Czas na wykorzystanie agentów IA do monitorowania w handlu :
Zdolność do jednoczesnego monitorowania wielu aktywów daje nam przewagę konkurencyjną. Dziś dzielę się tym, jak zbudować zautomatyzowany Monitor Divergencji Deep wykorzystując infrastrukturę Google Colab oraz API Binance.
🛠️ Stos technologiczny
Aby zbudować solidne narzędzie w chmurze, zintegrowaliśmy:
1-CCXT:
Standardowa biblioteka do połączenia z silnikiem Binance.
2-Pandas & Pandas_TA:
Do przetwarzania szeregów czasowych i obliczania wskaźników o wysokiej precyzji.
3-Telegram Bot API:
Jako kanał o niskiej latencji do odbierania alertów w czasie rzeczywistym.
📊 Logika techniczna detekcji:
Bot działa w oparciu o strategię ukrytej diverencji wzrostowej, filtrowanej przez trend instytucjonalny:
Pobieranie danych:
Ekstrakcja świeczek OHLCV w interwale 1H za pośrednictwem API.
Filtracja trendu:
Używana jest EMA z 50 okresami, aby zapewnić, że działamy tylko w kierunku głównego impulsu.
Analiza momentum:
Monitorowanie RSI (14) w poszukiwaniu poziomów wykupu (< 45) skoordynowanych z strukturalną diverencją w cenie.
☁️ Utrzymanie w chmurze
Wyzwanie związane z uruchamianiem skryptów na urządzeniach mobilnych jest rozwiązywane przez Google Colab. Jako środowisko oparte na Linuxie, pozwala na utrzymanie pętli while True aktywnej, wykonując analizy co 10 minut bez zużywania lokalnych zasobów telefonu. Aby zapewnić ciągłość, wdrożyliśmy system Heartbeat (powiadomienie o życiu) przy użyciu niezależnych wątków (threading), potwierdzając integralność bota bezpośrednio na naszym urządzeniu mobilnym.
💡 Wnioski
Demokratyzacja narzędzi rozwojowych pozwala każdemu traderowi przejść z analizy ręcznej do monitorowania algorytmicznego.
Ten projekt stanowi podstawę do skalowania w kierunku modeli IA predykcyjnej z Gemini, integrując analizę sentymentu i zaawansowane rozpoznawanie wzorców.
#TradingAlgorítmico #Python #CPIWatch #venezuela $BTC
