Продолжение поста «Скайнет вычисляет ближайшую точку дна биткоина, в реальном времени»
Уточняем формулу второй корректировки, вычислена собака после манула 17.06.2025 3:20 погрешность составила 20 минут — но с этим тоже разберемся потом, в расчете разницы и усреднении участвовало всего 3 таймфрейма: 4ч,1ч и 30м — точность только в этих пределах = 20 минут погрешности нормально.
Так работает массовое подсознание коллективного разума. Но изначально все участники не согласованны между собой — программа решает эту проблему. За этой технологией будущее — можно создать сверхразум — социальный рейтинг распределения ресурсов, образования и знакомств с высочайшей точностью места и времени!
Коллективный разум в фильмах вычисляет и предсказывает то что связано с будущим и путешествиями во времени — главное изобретение машины времени в форме Y — так же встречается на логотипе скайнета, на машине три буквы DMC — что ассоциируется с DOG MANUL CAT
Все три животных собака-кот-манул вычисляются с предельной точностью. Нв графике видно что этой корректировки еще нет в коде, это новая функция, но вначале была тренировка на кошках, притом кошки стали еще точнее и во всех случаях точно. Так же вычисляется сила реакции при ее повторении во времени, а так же есть круги как время+цена, что является улыбкой чеширского кота ученого из Лукоморья Пушкина.
Программа пишется без проблем при помощи Deepseek. Кто хочет повторить — формулы есть в постах серии.
Вторая корректировка применилась к собаке номер 89, голубым текстом.
1. Вот что в логе:
ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ
Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):
Введите дату и время:
Год (например 2025): 2025
Месяц (1-12): 6
День (1-31): 13
Час (0-23): 1
Минуты (0-59): 00
Введите ВТОРУЮ дату (конец периода):
Введите дату и время:
Год (например 2025): 2025
Месяц (1-12): 6
День (1-31): 14
Час (0-23): 11
Минуты (0-59): 50
Введите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):
Введите дату и время:
Год (например 2025): 2025
Месяц (1-12): 6
День (1-31): 16
Час (0-23): 14
Минуты (0-59): 40
Разница между периодами: 2090 минут
Выберите операцию (+ прибавить, — отнять): +
Выберите операцию (+ прибавить, — отнять): +
Выберите операцию (+ прибавить, — отнять): +
РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:
РЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:
Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)
Таймфрейм 4H: datetime(2025, 6, 18, 5, 30)
Таймфрейм 1H: datetime(2025, 6, 18, 2, 30)
Таймфрейм 30M: datetime(2025, 6, 18, 2, 0)
ЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Финальная средняя дата: 18 число 03:20
Дно биткоина было в 3:00
2. Вот сам код для phyton, отдельный для расчета второй корректировки, после работы основной программы, пока еще не в программе:
from datetime import datetime, timedelta
def input_datetime():
«»»Ввод даты в формате datetime(год, месяц, день, час, минута)»»»
print(«nВведите дату и время:»)
year = int(input(«Год (например 2025): «))
month = int(input(«Месяц (1-12): «))
day = int(input(«День (1-31): «))
hour = int(input(«Час (0-23): «))
minute = int(input(«Минуты (0-59): «))
return datetime(year, month, day, hour, minute)
def format_result(dt):
«»»Форматирует результат как datetime(год, месяц, день, час, минута)»»»
return f»datetime({dt.year}, {dt.month}, {dt.day}, {dt.hour}, {dt.minute})»
def average_datetime(dt1, dt2):
«»»Вычисляет среднее между двумя датами»»»
delta = dt2 — dt1
return dt1 + delta / 2
def compute_final_average(dates):
«»»Вычисляет финальное среднее по вашей уникальной формуле»»»
# Шаг 1: Средние между всеми парами исходных дат
pairwise_averages = []
for i in range(len(dates)):
for j in range(i + 1, len(dates)):
avg = average_datetime(dates[i], dates[j])
pairwise_averages.append(avg)
# Шаг 2: Средние между полученными средними
second_level_averages = []
for i in range(len(pairwise_averages)):
for j in range(i + 1, len(pairwise_averages)):
avg = average_datetime(pairwise_averages[i], pairwise_averages[j])
second_level_averages.append(avg)
# Шаг 3: Финальное среднее
total = timedelta()
for dt in second_level_averages:
total += dt — second_level_averages[0] # Избегаем переполнения
final_avg = second_level_averages[0] + total / len(second_level_averages)
return final_avg
def main():
print(«ЭТАП 1: РАСЧЕТ ТРЕХ ДАТ ПО ТАЙМФРЕЙМАМ»)
print(«Введите ПЕРВУЮ дату (начало периода):»)
dt1 = input_datetime()
print(«nВведите ВТОРУЮ дату (конец периода):»)
dt2 = input_datetime()
print(«nВведите ТРЕТЬЮ дату (базу для изменений):»)
base_dt = input_datetime()
# Вычисляем разницу
diff = dt2 — dt1
diff_minutes = int(diff.total_seconds() / 60)
print(f»nРазница между периодами: {diff_minutes} минут»)
operation = input(«nВыберите операцию (+ прибавить, — отнять): «)
while operation not in [‘+’, ‘-‘]:
operation = input(«Некорректный ввод. Введите + или -: «)
# Таймфреймы и соответствующие дельты
timeframes = {
‘4H’: timedelta(hours=4),
‘1H’: timedelta(hours=1),
’30M’: timedelta(minutes=30)
}
# Собираем результаты первого этапа
result_dates = []
print(«nРЕЗУЛЬТАТЫ ЭТАПА 1:»)
for tf, delta in timeframes.items():
if operation == ‘+’:
new_diff = diff + delta
else:
new_diff = diff — delta
result = base_dt + new_diff
result_dates.append(result)
print(f»Таймфрейм {tf}: {format_result(result)}»)
# ЭТАП 2: Усреднение результатов
print(«nЭТАП 2: УСРЕДНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ»)
final_result = compute_final_average(result_dates)
print(«nФинальная средняя дата:», final_result.strftime(«%d число %H:%M»))
if __name__ == «__main__»:
main()
