Portfolio projektu / case study

AI Market Tools

Autorskie narzędzie do analizy rynku, automatyzacji researchu i workflow decyzyjnego z użyciem AI.

Zbudowałem aplikację webową, która łączy dane rynkowe, analizę techniczną, fundamenty, social intelligence, order book i OpenAI API w jeden uporządkowany proces wspierania decyzji. Projekt pokazuje praktyczne połączenie Product Management, analizy biznesowej, Python/Django, integracji API, prompt engineeringu i dashboardów decyzyjnych.

Python Django OpenAI API JSON schema Binance API Twelve Data CoinGecko LunarCrush TradingView Django Ninja API DataTables Workflow automation
Decision Intelligence Platform
Crypto Intelligence watchlisty, sygnały, risk checklist, order book, LunarCrush, cykl rynku
AI Investment Lab screening, TOP kandydaci, plany, checklisty i deep dive w JSON
Stock Research fundamenty, technical snapshot, SWOT, strategic web research
AI Audit Layer PromptLog, koszty, tokeny, źródła, statusy i audyt odpowiedzi
Opis główny Problem Crypto AI Lab Stock Flow Akcje i ETF Integracje Architektura Screeny LinkedIn Kontakt

Opis projektu

AI Market Tools to nie jest prosty dashboard ani wrapper na ChatGPT. To działający system, który pobiera dane z wielu źródeł, normalizuje je, zapisuje historię, przelicza wskaźniki, generuje sygnały, buduje prompty, wymusza odpowiedzi w JSON i zamienia wynik AI w konkretne obiekty systemowe.

Produkt + dane + AI + workflow

Najważniejsza wartość projektu

Najmocniejszą częścią projektu jest połączenie kilku kompetencji w jednym narzędziu: analizy biznesowej, projektowania produktu, architektury aplikacji webowej, integracji API, automatyzacji danych, pracy z AI, prompt engineeringu, UX narzędzi wewnętrznych i zarządzania procesem decyzyjnym.

System pokazuje podejście: najpierw proces i realna potrzeba, potem struktura danych, workflow, automatyzacja, interfejs i dopiero na końcu AI jako element wspierający decyzję, a nie zastępujący myślenie.

Co powstaje w systemie?

  • kandydaci inwestycyjni,
  • plany wejścia i wyjścia,
  • checklisty decyzyjne,
  • poziomy techniczne,
  • scenariusze bull/base/bear,
  • źródła i koszty AI,
  • logi promptów i odpowiedzi.
3 obszary rynku: crypto, akcje, ETF-y
API giełdy, dane fundamentalne, social, AI, web search
JSON wymuszony format odpowiedzi i dalsze parsowanie
Audit tokeny, koszty, źródła, statusy, logi

Problem i założenia

W analizie rynku problemem nie jest brak danych, ale ich nadmiar, rozproszenie, brak powtarzalnego procesu i ryzyko uzasadniania decyzji po fakcie.

1

Dane

Ceny, świece, fundamenty, social metrics, order book, wydarzenia, transakcje i wskaźniki techniczne.

2

Struktura

Normalizacja danych, modele, historia, cache, snapshoty, relacje i logi wykonania.

3

AI workflow

Prompty, JSON schema, web search, źródła, koszty, parsowanie odpowiedzi i walidacja.

4

Decyzja

Kandydat, plan, scenariusz, checklista, ryzyka, warunki wejścia, czekania i odrzucenia.

Założenie produktowe

Celem nie było stworzenie narzędzia, które „mówi, co kupić”. Celem było stworzenie systemu, który porządkuje proces analizy, wymusza kryteria, pokazuje ryzyka i pozwala wracać do wcześniejszych decyzji.

Ważne zastrzeżenie: projekt jest narzędziem analitycznym i decyzyjnym, a nie automatem inwestycyjnym. AI jest warstwą interpretacji i strukturyzacji danych. Decyzja nadal wymaga człowieka, kontroli ryzyka i krytycznej oceny założeń.

Crypto Market Intelligence

Moduł crypto służy do monitorowania rynku kryptowalut, analizy par, oceny ryzyka, wyszukiwania setupów oraz porządkowania decyzji inwestycyjnych.

Crypto

Od szerokiego rynku do konkretnej decyzji

System pozwala przejść od szerokiego rynku do konkretnej decyzji: które aktywa obserwować, które pominąć, gdzie może pojawić się strefa wejścia, kiedy lepiej czekać, jakie są warunki unieważnienia scenariusza i jak prowadzić pozycję.

Moduł integruje dane cenowe, wskaźniki techniczne, fundamenty projektów, social/sentiment, order book, sygnały swingowe, kalendarz wydarzeń i analizy AI.

Watchlista par crypto Filtrowanie po statusie, rekomendacjach, kapitalizacji, płynności, AI, sygnałach i social metrics.
Analiza pojedynczego coina Świece, RSI, MACD, ADX, EMA, SMA, BB, ATR, CHOP, StochRSI, TradingView i poziomy techniczne.
Cykl rynkowy Fear & Greed, Altseason, CBBI, dominacja BTC/ETH, Total3, ETF flows, liquidity, MVRV, SOPR.
Risk checklist Progi, źródła, jednostki, statusy, historia logów i aktualizacja przez AI z web search.
Social/news intelligence Posty, newsy, konta twórców, Whale Alert, tłumaczenia, tagowanie i analiza narracji.
Bitget Auto Entry Monitor LONG/SHORT score, setup, entry, SL, TP, R/R, order book, spread, blokady i brakujące potwierdzenia.

System promptów i logów

Prompt jest składany z danych rynkowych, technicznych, kontekstu pary, interwału i instrukcji systemowej. Wynik AI trafia do logów razem z modelem, tokenami, kosztem, statusem i odpowiedzią.

Poziomy techniczne jako dane

System potrafi wyciągnąć z odpowiedzi AI poziomy techniczne i zapisać je jako dane strukturalne. Dzięki temu analiza nie zostaje tylko tekstem, ale może być użyta dalej w interfejsię i workflow.

AI Investment Lab

Moduł do prowadzenia ustrukturyzowanego procesu analizy instrumentów: konfiguracja, screening, klasyfikacja, wybór kandydatów, plan, finalna checklista i deep dive.

Horyzonty analizy

  • Swing trading — dni / tygodnie.
  • Średni termin — miesiące.
  • Długi termin — lata.

Każdy typ procesu ma własne założenia, prompt bazowy, kryteria i oczekiwany format odpowiedzi.

Konfiguracja analizy

System pozwala określić rynek, typ instrumentów, horyzont, cel inwestycji, rolę w portfelu, tolerancję ryzyka, styl wejścia, dozwolone i wykluczone tickery, typy setupów, minimalny risk/reward, liczbę kandydatów i użycie web search.

1

Screening

Szeroka lista i klasyfikacja instrumentów.

2

TOP

Najlepsi kandydaci i pierwsze plany.

3

Checklist

Finalna kontrola ryzyk i warunków wejścia.

4

Deep dive

Pogłębiona analiza pojedynczego instrumentu.

Odpowiedzi AI jako obiekty systemowe

Każdy etap ma wymuszony schemat JSON. Odpowiedź AI nie zostaje tylko tekstem. System parsuje ją i zapisuje do modeli takich jak kandydat, plan tradingowy, finalna decyzja i log wykonania.

Tryb manualny i API

W trybie manualnym można skopiować prompt do ChatGPT, wkleić odpowiedź JSON i zapisać ją w systemie. W trybie API system wysyła prompt bezpośrednio do OpenAI, zapisuje źródła, tokeny, koszt, odpowiedź, surowy JSON i status wykonania.

Analiza instrumentów akcyjnych i ETF

Osobny moduł pozwala prowadzić bazę obserwowanych akcji i ETF-ów, pobierać dane fundamentalne, dane rynkowe, serie czasowe, wskaźniki techniczne oraz tworzyć analizy jakościowe i strategiczne.

Widok pojedynczego instrumentu

  • dane identyfikacyjne i rynkowe,
  • fundamenty,
  • technical snapshot dzienny, tygodniowy i miesięczny,
  • analiza jakościowa,
  • finalna decyzja AI,
  • SWOT i strategic map,
  • valuation multiples,
  • scenariusze bull/base/bear,
  • warunki kupna, czekania i redukcji,
  • źródła modelu, transakcje i historia pozycji.
Strategic web research

Research 3-12M

System buduje input bundle z danych instrumentu, snapshotów technicznych, danych fundamentalnych, wcześniejszych analiz i cache. Duże dane są kompresowane, żeby nie przekraczać limitów kontekstu: serie czasowe są skracane do metadanych i ostatnich wartości, poprzednie analizy są streszczane, a długie JSON-y przycinane.

OpenAI z web search przygotowuje strategiczny research zgodny ze schematem JSON: score 0-100, stance, ryzyka, moat, growth optionality, executive summary, SWOT, katalizatory, scenariusze, monitoring points, red flags i źródła.

Integracje i źródła danych

Projekt nie opiera się na jednym API ani jednej tabeli danych. System łączy dane rynkowe, dane techniczne, fundamenty, social intelligence, narzędzia AI, logi kosztów, własne API oraz komponenty frontendowe w jeden workflow analityczny.

OpenAI / GPT

Warstwa AI odpowiada za analizę tekstową, interpretację danych, tłumaczenia, ekstrakcję poziomów technicznych, generowanie promptów i strukturyzację odpowiedzi.

  • analiza techniczna krypto przez GPT,
  • ręczne i automatyczne wysyłanie promptów,
  • wymuszanie odpowiedzi w JSON,
  • ekstrakcja poziomów technicznych,
  • logowanie modelu, tokenów, kosztów i statusów.
OpenAI API PromptLog JSON schema

Binance API

Binance jest źródłem danych rynkowych i kontowych dla części crypto: świece, tickery, snapshoty, walidacja symboli, live prices i dashboard konta.

  • exchangeInfo, ticker/24hr, klines,
  • pobieranie świec do bazy,
  • aktualizacja danych godzinowych i dziennych,
  • dashboard konta Binance,
  • obsługa kluczy API użytkownika, holdingów i transakcji.
Market data Candles User holdings

Twelve Data API

Twelve Data zasila system wskaźnikami technicznymi oraz danymi dla akcji, ETF-ów i wybranych instrumentów rynkowych.

  • RSI, MACD, ADX, EMA50, SMA100,
  • Williams %R, Bollinger Bands, ATR,
  • lista kryptowalut, akcji i ETF-ów,
  • profile, logo, quote i price,
  • mapowanie symboli crypto na format Twelve Data.
Indicators Stocks ETF

CoinGecko API

CoinGecko dostarcza dane fundamentalne dla krypto oraz mapowanie symboli na identyfikatory projektów.

  • mapowanie symboli na coingecko_id,
  • market cap, rank, ATH/ATL, supply,
  • social i developer activity,
  • kategorie, genesis date, sentiment votes,
  • community score i public interest score.
Fundamentals Crypto projects

LunarCrush API

LunarCrush zasila warstwę social intelligence: sentyment, newsy, posty, tematy, creator accounts oraz dane kategorii.

  • LC Dashboard,
  • snapshoty coinów, newsy i posty społecznościowe,
  • topics i social feed,
  • creator accounts,
  • kategorie crypto i stocks,
  • stock social data.
Social metrics News Topics

Whale / social alert analysis

System analizuje posty i alerty typu Whale Alert, zapisując kierunek, aktywo, wartość, giełdę oraz koszty analizy AI.

  • widok whale-posts,
  • model analizy whale postów,
  • analiza ruchów wielorybów przez OpenAI,
  • tokeny i koszt analizy w logach.
Whale posts Social intelligence AI analysis

Market cycle metrics

Moduł cyklu rynkowego agreguje wskaźniki kontekstowe, które pomagają ocenić, czy środowisko rynkowe sprzyja ryzyku, czy wymaga ostrożności.

  • Fear & Greed Index,
  • Altseason Index,
  • CBBI Index,
  • BTC dominance,
  • total market cap i Total3,
  • widok cycle-overview.
Cycle overview Risk context

TradingView

TradingView działa jako kontekst wizualny dla poziomów technicznych, szczegółów instrumentów i analizy wykresów.

  • widok TradingView chart,
  • linki z poziomów technicznych do wykresu,
  • kontekst wizualny dla decyzji i scenariuszy.
Charts Technical context

SMSAPI / alerty

Warstwa alertów pozwala wysyłać powiadomienia SMS przy spełnieniu określonych warunków rynkowych.

  • wysyłka SMS przy alertach BTC,
  • warunki oparte o RSI i MACD,
  • nadawca alertów BTCAlert,
  • możliwość rozbudowy o kolejne reguły.
Alerts SMS Automation

Django Ninja API

System ma własną warstwę API do obsługi zewnętrznych klientów, requestów, kodów przetwarzania, kluczy i logów.

  • podpięcie API pod /api/,
  • firmy i użytkownicy firm,
  • ProcessingCode,
  • APIRequestLog,
  • klucze API i ograniczenia IP,
  • logowanie requestów, plików, IP, kosztu i odpowiedzi.
Django Ninja API logs Access control

PDF / DOCX / dokumenty

Projekt zawiera moduły pracy z dokumentami: upload plików, przetwarzanie PDF, konwersję dokumentów na tekst i odpowiadanie na pytania.

  • Document Analyzer,
  • Upload file,
  • Process PDF,
  • PDF/DOCX to text,
  • Answer questions.
Documents PDF Q&A

Frontend / UI

Frontend korzysta z zestawu bibliotek do dashboardów, tabel, eksportów, powiadomień, tooltipów, modali i nagrywania audio.

  • Bootstrap 5, Bootstrap Icons, Font Awesome,
  • DataTables i DataTables Buttons,
  • eksport CSV, Excel, print,
  • JSZip, pdfmake,
  • Toastr, jQuery, RecordRTC,
  • modale, tooltipy, AJAX/fetch.
Dashboard UX DataTables Exports
Dlaczego ta sekcja jest ważna w portfolio: pokazuje, że projekt nie jest jedną integracją z ChatGPT, tylko pełnym systemem, który łączy wiele źródeł danych, obliczenia techniczne, moduły AI, logowanie kosztów, audyt odpowiedzi, dashboardy, eksporty i własne API. To dobrze pokazuje kompetencje na styku produktu, analizy biznesowej, backendu, integracji danych i praktycznego AI.

Architektura danych i workflow AI

Technicznie projekt jest aplikacją webową z modelami danych, historią analiz, cronami, promptami, cache, logami, widokami webowymi i workflow decyzyjnym. Szczegółowa lista integracji została pokazana osobno, a ta sekcja wyjaśnia, jak dane i AI są układane w proces.

Warstwa danych

  • pary crypto,
  • świece i serie czasowe,
  • fundamenty,
  • social metrics,
  • order book,
  • sygnały i snapshoty,
  • transakcje i watchlisty.

Warstwa procesu

  • screening,
  • klasyfikacja,
  • ranking kandydatów,
  • plan transakcji,
  • finalna checklista,
  • deep dive,
  • monitoring i logi.

Warstwa AI

  • prompt templates,
  • input bundles,
  • JSON schema,
  • web search,
  • parsowanie odpowiedzi,
  • koszty i tokeny,
  • źródła i audyt.

Co ten projekt pokazuje o kompetencjach

Product Management Przełożenie nieuporządkowanego procesu na moduły, ekrany i workflow.
Business Analysis Rozbijanie decyzji na kryteria, dane, ryzyka, scenariusze i warunki unieważnienia.
Django / Python Modele, widoki, serwisy, cron, cache, dashboardy i integracje.
AI engineering OpenAI API, prompt engineering, JSON schema, kontrola kosztów i audyt odpowiedzi.

Galeria screenów AI Market Tools

Poniżej są rzeczywiste ekrany z aplikacji: moduły crypto, akcje, portfel, checklisty ryzyka, dane społecznościowe i workflow AI Investment Lab.

Market risk checklist

Checklista pokazuje progi ryzyka, statusy, źródła danych i elementy wymagające kontroli przed decyzją.

Stock watchlista ze scoringiem

Lista obserwowanych akcji i ETF-ów z filtrowaniem oraz scoringiem: łączny wynik, jakość biznesu, atrakcyjność wyceny, setup techniczny i ryzyko. Widok pomaga szybko zawęzić instrumenty warte dalszej analizy.

Stock instrument detail

Widok instrumentu giełdowego łączy dane podstawowe, fundamenty, analizę jakościową i decyzję AI.

Market cycle overview

Dashboard zbiera kontekst cyklu rynku: sentyment, dominację, płynność i inne wskaźniki makro dla crypto.

Crypto watchlist

Watchlista agreguje obserwowane pary, statusy, rekomendacje, sygnały i szybkie informacje dla modułu crypto.

Crypto watchlista sygnałów

Widok łączy różne metody selekcji: Wyckoff, rekomendacje, StochRSI na kilku interwałach, AltRank i Galaxy z LunarCrush, alerty, whales, średnie SMA oraz order book. Dzięki temu widać, które coiny spełniają kilka niezależnych warunków zakupowych jednocześnie.

Coin detail: Bitcoin

Szczegółowy widok BTC z danymi rynkowymi, wskaźnikami, sekcjami analizy i kontekstem do decyzji.

AI Investment Lab run

Widok szczegółów uruchomienia workflow AI: wejście, parametry, kandydaci, decyzje i wynik analizy.

Bitget Auto Entry Monitor

Ekran monitoruje możliwe wejścia LONG/SHORT, pokazuje score, entry, SL, TP, R/R i blokady transakcyjne.

Chcesz porozmawiać o podobnym narzędziu?

Ten projekt jest przykładem budowy praktycznego systemu AI: od procesu, przez dane i integracje, po dashboard, prompty, logi i workflow decyzyjny. Podobne podejście można zastosować w analizie dokumentów, sprzedaży, obsłudze klienta, raportówaniu, CRM, ERP lub wewnętrznych narzędziach decyzyjnych.

Skontaktuj się info@elistar.pl