1) Ide keseluruhan (pendek)

Input gambar (tangkapan layar / gambar grafik yang disimpan)

Pengolahan gambar / pengenalan pola (OpenCV / model ML) → sinyal (beli/jual/tahan)

Manajemen risiko + aturan ukuran pesanan

Kirim pesanan ke Binance melalui API (python-binance) — gunakan testnet terlebih dahulu

2) Alat / pustaka yang diperlukan

Python 3.9+

python-binance (klien API REST Binance)

OpenCV (cv2) — pra-pemrosesan gambar / pencocokan template

numpy, Pillow

(Optional, untuk ML) tensorflow/keras atau PyTorch — jika Anda melatih klasifikator CNN

pandas untuk pencatatan

3) Pendekatan sederhana (pilih satu)

A. Pencocokan template (cepat, tidak perlu ML)

Buat gambar template kecil untuk pola candlestick atau indikator (misalnya, tangkapan kepala-dan-bahu)

Gunakan OpenCV matchTemplate() untuk mendeteksi mereka dalam tangkapan layar → sinyal

B. Fitur gambar berbasis aturan

Deteksi warna/posisi garis rata-rata bergerak, RSI yang digambar pada grafik, dll., melalui deteksi piksel → aturan

C. Model ML (terbaik tetapi lebih berat)

Latih klasifikator CNN pada gambar berlabel: beli/jual/tahan. Gunakan Keras untuk melatih, lalu infer pada gambar yang masuk.

4) Contoh: Pipeline minimal (pencocokan template) + pesanan Binance (testnet)

Penting: Ganti API_KEY / API_SECRET dengan kunci testnet Anda. Gunakan URL Testnet Binance untuk keamanan.

# persyaratan:
# 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

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

# Untuk testnet, gunakan titik akhir testnet:
client =

$BTC 👇👇👇👇👇😍😍😍🎁🎁💵💵💵