Update streamlit_app.py

streamlit_app.py

@@ -1,6 +1,364 @@
 import streamlit as st
+import re
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from datetime import datetime
 
-st.title("🎈 My new app")
-st.write(
-    "Let's start building! For help and inspiration, head over to [docs.streamlit.io](https://docs.streamlit.io/)."
+# ==========================================
+# 1. НАСТРОЙКИ И КОНФИГУРАЦИЯ
+# ==========================================
+st.set_page_config(
+    page_title="Syndicate Odds Analyst (Final)",
+    page_icon="💎",
+    layout="wide",
+    initial_sidebar_state="expanded"
 )
+
+# --- БОКОВАЯ ПАНЕЛЬ ---
+with st.sidebar:
+    st.header("⚙️ Банк и Риск")
+    BANKROLL = st.number_input("Ваш Банк ($)", value=1000, step=100)
+    KELLY_FRACTION = st.slider("Дробный Келли (Сила ставки)", 0.1, 0.5, 0.3, 0.05)
+
+    st.divider()
+    st.markdown("### 🧠 КАК ЧИТАТЬ ГРАФИКИ")
+    st.markdown("📉 **Цена (Odds) падает**: Вероятность растет.")
+    st.markdown("📈 **Риск (R) растет**: Букмекер нагружает исход.")
+    st.markdown("✅ **СИГНАЛ**: Линии идут в разные стороны (Крест).")
+
+# ==========================================
+# 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ЯДРО (R-MODEL)
+# ==========================================
+
+def calculate_r_metrics_universal(history_data, mode="3way"):
+    """
+    Считает Private Margin (PM) и Risk (R) для любого кол-ва исходов.
+    """
+    if not history_data: return None
+    processed = []
+    base_pm = None 
+
+    for row in history_data:
+        odds = row['odds'] # Список кэфов
+
+        # 1. Считаем Имплицитную вероятность (Implied Probability)
+        implied = [1/k for k in odds]
+        sum_imp = sum(implied)
+
+        # 2. Десятичная маржа
+        margin_dec = sum_imp - 1
+
+        # 3. Private Margin (PM) - распределение маржи
+        pm = [(margin_dec * (i / sum_imp)) for i in implied]
+
+        row['pm'] = pm
+
+        # 4. R-Migration (Изменение риска относительно открытия)
+        if base_pm is None:
+            base_pm = pm
+            row['r'] = [0.0] * len(odds)
+        else:
+            r_values = []
+            for i in range(len(odds)):
+                base_val = base_pm[i]
+                curr_val = pm[i]
+                # Защита от деления на 0
+                val = ((curr_val - base_val) / base_val * 100) if base_val != 0 else 0
+                r_values.append(val)
+            row['r'] = r_values
+
+        processed.append(row)
+    return processed
+
+def calculate_kelly_stake(odds, fair_prob, bank, frac):
+    """Калькулятор Келли"""
+    b = odds - 1
+    p = fair_prob
+    q = 1 - p
+    f = (b * p - q) / b
+    return max(0, round(f * frac * bank, 2))
+
+# ==========================================
+# 3. УМНЫЕ ПАРСЕРЫ (CLEANERS)
+# ==========================================
+
+def parse_pinnacle_universal(raw_text):
+    data = []
+    lines = raw_text.strip().split('\n')
+    current_year = datetime.now().year
+    mode = "unknown"
+
+    for line in lines:
+        # Пропускаем закрытые линии
+        if "Closed" in line: continue
+
+        # --- ОЧИСТКА ДАННЫХ ---
+        # Удаляем слова Early, Live, HT, FT
+        clean_line = re.sub(r'(Early|Live|HT|FT)', '', line, flags=re.IGNORECASE)
+        # Удаляем счет (1-0, 2-1) и минуты (87')
+        clean_line = re.sub(r'\d+-\d+', '', clean_line)
+        clean_line = re.sub(r"\d+'", '', clean_line)
+
+        parts = re.split(r'\s+', clean_line.strip())
+
+        if len(parts) >= 2:
+            try:
+                nums = []
+                for p in parts:
+                    # Чистим от u/o (under/over)
+                    clean_p = p.lower().replace('u','').replace('o','')
+
+                    # Если есть слеш (2/2.5) - это линия, пропускаем
+                    if '/' in clean_p: continue 
+
+                    if clean_p.replace('.','').isdigit():
+                        val = float(clean_p)
+                        # Фильтр кэфов (от 1.01 до 100)
+                        if 1.01 <= val <= 100.0:
+                            nums.append(val)
+
+                final_odds = []
+
+                # --- ЛОГИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТИПА (1X2 или TOTALS) ---
+                if len(nums) == 3:
+                    # Считаем сумму вероятностей
+                    imp_sum = sum([1/n for n in nums])
+
+                    # Если сумма > 1.25 (Маржа > 25%), значит среднее число - это ЛИНИЯ (напр. 2.5), а не кэф
+                    if imp_sum > 1.25:
+                        final_odds = [nums[0], nums[2]] # Берем края
+                        mode = "2way"
+                    else:
+                        final_odds = nums # Берем все 3 (1X2)
+                        mode = "3way"
+
+                elif len(nums) == 2:
+                    final_odds = nums
+                    mode = "2way"
+
+                elif len(nums) > 3:
+                     # Если куча чисел, берем 1-е и последнее (края), предполагая 2-way
+                     final_odds = [nums[0], nums[-1]]
+                     mode = "2way"
+
+                if final_odds:
+                    # --- ПАРСИНГ ВРЕМЕНИ ---
+                    # Ищем время (12:11)
+                    date_match = re.search(r'\d{1,2}:\d{2}', line)
+                    time_str = date_match.group(0) if date_match else "00:00"
+
+                    # Ищем дату (25/11)
+                    day_match = re.search(r'\d{1,2}/\d{1,2}', line)
+                    day_str = day_match.group(0) if day_match else datetime.now().strftime("%d/%m")
+
+                    full_date_str = f"{current_year}-{day_str.replace('/','-')} {time_str}"
+
+                    try:
+                        dt_obj = datetime.strptime(full_date_str, "%Y-%d-%m %H:%M")
+                    except:
+                        dt_obj = datetime.now()
+
+                    data.append({
+                        "odds": final_odds,
+                        "dt": dt_obj,
+                        "time_str": f"{day_str} {time_str}"
+                    })
+            except: continue
+
+    if not data: return None
+    # Сортируем от старых к новым
+    data.sort(key=lambda x: x['dt'])
+
+    # Считаем R-метрики
+    data = calculate_r_metrics_universal(data, mode)
+
+    # Считаем % изменения первого кэфа (Home или Over)
+    move_pct = (data[-1]['odds'][0] - data[0]['odds'][0]) / data[0]['odds'][0] * 100
+
+    return {
+        "open": data[0],
+        "current": data[-1],
+        "history": data,
+        "move_pct": move_pct,
+        "mode": mode
+    }
+
+def parse_market_universal(raw_text):
+    """Простой парсер для софтов"""
+    targets = []
+    lines = raw_text.strip().split('\n')
+    i = 0
+    while i < len(lines):
+        line = lines[i].strip()
+        # Пропускаем пустые и цифры
+        if not line or line[0].isdigit(): 
+            i += 1; continue
+
+        name = line
+        if i+1 < len(lines):
+            try:
+                # Ищем кэфы в следующей строке
+                parts = re.split(r'\s+', lines[i+1])
+                nums = [float(p) for p in parts if p.replace('.','').isdigit()]
+
+                if nums:
+                    # Берем первый кэф (Home или Over) для сравнения
+                    targets.append({"name": name, "odds": nums[0]}) 
+                i += 2 
+            except: i += 1
+        else: i += 1
+    return {"softs": targets}
+
+# ==========================================
+# 4. ЛОГИКА АНАЛИЗА И СИГНАЛОВ
+# ==========================================
+
+def run_universal_analysis(pin_data, market_data):
+    mode = pin_data['mode']
+    curr_r = pin_data['current']['r'][0] # R первого исхода
+    trend = pin_data['move_pct']
+
+    status = "NEUTRAL"
+    msg = "Рынок спокоен."
+    color = "gray"
+
+    # --- СЦЕНАРИИ СИНДИКАТА ---
+
+    # 1. SMART MONEY (Идеальный вход)
+    # Цена падает (-1.5%), Риск растет (>0%)
+    if trend < -1.5 and curr_r > 0:
+        status = "💎 SMART MONEY"
+        color = "green"
+        msg = f"Истинный прогруз! Цена упала ({trend:.1f}%), а букмекер нагрузил риск (+{curr_r:.1f}%)."
+
+    # 2. DEFENSIVE (Опасно)
+    # Цена падает, но Риск падает (Букмекер "прячется")
+    elif trend < -1.5 and curr_r < -2.0:
+        status = "🛡️ DEFENSIVE"
+        color = "orange"
+        msg = f"Цена упала, но букмекер снизил риск ({curr_r:.1f}%). Возможно, режут лимиты."
+
+    # 3. ANOMALY / TRAP
+    # Цена стоит, а Риск скачет
+    elif abs(trend) < 1.0 and abs(curr_r) > 10.0:
+        status = "⚠️ ANOMALY"
+        color = "red"
+        msg = "Цена стоит на месте, а Риск аномально скачет. Манипуляция?"
+
+    # 4. HUGE VALUE (Поиск ошибок без тренда)
+    elif abs(trend) < 1.0:
+        status = "🔎 SCANNING"
+        msg = "Тренда нет, ищем ошибки в линиях софтов..."
+
+    # --- ПОИСК ВАЛУЕВ У СОФТОВ ---
+    targets = []
+
+    # Считаем Честную Цену (Fair Price)
+    current_odds = pin_data['current']['odds']
+    sum_imp = sum([1/k for k in current_odds])
+
+    # Вероятность 1-го исхода без маржи
+    fair_prob = (1/current_odds[0]) / sum_imp
+    fair_price = 1 / fair_prob
+
+    for s in market_data['softs']:
+        roi = (s['odds'] / fair_price) - 1
+        if roi > 0.025: # Валуй > 2.5%
+            stake = calculate_kelly_stake(s['odds'], fair_prob, BANKROLL, KELLY_FRACTION)
+            targets.append({
+                "name": s['name'], 
+                "odds": s['odds'], 
+                "roi": roi*100, 
+                "stake": stake
+            })
+
+    # Уточнение статуса, если нашли супер-валуй
+    if targets and status == "🔎 SCANNING":
+        best_roi = max([t['roi'] for t in targets])
+        if best_roi > 5.0:
+            status = "🔥 GAP VALUE"
+            color = "green"
+            msg = f"Найден огромный разрыв цен! Софты отстают на {best_roi:.1f}%."
+
+    return status, msg, color, targets, curr_r, mode
+
+# ==========================================
+# 5. ИНТЕРФЕЙС (UI)
+# ==========================================
+
+st.title("💎 Syndicate Odds Analyst")
+st.caption("Universal Engine v7.0 (Final)")
+
+c1, c2 = st.columns(2)
+pin_txt = c1.text_area("1. Pinnacle History (Любой формат)", height=150, 
+                       placeholder="Вставь данные... (1X2 или Тоталы)\nПрограмма сама поймет формат.")
+mkt_txt = c2.text_area("2. Market Odds", height=150, 
+                       placeholder="Вставь список БК...\nBet365\n2.05...")
+
+if st.button("🚀 ЗАПУСТИТЬ АНАЛИЗ", type="primary", use_container_width=True):
+    if pin_txt and mkt_txt:
+        pin = parse_pinnacle_universal(pin_txt)
+        mkt = parse_market_universal(mkt_txt)
+
+        if pin:
+            status, msg, color, targets, r_val, mode = run_universal_analysis(pin, mkt)
+
+            st.divider()
+
+            # --- ЗАГОЛОВОК ---
+            color_map = {"green": ":green", "orange": ":orange", "red": ":red", "gray": ":gray"}
+            target_name = "Home (П1)" if mode == "3way" else "Over (ТБ) / Фора 1"
+
+            st.markdown(f"### Режим: **{mode.upper()}**. Цель анализа: **{target_name}**")
+            st.header(f"{color_map[color]}[ {status} ]")
+            st.info(f"**Вердикт:** {msg}")
+
+            # --- РЕКОМЕНДАЦИИ ---
+            if targets:
+                st.subheader("📢 ЛУЧШИЕ ТОЧКИ ВХОДА")
+                # Сортируем по ROI
+                best_bet = sorted(targets, key=lambda x: x['roi'], reverse=True)[0]
+
+                # КРАСИВАЯ КАРТОЧКА
+                st.success(
+                    f"🏆 **СТАВИТЬ НА:** {target_name}\n\n"
+                    f"🏦 **БК:** {best_bet['name']} @ {best_bet['odds']}\n\n"
+                    f"📈 **ВАЛУЙ:** +{best_bet['roi']:.1f}%\n\n"
+                    f"💵 **СУММА:** ${best_bet['stake']}"
+                )
+
+                with st.expander("Показать все валуйные конторы"):
+                    df = pd.DataFrame(targets)
+                    st.dataframe(df.style.format({"odds": "{:.2f}", "roi": "+{:.1f}%", "stake": "${:.0f}"}))
+            else:
+                if status == "💎 SMART MONEY":
+                    st.warning("Тренд отличный, но Софты уже опустили кэфы. Валуя нет.")
+                else:
+                    st.write("Рекомендаций нет.")
+
+            st.divider()
+
+            # --- ГРАФИКИ ---
+            st.subheader("📊 Графики Синдиката")
+
+            chart_data = []
+            for row in pin['history']:
+                chart_data.append({
+                    "Время": row['time_str'],
+                    "Цена (Odds)": row['odds'][0],
+                    "Риск (R%)": row['r'][0]
+                })
+            df_chart = pd.DataFrame(chart_data).set_index("Время")
+
+            g1, g2 = st.columns(2)
+            with g1:
+                st.write("**📉 ЦЕНА (Чем ниже, тем лучше)**")
+                st.line_chart(df_chart["Цена (Odds)"], color="#FF4B4B")
+            with g2:
+                st.write("**📈 РИСК R (Чем выше, тем увереннее)**")
+                st.line_chart(df_chart["Риск (R%)"], color="#00AA00")
+
+        else:
+            st.error("❌ Не удалось распознать данные Pinnacle. Проверь, что копируешь.")
+    else:
+        st.warning("Пожалуйста, заполни оба поля данными.")