1) 全体のアイデア(ショート)

画像入力(スクリーンショット / 保存したチャート画像)

画像処理 / パターン認識(OpenCV / MLモデル)→ シグナル(買い/売り/ホールド)

リスク管理 + 注文サイズのルール

APIを介してBinanceに注文を送信(python-binance)— まずはテストネットを使用

2) 必要なツール / ライブラリ

Python 3.9+

python-binance(Binance REST APIクライアント)

OpenCV(cv2)— 画像前処理 / テンプレートマッチング

numpy, Pillow

(オプション、ML用)tensorflow/kerasまたはPyTorch — CNN分類器をトレーニングする場合

ログ用にpandas

3) シンプルなアプローチ(1つを選択)

A. テンプレートマッチング(速い、ML不要)

キャンドルスティックパターンやインジケーターのための小さなテンプレート画像を作成(例:ヘッドアンドショルダーのスナップショット)

OpenCVのmatchTemplate()を使ってスクリーンショット内で検出 → シグナル

B. ルールベースの画像特徴

移動平均線の色/位置、チャート上に描画されたRSIなどをピクセル検出で検出 → ルール

C. MLモデル(ベストだが重め)

ラベル付き画像でCNN分類器をトレーニングする:買い/売り/ホールド。Kerasを使用してトレーニングし、次に受信画像で推論。

4) 例:最小パイプライン(テンプレートマッチング) + Binance注文(テストネット)

重要:API_KEY / API_SECRETをあなたのテストネットキーに置き換えてください。安全のためにBinance Testnet URLを使用。

# 要件:
# 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

# --- BINANCE(テストネット)セットアップ ---
API_KEY = "YOUR_TESTNET_API_KEY"
API_SECRET = "YOUR_TESTNET_API_SECRET"

# テストネット用にテストネットエンドポイントを使用:
client =

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