1) Idea general (corta)

Entrada de imagen (captura de pantalla / imagen de gráfico guardada)

Procesamiento de imagen / reconocimiento de patrones (OpenCV / modelo de ML) → señal (comprar/vender/mantener)

Gestión de riesgos + reglas de tamaño de orden

Enviar orden a Binance a través de API (python-binance) — usar testnet primero

2) Herramientas / bibliotecas requeridas

Python 3.9+

python-binance (cliente de API REST de Binance)

OpenCV (cv2) — preprocesamiento de imágenes / coincidencia de plantillas

numpy, Pillow

(Opcional, para ML) tensorflow/keras o PyTorch — si entrenas un clasificador CNN

pandas para registro

3) Enfoques simples (elige uno)

A. Coincidencia de plantillas (rápido, no se necesita ML)

Crear pequeñas imágenes de plantilla para patrones de velas o indicadores (por ejemplo, instantáneas de cabeza y hombros)

Usar OpenCV matchTemplate() para detectarlos en la captura de pantalla → señal

B. Características de imagen basadas en reglas

Detectar colores/posiciones de la línea de media móvil, RSI dibujado en el gráfico, etc., a través de detección de píxeles → reglas

C. Modelo de ML (mejor pero más pesado)

Entrenar un clasificador CNN en imágenes etiquetadas: comprar/vender/mantener. Usar Keras para entrenar, luego inferir en imágenes entrantes.

4) Ejemplo: Pipeline mínima (coincidencia de plantillas) + orden de Binance (testnet)

Importante: Reemplazar API_KEY / API_SECRET con tus claves de testnet. Usar URL de Testnet de Binance por seguridad.

# requisitos:
# pip install python-binance opencv-python pillow numpy

import cv2
import numpy as np
from binance.client import Client
from binance.enums import SIDE_BUY, SIDE_SELL, ORDER_TYPE_MARKET
import time
import os

# --- CONFIGURACIÓN DE BINANCE (TESTNET) ---
API_KEY = "YOUR_TESTNET_API_KEY"
API_SECRET = "YOUR_TESTNET_API_SECRET"

# Para testnet, usa el endpoint de testnet:
client =

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