werden.

Um ein neues Projekt im Observable Framework zu erstellen, gibt es einige Schritte, die befolgt werden müssen. Die Frontend-Konfiguration wird auf JavaScript basieren, während das Backend für das Abrufen der historischen Preisdaten von CoinGecko zuständig ist und Python verwenden wird. Ein neues Projekt wird durch Ausführen eines bestimmten Befehls erstellt, bei dem verschiedene Benutzereinstellungen angegeben werden.

Die API.py-Datei wird verwendet, um historische Münzpreisdaten mithilfe einer API abzurufen. Durch die Definition spezifischer Funktionen und Transformationen werden die erforderlichen Daten für die Portfolio-Dashboard-Anzeige beschafft und verarbeitet. Die Datenverarbeitung und Visualisierung erfolgt dann mithilfe von JavaScript und Observable Plot.

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Das Erstellen des Krypto-Portfolio-Dashboards erfordert die Gruppierung von Markdown-Dateien für verschiedene Seiten, die mit speziellem JavaScript-Code ausgeführt werden können. Die Seiten enthalten Informationen über den Wertewandel des Gesamtportfolios sowie die individuelle Leistungsübersicht der verschiedenen Kryptowährungen. Die Frontend-Codeorganisation ermöglicht eine einfache Wartung und verbesserte Lesbarkeit.

Nachdem der gesamte Code für Front- und Backend vorliegt, kann das Dashboard lokal getestet werden, um sicherzustellen, dass alles wie erwartet funktioniert. Das Observable Framework bietet eine Live-Vorschau, die automatische Updates im Browser ermöglicht. Die Bereitstellung des Dashboards auf GitHub Pages erfolgt mithilfe von GitHub Actions, die automatisch das Dashboard erstellen und aktualisieren.

Das Einrichten eines Zeitplans für die Aktualisierung des Dashboards, um Veränderungen im Kryptowährungsportfolio sofort zu erkennen, ist eine weitere Möglichkeit zur effektiven Überwachung. Das GitHub Pages-Setup sowie die Verwaltung von Repository-Secrets sind wichtige Schritte, um sicherzustellen, dass das Portfolio-Dashboard jederzeit zugänglich ist. Die Integration von Workflow-Dateien und die Definition von Aufgaben zur Erstellung und Bereitstellung des Dashboards sind entscheidend für einen effizienten Prozess.

Mit diesen Schritten können Sie Ihr eigenes Krypto-Portfolio-Dashboard erstellen, um Ihr Portfolio im Auge zu behalten und fundierte Entscheidungen beim Handel mit Kryptowährungen zu treffen. Die Kombination von Python, JavaScript, Observable Framework und GitHub Actions bietet eine leistungsstarke Lösung zur Visualisierung und Analyse von Kryptomarktdaten. Happy trading!

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