tradingalgorítmico

¡
​🚀 Die Zukunft des Tradings: Von Chatbots zu Multi-Agenten-Systemen (MAS):

​Der Krypto-Markt hat sich weiterentwickelt. Es reichen nicht mehr statische Indikatoren; wir treten in das Zeitalter der autonomen KI-Agenten ein.
Im Gegensatz zu einer traditionellen KI beantwortet ein Agent nicht nur Fragen: Er denkt nach, plant und verfolgt Ziele.

​Projekte wie $TAO, $FET (ASI) und $OLAS bauen die Infrastruktur auf, aber die wahre Revolution findet in der angewandten Strategie statt.
Hier entsteht die autonome intelligente Automatisierung.

​In unserem Labor, unter der Leitung von Luis 77, entwickeln wir einen Tracker für Token und digitale Projekte, den AIPROSCAN-LCX77 ($AIPC77). Dieses System ist nicht nur ein Scanner; es ist ein Agent, der nach den Prinzipien von Smart Money und institutionellem Kapital entworfen wurde, nicht nur traditionelle Indikatoren zu verwenden und neue Indikatoren sowie das Konzept des Volumens (Profilvolumen, obv, VWAP, netto brutto, netto Delta Volumen, bayesianische Inferenz und Markov-Ketten, um institutionelle Spuren (Wale) mit chirurgischer Präzision zu verfolgen.

​Was ist das Ziel? Der Übergang zu einem Multi-Agenten-Ökosystem. Stellen Sie sich ein "Schwarm von KI" vor, bei dem:
ein Agent verfolgt, ein anderer berechnet das Risiko und ein dritter führt aus, alles in Millisekunden. Es ist die Verschmelzung der Disziplin des Feldes (Aussaat und Ernte) mit der Leistungsfähigkeit des algorithmischen Rechnens.

​Das Trading der Zukunft geht nicht darum, zu raten, sondern Intelligenz zu orchestrieren. und der Spur zu folgen 🫆 🫆 💸💸💡🐋🐋

​#AI #BinanceSquare #LUIS77 #TradingAlgorítmico #WhenWillBTCRebound $BTC

¡
​🚀 Die Zukunft des Handels: Von Chatbots zu Multi-Agenten-Systemen (MAS):

​Der Krypto-Markt hat sich weiterentwickelt. Es reicht nicht mehr aus, sich auf statische Indikatoren zu verlassen; wir treten in die Ära der autonomen KI-Agenten ein.
Im Gegensatz zu einer traditionellen KI beantwortet ein Agent nicht nur Fragen: Er denkt nach, plant und verfolgt Ziele.

​Projekte wie $TAO, $FET (ASI) und $OLAS bauen die Infrastruktur auf, aber die wahre Revolution findet in der angewandten Strategie statt.
Hier entsteht die autonome intelligente Automatisierung.

​In unserem Labor, unter der Leitung von Luis 77, entwickeln wir einen Tracker für Token und digitale Projekte, den AIPROSCAN-LCX77 ($AIPC77). Dieses System ist nicht nur ein Scanner; es ist ein Agent, der nach den Prinzipien des smart money, des institutionellen Kapitals entworfen wurde, der nicht nur traditionelle Indikatoren verwendet, sondern neue Indikatoren und das Konzept des Volumens implementiert (Volumenprofil, obv, VWAP, net brut, net Delta Volumen, Bayessche Inferenz und Markov-Ketten, um institutionelle Spuren (Wale) mit chirurgischer Präzision zu verfolgen.

​Das Ziel? Der Übergang zu einem Multi-Agenten-Ökosystem. Stellen Sie sich ein "Schwarm von KI" vor, bei dem:
ein Agent verfolgt, ein anderer berechnet das Risiko und ein dritter führt aus, alles in Millisekunden. Es ist die Verschmelzung der Disziplin des Feldes (Pflanzen und Ernten) mit der Kraft des algorithmischen Rechnens.

​Der Handel der Zukunft besteht nicht darin, zu raten, sondern Intelligenz zu orchestrieren. und die Spur zu verfolgen 🫆 🫆 💸💸💡🐋🐋

​#AI #BinanceSquare #LUIS77 #TradingAlgorítmico #WhenWillBTCRebound $BTC


​
​

Es ist Zeit, KI-Tracking-Agenten im Trading zu nutzen:

Die Fähigkeit, mehrere Vermögenswerte gleichzeitig zu überwachen, gibt uns einen Wettbewerbsvorteil. Heute teile ich, wie man einen automatisierten Deep Divergenz-Tracker unter Verwendung der Infrastruktur von Google Colab und der Binance-API strukturiert.

​🛠️ Der Technologiestack

​Um ein robustes Cloud-Tool zu bauen, haben wir integriert:

1-​CCXT:
Standardbibliothek für die Verbindung mit der Binance-Engine.

2-​Pandas & Pandas_TA:
Für die Verarbeitung von Zeitreihen und die Berechnung von hochpräzisen Indikatoren.

3-​Telegram Bot API:
Als Kanal mit niedriger Latenz für den Empfang von Echtzeit-Alarme.

​📊 Technische Logik der Erkennung:

​Der Bot arbeitet unter einer Strategie der versteckten bullischen Divergenz, gefiltert nach institutioneller Tendenz:

​Datenaufnahme:
Extraktion von OHLCV-Kerzen im Zeitrahmen von 1H über die API.

​Trendfilterung:
Eine EMA von 50 Perioden wird verwendet, um sicherzustellen, dass wir nur im Einklang mit dem Hauptimpuls handeln.

​Momentum-Analyse:
Überwachung des RSI (14), um überverkaufte Niveaus (< 45) zu suchen, die mit einer strukturellen Divergenz im Preis koordiniert sind.

​☁️ Persistenz in der Cloud
​Die Herausforderung, Skripte auf mobilen Geräten auszuführen, wird durch Google Colab gelöst. Da es sich um eine Linux-basierte Umgebung handelt, bleibt die Schleife while True aktiv und führt alle 10 Minuten Analysen durch, ohne lokale Ressourcen des Telefons zu verbrauchen. Um die Kontinuität zu gewährleisten, implementieren wir ein Heartbeat-System (Lebensanzeige) über unabhängige Threads (Threading), um die Integrität des Bots direkt auf unserem mobilen Gerät zu bestätigen.

​💡 Fazit
​Die Demokratisierung von Entwicklungstools ermöglicht es jedem Trader, vom manuellen Analysieren zur algorithmischen Überwachung zu wechseln.

Dieses Projekt ist die Basis für die Skalierung zu prädiktiven KI-Modellen mit Gemini, die Sentimentanalysen und fortgeschrittene Mustererkennung integrieren.
​#TradingAlgorítmico #Python #CPIWatch #venezuela $BTC
​