Как можно использовать Python для получения данных о волатильности и объемах торгов криптовалют на различных биржах?

Для получения данных о волатильности и объемах торгов криптовалют на различных биржах с помощью Python можно использовать API бирж. Например, для получения данных о торгах криптовалют на бирже Binance можно использовать библиотеку CCXT.

Пример функции для получения данных о волатильности и объемах торгов криптовалют на бирже Binance с использованием библиотеки CCXT:

```python
import ccxt

def get_volatility_and_volume(symbol, timeframe):
    binance = ccxt.binance()
    
    candles = binance.fetch_ohlcv(symbol, timeframe)
    
    changes = [abs(candle[2] - candle[3]) for candle in candles]
    volatility = sum(changes) / len(changes)
    
    volumes = [candle[5] for candle in candles]
    volume = sum(volumes)
    
    return volatility, volume

symbol = 'BTC/USDT'
timeframe = '1h'
volatility, volume = get_volatility_and_volume(symbol, timeframe)
print(f'Volatility: {volatility}, Volume: {volume}')
```

Для улучшения функции можно добавить обработку исключений, механизм повторных запросов в случае ошибок, использование усредненной волатильности и объема за определенный период и т.д.

Для получения более точных данных о волатильности и объемах торгов криптовалют на различных биржах можно также использовать специализированные сервисы и инструменты, такие как TradingView, CryptoCompare, CoinGecko и др. которые предоставляют более широкий спектр данных и инструментов анализа. Также можно рассмотреть использование альтернативных источников данных, таких как API самой биржи или сторонних агрегаторов данных.

Привет! 
 Волатильность я считаю так. 
 Нужен список close_prices с ценами закрытия и interval_count_in_year, в котором указано, сколько торговых периодов содержится в году. Для дневок - 365, для часовиков - 365*24 и т.д. 
 Дальше все несложно: 
 
# test data preparation
    close_prices = []
    for i in range(1, 30):
        close_prices.append(random.randint(52000, 57000))
    
    # setting the number of periods in a year
    interval_count_in_year = 365
    
    # volatility calculation
    sum_squares = sum(math.log(close_prices[i] / close_prices[i - 1]) ** 2
                    for i in range(1, len(close_prices)))
    st_dev = math.sqrt(sum_squares / (len(close_prices) - 1))
    volatility = round(st_dev * math.sqrt(interval_count_in_year) * 100, 2)
 
 Для расчета волатильности обычно использую данные за последние 30 дней. 
 Зачем в формуле используется логарифм, объяснение - здесь: https://finopedia.ru/kak-rasscitat-istoriceskuu-vo... .