Claude Agent 60cd37826a Analiza Zilnica 05: volum (11 diagrame cu panou de volum)
Al patrulea document de strategie, pe modelul aprobat al lui 01.

Acoperite: volum "teava" = institutional, acumulare vs. distributie,
divergenta de volum la al doilea picior, volumul care conduce pretul,
breakout fara volum = esec, monthly vs. weekly, alegerea simbolului din
sector dupa volum. Fiecare setup are perechea DA/NU desenata.

Toate cele 11 diagrame sunt serii continue de 36-42 de bare cu panou de
volum, generate din preturi cu svg_candles, cu assert pe fiecare nivel,
pe raportul R si pe raportul de volum afirmat in text.

Verificare in doua runde de screenshot citite efectiv: 6 probleme
reparate, printre care o linie de suport la 12px de eticheta de SL si o
cifra greșita in Gotchas (intrarea era 39.80, nu 38.40). Audit: 0.

Marcat explicit ca adaugire proprie: "volumul conduce pretul" nu e o
regula pe care o spune el, e construita din trei remarci (19.08, 17.08,
04.09); tabelul celor patru stari de acumulare/distributie e
interpretare; diagramele arata volum brut, indicatorul lui nu se poate
desena cu svg_candles.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01MtSTyTmt6AbCL9j5ajEDm1
2026-09-14 05:49:04 +00:00

atm-curs-dl

Descarcă local toate videourile din cursul ATM (Bogdan Jinga, systeme.io), pentru backup personal — contul are deja acces plătit.

Folosește API-ul JSON al systeme.io (login → listă module/lecții → per lecție, URL-ul video pe CloudFront) în loc de scraping HTML. Fiecare fișier video e neserializat/semnat (CloudFront servește direct MP4-ul), deci descărcarea e un simplu requests streaming cu suport de resume (Range).

Utilizare

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # completează ATM_EMAIL / ATM_PASSWORD
python download.py     # scrie în ./videos/<modul>/<lectie>.mp4

Reluabil: reia descărcările întrerupte (Range) și sare peste fișierele deja complete (videos/manifest.json).

Description
No description provided
Readme 23 MiB
Languages
HTML 82.3%
Python 17.7%