import requests
import numpy as np
from datetime import datetime

def kNN_strategy(indicator, short_window, long_window, base_k, filter, bars_threshold):
    # Veri hazırlığı
    feature1 = np.array([])  # feature1 verilerini saklamak için boş bir dizi
    feature2 = np.array([])  # feature2 verilerini saklamak için boş bir dizi
    directions = np.array([])  # yön verilerini saklamak için boş bir dizi
    predictions = np.array([])  # tahminleri saklamak için boş bir dizi
    bars = 0  # işlem süresini takip etmek için bir sayaç
    dates = []  # İşlem tarihlerini saklamak için bir liste
    
    # Binance REST API isteği
    url = 'https://api.binance.com/api/v3/klines'
    params = {
        'symbol': 'AVAXUSDT',
        'interval': '15m',
        'limit': bars_threshold + long_window  # Gerekli çubuk sayısı + uzun pencere boyutu
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()

    # Fiyatları alma ve işlemler
    close_prices = np.array([float(d[4]) for d in data])
    dates = [datetime.utcfromtimestamp(d[0] / 1000).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') for d in data[:-long_window]]
    feature1 = close_prices[:-long_window]  # feature1: Son uzun pencere boyutundaki kapanış fiyatları
    feature2 = np.array([float(d[7]) for d in data[:-long_window]])  # feature2: Son uzun pencere boyutundaki hacimler
    
    # Algoritma lojikleri
    for i in range(long_window, len(feature1)):
        # feature1 ve feature2 üzerinde gerekli hesaplamaları yapın
        
        # Örnek bir alım sinyali üretimi
        if feature1[i] > feature1[i-1] and feature1[i-1] < feature1[i-2]:
            predictions = np.append(predictions, 1)  # 1: Alım sinyali
            print("Alım Tarihi (GMT):", dates[i])
            print("Alım Fiyatı:", close_prices[i])
        else:
            predictions = np.append(predictions, 0)  # 0: Satım sinyali
            print("Satım Tarihi (GMT):", dates[i])
            print("Satım Fiyatı:", close_prices[i])

    # İşlemleri gerçekleştir ve sonuçları döndür...
    return predictions

# Örnek kullanım
indicator = 'RSI'
short_window = 14
long_window = 28
base_k = 252
filter = False
bars_threshold = 300

predictions = kNN_strategy(indicator, short_window, long_window, base_k, filter, bars_threshold)