import ccxt
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import openai

class TradingAgent:
    def __init__(self, api_key, secret_key):
        self.exchange = ccxt.binance({
            'apiKey': api_key,
            'secret': secret_key,
            'sandbox': False  # Реальная торговля
        })
        self.balance = 10000  # Начальный капитал
        self.positions = {}
        self.performance_history = []
    
    def analyze_market(self):
        """Анализ рынка с помощью AI"""
        # Получаем данные за последние 24 часа
        ohlcv = self.exchange.fetch_ohlcv('BTC/USDT', '1h', limit=24)
        df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
        
        # Технический анализ
        df['sma_20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
        df['rsi'] = self.calculate_rsi(df['close'])
        df['macd'] = self.calculate_macd(df['close'])
        
        # AI анализ с помощью GPT-4
        market_data = {
            'price': df['close'].iloc[-1],
            'volume': df['volume'].iloc[-1],
            'rsi': df['rsi'].iloc[-1],
            'trend': 'bullish' if df['close'].iloc[-1] > df['sma_20'].iloc[-1] else 'bearish'
        }
        
        ai_analysis = self.get_ai_analysis(market_data)
        return ai_analysis
    
    def get_ai_analysis(self, market_data):
        """Получение анализа от AI"""
        prompt = f"""
        Проанализируй следующие данные рынка BTC/USDT:
        Цена: ${market_data['price']}
        Объем: {market_data['volume']}
        RSI: {market_data['rsi']}
        Тренд: {market_data['trend']}
        
        Дай рекомендацию: BUY, SELL или HOLD
        Укажи размер позиции (0-100% от капитала)
        Обоснуй решение
        """
        
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        
        return self.parse_ai_response(response.choices[0].message.content)
    
    def execute_trade(self, action, symbol, amount):
        """Выполнение торговой операции"""
        try:
            if action == 'BUY':
                order = self.exchange.create_market_buy_order(symbol, amount)
                self.positions[symbol] = {'amount': amount, 'entry_price': order['price']}
            elif action == 'SELL':
                if symbol in self.positions:
                    order = self.exchange.create_market_sell_order(symbol, self.positions[symbol]['amount'])
                    profit = (order['price'] - self.positions[symbol]['entry_price']) * self.positions[symbol]['amount']
                    self.balance += profit
                    del self.positions[symbol]
            
            self.log_trade(action, symbol, amount, order['price'])
            return True
        except Exception as e:
            print(f"Ошибка торговли: {e}")
            return False
    
    def run_autonomous_trading(self):
        """Автономная торговля"""
        while True:
            try:
                analysis = self.analyze_market()
                
                if analysis['action'] == 'BUY' and self.balance > 100:
                    amount = self.balance * analysis['position_size'] / 100
                    self.execute_trade('BUY', 'BTC/USDT', amount)
                
                elif analysis['action'] == 'SELL' and 'BTC/USDT' in self.positions:
                    self.execute_trade('SELL', 'BTC/USDT', 0)
                
                # Ждем 1 час до следующего анализа
                time.sleep(3600)
                
            except Exception as e:
                print(f"Ошибка в автономной торговле: {e}")
                time.sleep(300)  # Ждем 5 минут при ошибке

class EcommerceAgent:
    def __init__(self):
        self.products = {}
        self.customers = {}
        self.orders = []
        self.revenue = 0
    
    def analyze_market_trends(self):
        """Анализ трендов рынка"""
        trends = {
            'popular_categories': ['electronics', 'clothing', 'home_garden'],
            'price_ranges': {'low': 10, 'medium': 50, 'high': 200},
            'seasonal_demand': self.get_seasonal_demand(),
            'competitor_prices': self.scrape_competitor_prices()
        }
        return trends
    
    def auto_price_optimization(self, product_id):
        """Автоматическая оптимизация цен"""
        product = self.products[product_id]
        competitor_price = self.get_competitor_price(product['category'])
        
        # AI анализ оптимальной цены
        optimal_price = self.calculate_optimal_price(
            product['cost'],
            competitor_price,
            product['demand_score'],
            product['inventory']
        )
        
        if abs(optimal_price - product['price']) > 5:  # Изменение больше $5
            self.update_price(product_id, optimal_price)
            self.log_price_change(product_id, product['price'], optimal_price)
    
    def automated_inventory_management(self):
        """Автоматическое управление запасами"""
        for product_id, product in self.products.items():
            if product['inventory'] < product['reorder_point']:
                # Автоматический заказ у поставщика
                order_quantity = self.calculate_order_quantity(product)
                self.place_supplier_order(product_id, order_quantity)
    
    def personalized_marketing(self, customer_id):
        """Персонализированный маркетинг"""
        customer = self.customers[customer_id]
        
        # Анализ поведения клиента
        behavior_analysis = self.analyze_customer_behavior(customer_id)
        
        # Создание персонализированных предложений
        recommendations = self.generate_recommendations(customer, behavior_analysis)
        
        # Отправка персонализированных сообщений
        self.send_personalized_message(customer_id, recommendations)

class ContentAgent:
    def __init__(self):
        self.content_calendar = {}
        self.platforms = ['telegram', 'instagram', 'youtube', 'tiktok']
        self.engagement_metrics = {}
    
    def generate_content_ideas(self):
        """Генерация идей для контента"""
        trends = self.get_trending_topics()
        competitor_analysis = self.analyze_competitors()
        
        content_ideas = []
        for trend in trends:
            idea = {
                'topic': trend['topic'],
                'platform': trend['best_platform'],
                'content_type': trend['content_type'],
                'estimated_virality': trend['virality_score'],
                'target_audience': trend['audience']
            }
            content_ideas.append(idea)
        
        return sorted(content_ideas, key=lambda x: x['estimated_virality'], reverse=True)
    
    def create_content(self, idea):
        """Создание контента"""
        if idea['content_type'] == 'text':
            content = self.generate_text_content(idea)
        elif idea['content_type'] == 'image':
            content = self.generate_image_content(idea)
        elif idea['content_type'] == 'video':
            content = self.generate_video_content(idea)
        
        return content
    
    def schedule_content(self, content, platform, optimal_time):
        """Планирование публикации контента"""
        self.content_calendar[platform].append({
            'content': content,
            'scheduled_time': optimal_time,
            'status': 'scheduled'
        })
    
    def optimize_posting_schedule(self):
        """Оптимизация времени публикации"""
        for platform in self.platforms:
            # Анализ лучшего времени для публикации
            best_times = self.analyze_optimal_posting_times(platform)
            
            # Планирование контента на оптимальное время
            for content in self.content_calendar[platform]:
                if content['status'] == 'pending':
                    optimal_time = self.find_optimal_time(content, best_times)
                    self.schedule_content(content, platform, optimal_time)

# Конфигурация успешного трейдинг-бота
config = {
    'exchanges': ['binance', 'coinbase', 'kraken', 'huobi'],
    'trading_pairs': ['BTC/USDT', 'ETH/USDT', 'BNB/USDT'],
    'risk_management': {
        'max_position_size': 0.1,  # 10% от капитала
        'stop_loss': 0.02,         # 2% стоп-лосс
        'take_profit': 0.05        # 5% тейк-профит
    },
    'ai_model': 'gpt-4-turbo',
    'analysis_frequency': '1h'
}

def select_niche():
    """Выбор ниши для AI-агента"""
    niches = {
        'crypto_trading': {
            'profit_potential': 'high',
            'technical_complexity': 'high',
            'regulatory_risk': 'medium',
            'startup_cost': 1000
        },
        'ecommerce': {
            'profit_potential': 'medium',
            'technical_complexity': 'medium',
            'regulatory_risk': 'low',
            'startup_cost': 500
        },
        'content_creation': {
            'profit_potential': 'medium',
            'technical_complexity': 'low',
            'regulatory_risk': 'low',
            'startup_cost': 200
        },
        'investment': {
            'profit_potential': 'high',
            'technical_complexity': 'high',
            'regulatory_risk': 'high',
            'startup_cost': 5000
        }
    }
    return niches

class AgentArchitecture:
    def __init__(self):
        self.components = {
            'data_collector': DataCollector(),
            'ai_analyzer': AIAnalyzer(),
            'decision_engine': DecisionEngine(),
            'action_executor': ActionExecutor(),
            'risk_manager': RiskManager(),
            'performance_tracker': PerformanceTracker()
        }
    
    def design_data_pipeline(self):
        """Проектирование пайплайна данных"""
        pipeline = {
            'sources': ['apis', 'websites', 'databases', 'feeds'],
            'processing': ['cleaning', 'normalization', 'feature_engineering'],
            'storage': ['time_series_db', 'vector_db', 'cache'],
            'analysis': ['ml_models', 'statistical_analysis', 'pattern_recognition']
        }
        return pipeline
    
    def implement_decision_logic(self):
        """Реализация логики принятия решений"""
        decision_tree = {
            'market_analysis': self.analyze_market,
            'risk_assessment': self.assess_risk,
            'opportunity_evaluation': self.evaluate_opportunity,
            'action_selection': self.select_action,
            'execution_planning': self.plan_execution
        }
        return decision_tree

class AIModelIntegration:
    def __init__(self):
        self.models = {
            'gpt4': self.setup_gpt4,
            'claude': self.setup_claude,
            'custom_ml': self.setup_custom_models
        }
    
    def setup_gpt4(self):
        """Настройка GPT-4 для анализа"""
        return {
            'model': 'gpt-4-turbo',
            'temperature': 0.3,
            'max_tokens': 2000,
            'system_prompt': self.get_analysis_prompt()
        }
    
    def setup_custom_models(self):
        """Настройка кастомных ML моделей"""
        models = {
            'price_prediction': self.train_price_model(),
            'sentiment_analysis': self.train_sentiment_model(),
            'pattern_recognition': self.train_pattern_model()
        }
        return models
    
    def ensemble_prediction(self, data):
        """Ансамбль предсказаний от разных моделей"""
        predictions = []
        
        # GPT-4 анализ
        gpt_prediction = self.get_gpt_prediction(data)
        predictions.append(('gpt4', gpt_prediction, 0.4))
        
        # Кастомная ML модель
        ml_prediction = self.get_ml_prediction(data)
        predictions.append(('ml_model', ml_prediction, 0.6))
        
        # Взвешенное среднее
        final_prediction = sum(pred * weight for _, pred, weight in predictions)
        return final_prediction

class AgentMonitoring:
    def __init__(self):
        self.alerts = []
        self.metrics = {}
        self.safety_limits = {}
    
    def setup_safety_limits(self):
        """Настройка лимитов безопасности"""
        limits = {
            'max_daily_loss': 0.05,      # 5% максимальная дневная потеря
            'max_position_size': 0.2,    # 20% максимальный размер позиции
            'max_trades_per_hour': 10,   # Максимум 10 сделок в час
            'min_confidence_threshold': 0.7  # Минимальная уверенность для действия
        }
        return limits
    
    def monitor_performance(self):
        """Мониторинг производительности"""
        metrics = {
            'profit_loss': self.calculate_pnl(),
            'win_rate': self.calculate_win_rate(),
            'sharpe_ratio': self.calculate_sharpe_ratio(),
            'max_drawdown': self.calculate_max_drawdown(),
            'active_time': self.calculate_active_time()
        }
        
        # Проверка лимитов
        if metrics['profit_loss'] < -self.safety_limits['max_daily_loss']:
            self.trigger_emergency_stop()
        
        return metrics
    
    def emergency_stop(self):
        """Экстренная остановка агента"""
        self.stop_all_trading()
        self.notify_owner("EMERGENCY STOP TRIGGERED")
        self.save_state()
        self.analyze_failure_cause()

class ProfitOptimization:
    def __init__(self):
        self.strategies = {
            'diversification': self.diversify_portfolio,
            'leverage_management': self.manage_leverage,
            'timing_optimization': self.optimize_timing,
            'risk_adjustment': self.adjust_risk
        }
    
    def diversify_portfolio(self):
        """Диверсификация портфеля"""
        diversification_rules = {
            'max_single_asset': 0.3,     # Максимум 30% в одном активе
            'correlation_limit': 0.7,    # Максимальная корреляция 70%
            'sector_allocation': {
                'crypto': 0.4,
                'stocks': 0.3,
                'commodities': 0.2,
                'bonds': 0.1
            }
        }
        return diversification_rules
    
    def dynamic_position_sizing(self, confidence, volatility):
        """Динамическое определение размера позиции"""
        base_size = 0.1  # Базовый размер 10%
        
        # Корректировка на уверенность
        confidence_multiplier = confidence / 0.5  # Нормализация к 0.5
        
        # Корректировка на волатильность
        volatility_multiplier = 1 / (1 + volatility)
        
        final_size = base_size  confidence_multiplier  volatility_multiplier
        return min(final_size, 0.2)  # Максимум 20%

class ReinvestmentStrategy:
    def __init__(self):
        self.reinvestment_rules = {
            'profit_threshold': 0.1,     # Реинвестировать при прибыли >10%
            'compound_rate': 0.7,        # 70% прибыли реинвестировать
            'withdrawal_rate': 0.3       # 30% прибыли выводить
        }
    
    def calculate_reinvestment(self, profit):
        """Расчет суммы для реинвестирования"""
        if profit > self.reinvestment_rules['profit_threshold']:
            reinvest_amount = profit * self.reinvestment_rules['compound_rate']
            withdrawal_amount = profit * self.reinvestment_rules['withdrawal_rate']
            
            return {
                'reinvest': reinvest_amount,
                'withdraw': withdrawal_amount,
                'new_capital': self.current_capital + reinvest_amount
            }
        return {'reinvest': 0, 'withdraw': 0, 'new_capital': self.current_capital}

# docker-compose.yml для развертывания AI-агента
version: '3.8'
services:
  ai-agent:
    build: ./agent
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
      - BINANCE_API_KEY=${BINANCE_API_KEY}
      - BINANCE_SECRET_KEY=${BINANCE_SECRET_KEY}
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./logs:/app/logs
    restart: unless-stopped
    
  database:
    image: postgres:15
    environment:
      - POSTGRES_DB=agent_db
      - POSTGRES_USER=agent
      - POSTGRES_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
      
  redis:
    image: redis:7-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data
      
  monitoring:
    image: grafana/grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana

volumes:
  postgres_data:
  redis_data:
  grafana_data:

import logging
import json
from datetime import datetime

class AgentLogger:
    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger('ai_agent')
        self.setup_logging()
    
    def setup_logging(self):
        """Настройка системы логирования"""
        logging.basicConfig(
            level=logging.INFO,
            format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
            handlers=[
                logging.FileHandler('agent.log'),
                logging.StreamHandler()
            ]
        )
    
    def log_decision(self, decision_data):
        """Логирование принятых решений"""
        log_entry = {
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'type': 'decision',
            'data': decision_data,
            'performance': self.get_current_performance()
        }
        
        self.logger.info(json.dumps(log_entry))
    
    def log_trade(self, trade_data):
        """Логирование торговых операций"""
        log_entry = {
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'type': 'trade',
            'data': trade_data,
            'balance': self.get_current_balance()
        }
        
        self.logger.info(json.dumps(log_entry))

class EthicalGuidelines:
    def __init__(self):
        self.guidelines = {
            'fair_trading': self.ensure_fair_trading,
            'market_manipulation': self.prevent_manipulation,
            'data_privacy': self.protect_privacy,
            'transparency': self.maintain_transparency
        }
    
    def ensure_fair_trading(self):
        """Обеспечение честной торговли"""
        rules = [
            'no_front_running',
            'no_spoofing',
            'no_wash_trading',
            'respect_market_microstructure'
        ]
        return rules