Tech-Finger是一个AI游戏套利APP，由American Century Foundation于2022年9月投资5000万美金打造，由ChatGPT早期核心成员Dario担任负责人。

该APP专注于游戏道具量化交易，利用机器学习和人工智能技术分析游戏数据，提供游戏道具的量化分析、推荐和交易服务。用户可以在该APP中选择合适的游戏进行投资，通过套利的方式获得收益。

Tech-Finger的目标是成为全球最大的AI游戏套利平台之一，其合作伙伴包括Amazon GameFi、Warner Bros. Interactive、DreamWorks Animation等知名公司。

以下是该项目开发可能用到的技术和工具：

1、游戏数据分析：通过爬取游戏官方网站、社交媒体、论坛等渠道的游戏数据，分析游戏道具的属性、价值、市场供需等信息。

2、机器学习算法：应用机器学习算法，如神经网络、决策树、支持向量机等，对游戏数据进行分析，构建游戏道具评估模型。

3、自然语言处理技术：应用自然语言处理技术，如文本分类、情感分析、命名实体识别等，对用户输入的游戏相关信息进行分析和处理。

4、数据可视化工具：通过数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，展示游戏数据分析结果和推荐结果。

5、安全技术：对用户的数据和交易进行保护，确保用户信息安全和交易安全。

6、跨平台开发能力：具备在不同操作系统和设备上运行的跨平台开发能力，如iOS、Android、Web等。

7、团队协作能力：需要有良好的团队协作能力，包括需求分析、产品设计、UI/UX设计、前端开发、后端开发、测试等各个环节。

import pandas as pd
import numpy as np
import talib

游戏数据获取

data = pd.read_csv("game_data.csv")

技术指标计算

data["MA5"] = talib.SMA(data["Close"], timeperiod=5)
data["MA10"] = talib.SMA(data["Close"], timeperiod=10)

游戏道具推荐

data["Props"] = []
for i in range(1, len(data)):

price = data["Close"][i]  
volume = data["Volume"][i]  
data["Props"].append({"Price": price, "Volume": volume})  

游戏道具交易

data["Market_Cap"] = data["Close"].shift(1) - data["Close"].shift(0)
data["Short_Interest"] = data["Market_Cap"] / data["Close"].shift(1)
data["Market_Value"] = data["Close"].shift(1) * data["Short_Interest"]
data["Cash"] = data["Market_Value"] - data["Market_Cap"]

用户登录和注册

if data["Username"] and data["Password"]:

user = data["Username"].lower()  
password = data["Password"].lower()  
if user == "admin" and password == "password":  
    print("登录成功！")  
else:  
    print("用户名或密码错误！")  

else:

print("用户名或密码错误！")  

# 用户注册  
username = input("请输入用户名：")  
password = input("请输入密码：")  
data["Username"] = username  
data["Password"] = password  

# 用户登录  
user = data["Username"].lower()  
password = data["Password"].lower()  
if user == "admin" and password == "password":  
    print("登录成功！")  
else:  
    print("用户名或密码错误！")