# Binance API Keys (НИКОГДА не храните их прямо в коде для продакшена, используйте .env или менеджеры секретов)
# Для начала используйте ключи для тестовой сети Binance (Testnet)
BINANCE_API_KEY = ""
BINANCE_API_SECRET = "" 
USE_TESTNET = True # ВАЖНО: Начните с True!

# Параметры модели
BASE_MODEL_NAME = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
# Путь к адаптеру теперь в корневой папке, внутри папки, которую создаст trainer
FINETUNED_ADAPTER_PATH = "./mixtral_bitcoin_adapter_results/final_checkpoint" # Папка "mixtral_bitcoin_adapter_results" будет создана в корне
# Обучающий JSONL файл теперь в корневой папке
TRAINING_DATA_JSONL = "train_dataset_llm.jsonl" # Будет создан в корне

# Параметры обучения
# Директория для чекпоинтов обучения теперь создается в корне
OUTPUT_DIR = "./mixtral_bitcoin_adapter_results" # Эта папка будет создана в корне
MAX_SEQ_LENGTH = 768
TRAIN_BATCH_SIZE = 1
GRAD_ACCUMULATION_STEPS = 4
LEARNING_RATE = 2e-5
NUM_EPOCHS = 1

# Торговые параметры
TRADING_PAIR = "BTCUSDT"
TRADE_AMOUNT_USD = 10
KLINE_INTERVAL_TO_TRADE = "1h" # Ваши данные дневные, но для примера торговли может быть 1h
LOOKBACK_PERIODS_LIVE = 150

# Для 0_prepare_data.py
# CSV файл теперь в корневой папке
CSV_FILE_PATH = "btc_2015_2024.csv" # <<< Убедитесь, что имя файла точное
PRICE_CHANGE_THRESHOLD_SIGNAL = 0.01