Update app.py

app.py

@@ -9,9 +9,9 @@ import gradio as gr
 from datetime import datetime, timedelta, timezone
 from groq import Groq
 
-# =====================================
-# CONFIG
-# =====================================
+# ==========================================
+# CONFIGURATION
+# ==========================================
 
 OKX_URL = "https://www.okx.com/api/v5/market/history-candles"
 
@@ -19,12 +19,12 @@ GROQ_API_KEY = os.getenv("GROQ_API_KEY")
 
 GROQ_MODEL = os.getenv(
     "GROQ_MODEL",
-    "llama-3.3-70b-versatile"
+    "openai/gpt-oss-120b"
 )
 
-# =====================================
-# OKX DATA ENGINE
-# =====================================
+# ==========================================
+# OKX PUBLIC DATA
+# ==========================================
 
 def get_okx_data(days, timeframe, symbol, progress=gr.Progress()):
 
@@ -68,7 +68,9 @@ def get_okx_data(days, timeframe, symbol, progress=gr.Progress()):
         result = response.json()
 
         if result.get("code") != "0":
-            raise RuntimeError(result.get("msg", "OKX API error"))
+            raise RuntimeError(
+                result.get("msg", "OKX API error")
+            )
 
         data = result.get("data", [])
 
@@ -94,7 +96,7 @@ def get_okx_data(days, timeframe, symbol, progress=gr.Progress()):
                     max(1, end_ms - start_ms)
                 )
             ),
-            desc=f"OKX verisi: {len(all_data)} mum"
+            desc=f"OKX candles: {len(all_data)}"
         )
 
         if oldest <= start_ms:
@@ -119,7 +121,10 @@ def get_okx_data(days, timeframe, symbol, progress=gr.Progress()):
         "confirm"
     ]
 
-    df = pd.DataFrame(all_data, columns=columns)
+    df = pd.DataFrame(
+        all_data,
+        columns=columns
+    )
 
     df["timestamp"] = pd.to_datetime(
         df["timestamp"].astype("int64"),
@@ -128,8 +133,13 @@ def get_okx_data(days, timeframe, symbol, progress=gr.Progress()):
     )
 
     numeric_columns = [
-        "open", "high", "low", "close",
-        "volume", "volume_currency", "volume_quote"
+        "open",
+        "high",
+        "low",
+        "close",
+        "volume",
+        "volume_currency",
+        "volume_quote"
     ]
 
     for col in numeric_columns:
@@ -146,32 +156,38 @@ def get_okx_data(days, timeframe, symbol, progress=gr.Progress()):
     return df
 
 
-# =====================================
+# ==========================================
 # TECHNICAL INDICATORS
-# =====================================
+# ==========================================
 
 def add_indicators(df):
 
     df = df.copy()
 
-    df["return_pct"] = df["close"].pct_change() * 100
+    df["return_pct"] = (
+        df["close"].pct_change() * 100
+    )
 
     df["EMA20"] = df["close"].ewm(
-        span=20, adjust=False
+        span=20,
+        adjust=False
     ).mean()
 
     df["EMA50"] = df["close"].ewm(
-        span=50, adjust=False
+        span=50,
+        adjust=False
     ).mean()
 
     delta = df["close"].diff()
 
     gain = delta.clip(lower=0).ewm(
-        alpha=1/14, adjust=False
+        alpha=1/14,
+        adjust=False
     ).mean()
 
     loss = (-delta.clip(upper=0)).ewm(
-        alpha=1/14, adjust=False
+        alpha=1/14,
+        adjust=False
     ).mean()
 
     rs = gain / loss.replace(0, float("nan"))
@@ -190,27 +206,32 @@ def add_indicators(df):
     ).max(axis=1)
 
     df["ATR"] = tr.ewm(
-        alpha=1/14, adjust=False
+        alpha=1/14,
+        adjust=False
     ).mean()
 
-    df["volume_sma"] = df["volume"].rolling(20).mean()
+    df["volume_sma"] = (
+        df["volume"].rolling(20).mean()
+    )
 
     return df
 
 
-# =====================================
-# GROQ AI ENGINE
-# =====================================
+# ==========================================
+# GROQ GPT-OSS AI
+# ==========================================
 
 def groq_analysis(df):
 
     if not GROQ_API_KEY:
         raise ValueError(
             "GROQ_API_KEY bulunamadı. "
-            "Hugging Face Spaces Secrets bölümüne ekle."
+            "Hugging Face Secrets bölümüne ekle."
         )
 
-    client = Groq(api_key=GROQ_API_KEY)
+    client = Groq(
+        api_key=GROQ_API_KEY
+    )
 
     latest = df.tail(30).copy()
 
@@ -231,45 +252,49 @@ def groq_analysis(df):
     ].round(4).to_string(index=False)
 
     prompt = f"""
-BTC-USDT piyasa analizini yap.
-
-Aşağıdaki veriler OKX Public API üzerinden alınmıştır.
+BTC-USDT teknik piyasa analizi yap.
 
 VERİLER:
 {market_data}
 
-ANALİZ:
+ANALİZ GÖREVLERİ:
 
-1. Genel trend.
-2. EMA20 ve EMA50.
-3. RSI momentum.
-4. ATR volatilitesi.
-5. Hacim davranışı.
-6. Destek bölgeleri.
-7. Direnç bölgeleri.
-8. Bullish senaryo.
-9. Bearish senaryo.
-10. Neutral senaryo.
-11. Risk analizi.
+1. Genel piyasa trendi.
+2. EMA20 ve EMA50 karşılaştırması.
+3. RSI momentum analizi.
+4. ATR volatilite analizi.
+5. Hacim değerlendirmesi.
+6. Destek ve direnç seviyeleri.
+7. Bullish senaryosu.
+8. Bearish senaryosu.
+9. Neutral senaryosu.
+10. Risk analizi.
 
-ÇIKTI:
+ÇIKTI FORMATI:
 
 YÖN: BULLISH / BEARISH / NEUTRAL
+
 MODEL GÜVENİ: 0-100
+
 TREND:
 MOMENTUM:
+VOLATİLİTE:
 DESTEK:
 DİRENÇ:
+
 YÜKSELİŞ SENARYOSU:
 DÜŞÜŞ SENARYOSU:
-RİSK:
-NİHAİ ANALİZ:
+YATAY SENARYO:
 
-ÖNEMLİ:
-- Yalnızca verilen verileri kullan.
-- Olmayan fiyatları uydurma.
-- Güven puanının kalibre edilmiş olasılık olmadığını belirt.
-- Kesin kazanç veya yön garantisi verme.
+RİSK:
+NİHAİ KARAR:
+
+Kurallar:
+- Sadece verilen verilere dayan.
+- Gelecekteki fiyatları uydurma.
+- Güven puanını kalibre edilmiş olasılık gibi sunma.
+- Kesin kazanç garantisi verme.
+- Türkçe yanıt ver.
 """
 
     response = client.chat.completions.create(
@@ -278,8 +303,9 @@ NİHAİ ANALİZ:
             {
                 "role": "system",
                 "content": (
-                    "Sen profesyonel ve ihtiyatlı "
-                    "bir kripto piyasa analiz AI sistemisin."
+                    "You are a professional quantitative "
+                    "crypto market analyst. "
+                    "Analyze data carefully and respond in Turkish."
                 )
             },
             {
@@ -288,15 +314,15 @@ NİHAİ ANALİZ:
             }
         ],
         temperature=0.2,
-        max_completion_tokens=1800
+        max_completion_tokens=2000
     )
 
     return response.choices[0].message.content
 
 
-# =====================================
-# MAIN APPLICATION
-# =====================================
+# ==========================================
+# MAIN ENGINE
+# ==========================================
 
 def run_system(days, timeframe, symbol):
 
@@ -321,21 +347,25 @@ def run_system(days, timeframe, symbol):
         csv_path = temp.name
         temp.close()
 
-        df.to_csv(csv_path, index=False)
+        df.to_csv(
+            csv_path,
+            index=False
+        )
 
         last = df.iloc[-1]
 
         info = f"""
-## MARKET DATA
+## MARKET INFORMATION
 
 - Symbol: {symbol}
 - Timeframe: {timeframe}
-- Candle count: {len(df)}
-- Last close: {last['close']:.2f}
+- Candles: {len(df)}
+- Last Close: {last['close']:.2f}
 - RSI: {last['RSI']:.2f}
 - EMA20: {last['EMA20']:.2f}
 - EMA50: {last['EMA50']:.2f}
 - ATR: {last['ATR']:.2f}
+- Volume: {last['volume']:.4f}
 """
 
         return (
@@ -355,20 +385,20 @@ def run_system(days, timeframe, symbol):
         )
 
 
-# =====================================
-# GRADIO UI
-# =====================================
+# ==========================================
+# GRADIO INTERFACE
+# ==========================================
 
 with gr.Blocks(
-    title="OKX Groq BTC AI"
+    title="OKX GPT-OSS BTC AI"
 ) as demo:
 
     gr.Markdown("""
     # BTC-USDT AI ANALYSIS ENGINE
 
-    ### OKX Public API + Groq Llama
+    ### OKX Public API + Groq GPT-OSS 120B
 
-    Historical Data | Technical Analysis | AI Report | CSV
+    Historical Data | Technical Indicators | AI Analysis | CSV
     """)
 
     with gr.Row():
@@ -380,9 +410,17 @@ with gr.Blocks(
 
         timeframe = gr.Dropdown(
             choices=[
-                "1m", "3m", "5m", "15m",
-                "30m", "1H", "2H", "4H",
-                "6H", "12H", "1D"
+                "1m",
+                "3m",
+                "5m",
+                "15m",
+                "30m",
+                "1H",
+                "2H",
+                "4H",
+                "6H",
+                "12H",
+                "1D"
             ],
             value="1H",
             label="Timeframe"
@@ -397,7 +435,7 @@ with gr.Blocks(
         )
 
     run = gr.Button(
-        "RUN GROQ BTC AI",
+        "RUN GPT-OSS BTC AI",
         variant="primary"
     )
 
@@ -406,11 +444,11 @@ with gr.Blocks(
     ai_output = gr.Markdown()
 
     csv_output = gr.File(
-        label="Download BTC CSV"
+        label="Download CSV"
     )
 
-    data_preview = gr.Dataframe(
-        label="Market Data Preview",
+    preview = gr.Dataframe(
+        label="Last 20 Candles",
         interactive=False
     )
 
@@ -425,7 +463,7 @@ with gr.Blocks(
             market_info,
             ai_output,
             csv_output,
-            data_preview
+            preview
         ]
     )