Update app.py

app.py

@@ -5,7 +5,28 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 from datetime import datetime, timedelta
 from sklearn.metrics import mean_squared_error
+import pandas as pd
+
+# Exemple de fonction pour identifier un pattern
+def identify_best_pattern(df, patterns):
+    # Logique de recherche du meilleur pattern
+    best_pattern = None  # Remplacez cette ligne par la logique réelle
+    return best_pattern
+
+# Exemple de dataframe (vous pouvez charger vos données ici)
+df = pd.DataFrame({
+    'date': ['2024-11-01', '2024-11-02', '2024-11-03'],
+    'price': [100, 110, 120]
+})
+
+# Exemple de patterns (vous pouvez ajuster selon vos besoins)
+patterns = [1, 2, 3]
+
+# Appel de la fonction
+best_pattern = identify_best_pattern(df, patterns)
 
+# Affichage du meilleur pattern trouvé
+print(best_pattern)
 # Fonction pour récupérer les prix historiques
 def get_crypto_prices(coins, start_time, end_time, interval='m15'):
     prices = {}