1) Idée générale (courte)

Entrée d'image (capture d'écran / image de graphique sauvegardée)

Traitement d'image / reconnaissance de motifs (OpenCV / modèle ML) → signal (acheter/vendre/tenir)

Gestion des risques + règles de taille de commande

Envoyer la commande à Binance via API (python-binance) — utiliser le testnet d'abord

2) Outils / bibliothèques requises

Python 3.9+

python-binance (client API REST de Binance)

OpenCV (cv2) — prétraitement d'image / correspondance de modèle

numpy, Pillow

(Optionnel, pour ML) tensorflow/keras ou PyTorch — si vous entraînez un classificateur CNN

pandas pour la journalisation

3) Approches simples (choisissez-en une)

A. Correspondance de modèle (rapide, pas de ML nécessaire)

Créer de petites images de modèle pour des motifs de chandeliers ou des indicateurs (par exemple, instantanés tête-épaules)

Utiliser OpenCV matchTemplate() pour les détecter dans la capture d'écran → signal

B. Caractéristiques d'image basées sur des règles

Détecter les couleurs/positions de la ligne de moyenne mobile, RSI tracé sur le graphique, etc., via détection de pixels → règles

C. Modèle ML (meilleur mais plus lourd)

Entraîner un classificateur CNN sur des images étiquetées : acheter/vendre/tenir. Utilisez Keras pour entraîner, puis inférer sur les images entrantes.

4) Exemple : Pipeline minimal (correspondance de modèle) + commande Binance (testnet)

Important : Remplacez API_KEY / API_SECRET par vos clés testnet. Utilisez l'URL du Testnet de Binance pour la sécurité.

# exigences:
# 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

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

# Pour le testnet, utilisez le point de terminaison testnet :
client =

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