Розробка інтелектуального Telegram-бота 'CryptoRadar' для моніторингу та аналізу криптовалютного ринку в реальному часі

Abstract

Перший розділ «Дослідження та аналіз інтелектуальних систем моніторингу ринку криптовалют» присвячений огляду сучасних джерел інформації та вивченню специфіки динамічних ринкових даних криптовалютного сегменту. У розділі детально проаналізовано принципи побудови мобільних аналітичних рішень, розглянуто архітектурні особливості систем збору та візуалізації котирувань в реальному часі. Також здійснено порівняльний аналіз існуючих комерційних та відкритих програмних продуктів для криптовалютного моніторингу і обґрунтовано необхідність створення швидкого інтелектуального помічника у вигляді мікрододатка. Другий розділ «Аналіз вимог та розробка проєктних специфікацій інформаційної системи» містить підрозділи, в яких сформульовано ключові вимоги до інтелектуального Telegram-бота та вбудованого веб-додатка, проведено формалізацію функціональних та нефункціональних вимог, а також розроблено проєктні специфікації. У даному розділі здійснено детальне проєктування користувацьких сценаріїв та побудовано діаграми прецедентів використання. Змодельовано поведінку системи та процеси передачі інформації між клієнтською частиною Mini App, проксі-сервером та зовнішніми інтеграційними сервісами за допомогою UML-діаграм послідовності. Описано загальну логіку взаємодії користувача з інтерфейсомта розроблено специфікації інтерфейсу. Третій розділ «проєктування інтелектуального програмного комплексу» містить такі підрозділи: «Постановка задачі проєктування», «Обґрунтування актуальності та вибір методів розв'язання», «проєктування клієнт-серверної архітектури системи». У цьому розділі детально формалізовано інженерні завдання розробки та обґрунтовано вибір асинхронних архітектурних рішень. Проведений порівняльний аналіз алгоритмів обробки даних та інтеграції великих мовних моделей доводить доцільність обраного стеку технологій, який орієнтований на високу швидкість роботи та мобільність інтерфейсу: асинхронне серверне ядро на базі фреймворку FastAPI (мова Python), модуль асинхронних запитів aiohttp, хмарний сервіс інференції великих мовних моделей Groq API (модель LLaMA 3.1 8B Instant), а також легкий кросплатформний веб-клієнт на базі технологій HTML5, CSS3, Vanilla JavaScript та Telegram Web App SDK. Засобом інтерактивної візуалізації графіків обрано високопродуктивну відкриту бібліотеку TradingView Lightweight Charts. Четвертий розділ «Програмна реалізація, тестування та розгортання інформаційного комплексу» складається з підрозділів, присвячених обґрунтуванню інструментальних засобів розробки, опису процесів написання та конфігурації коду, тестуванню системи, інсталяції та розгортанню на сервері, а також оцінці перспектив модернізації. Розроблений інтелектуальний комплекс пройшов серію тестувань на виявлення помилок маршрутизації, коректність відображення графіків та точність відповідей моделі ШІ. Результати верифікації підтвердили повну відповідність системи критеріям функціональності, надійності, швидкодії та мобільності використання. Окреслено ключові напрямки майбутнього розширення функціоналу системи.