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app.py

@@ -2,54 +2,81 @@ import streamlit as st
 import requests
 import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt
-import numpy as np
 from datetime import datetime, timedelta
 
-# Récupération des données via l'API CoinGecko
-def get_crypto_data(crypto_id="bitcoin", currency="usd"):
-    url = f"https://api.coingecko.com/api/v3/coins/{crypto_id}/market_chart"
-    params = {
-        "vs_currency": currency,
-        "days": "2",  # Dernières 48 heures
-        "interval": "minute"
-    }
-    response = requests.get(url, params=params)
-    data = response.json()
-    prices = data["prices"]  # Liste de [timestamp, price]
-    volumes = data["total_volumes"]  # Liste de [timestamp, volume]
-
-    # Conversion en DataFrame
-    df = pd.DataFrame(prices, columns=["timestamp", "price"])
-    df["volume"] = [v[1] for v in volumes]
-    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
-    return df
-
-# Prédiction simple (Extrapolation basée sur la tendance moyenne)
-def predict_future(df, minutes=60):
-    trend = (df["price"].iloc[-1] - df["price"].iloc[0]) / len(df)  # Tendance par minute
-    last_price = df["price"].iloc[-1]
-    future_timestamps = [df["timestamp"].iloc[-1] + timedelta(minutes=i) for i in range(1, minutes + 1)]
-    future_prices = [last_price + i * trend for i in range(1, minutes + 1)]
-    return pd.DataFrame({"timestamp": future_timestamps, "price": future_prices})
+# Mapping des cryptomonnaies et devises avec leurs IDs pour CoinCap
+coins = {
+    "Bitcoin": "bitcoin",
+    "Ripple": "ripple",
+    "Ethereum": "ethereum",
+    "Tether": "tether",
+    "Stellar": "stellar"
+}
+
+currencies = {
+    "Dollar (USD)": "usd",
+    "Euro (EUR)": "eur",
+    "Livre (GBP)": "gbp",
+    "Bitcoin (BTC)": "btc",
+    "Tether (USDT)": "usdt"
+}
+
+# Fonction pour récupérer les données de CoinCap
+def get_crypto_prices(selected_coins, selected_currency, start_time, end_time):
+    prices = {}
+    for coin, coin_id in selected_coins.items():
+        url = f'https://api.coincap.io/v2/assets/{coin_id}/history'
+        params = {
+            'interval': 'm15',  # Intervalle de 15 minutes
+            'start': int(start_time.timestamp() * 1000),  # Timestamp en millisecondes
+            'end': int(end_time.timestamp() * 1000)
+        }
+        response = requests.get(url, params=params)
+        if response.status_code == 200:
+            data = response.json().get('data', [])
+            prices[coin] = [[int(item['time']), float(item['priceUsd'])] for item in data]
+            if data:
+                prices[coin].append([int(end_time.timestamp() * 1000), float(data[-1]['priceUsd'])])
+        else:
+            st.error(f"Erreur lors de la récupération des prix pour {coin}: {response.status_code}")
+    return prices
 
 # Streamlit App
-st.title("Analyse et Prédiction Crypto (48h)")
-crypto_id = st.sidebar.text_input("Nom de la cryptomonnaie (ex : bitcoin)", "bitcoin")
-currency = st.sidebar.text_input("Devise (ex : usd)", "usd")
-
-# Récupération et affichage des données
-st.write(f"Affichage des données pour : {crypto_id} en {currency}")
-df = get_crypto_data(crypto_id, currency)
-st.line_chart(df.set_index("timestamp")[["price"]])
-
-# Prédiction
-minutes_future = st.slider("Minutes à prévoir", 10, 120, 60)
-future_df = predict_future(df, minutes=minutes_future)
-
-# Affichage des prédictions
-fig, ax = plt.subplots()
-ax.plot(df["timestamp"], df["price"], label="Historique")
-ax.plot(future_df["timestamp"], future_df["price"], label="Prédiction", linestyle="dashed")
-ax.set_title("Prix actuel et prédiction")
-ax.legend()
-st.pyplot(fig)
+st.title("Analyse Multi-Crypto avec CoinCap")
+st.sidebar.header("Paramètres")
+
+# Choix des cryptomonnaies
+selected_coins = st.sidebar.multiselect(
+    "Choisissez les cryptomonnaies",
+    list(coins.keys()),
+    default=["Bitcoin", "Ethereum"]
+)
+
+# Choix de la devise
+selected_currency = st.sidebar.selectbox(
+    "Choisissez la devise",
+    list(currencies.keys()),
+    index=0
+)
+
+# Période de temps
+end_time = datetime.now()
+start_time = end_time - timedelta(hours=48)  # Dernières 48 heures
+
+# Conversion des sélections en IDs
+selected_coin_ids = {coin: coins[coin] for coin in selected_coins}
+selected_currency_id = currencies[selected_currency]
+
+# Récupération des données
+st.write(f"### Données pour : {', '.join(selected_coins)} en {selected_currency}")
+crypto_prices = get_crypto_prices(selected_coin_ids, selected_currency_id, start_time, end_time)
+
+# Affichage des graphiques
+for coin, price_data in crypto_prices.items():
+    if price_data:
+        df = pd.DataFrame(price_data, columns=["timestamp", "price"])
+        df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit='ms')
+        st.write(f"#### {coin} - Prix en {selected_currency}")
+        st.line_chart(df.set_index("timestamp")["price"])
+    else:
+        st.warning(f"Aucune donnée disponible pour {coin}")