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.
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