1) Ideia geral (curta)

Entrada de imagem (captura de tela / imagem de gráfico salva)

Processamento de imagem / reconhecimento de padrões (OpenCV / modelo de ML) → sinal (comprar/vender/manter)

Gestão de risco + regras de dimensionamento de ordem

Enviar ordem para Binance via API (python-binance) — use o testnet primeiro

2) Ferramentas / bibliotecas necessárias

Python 3.9+

python-binance (cliente da API REST da Binance)

OpenCV (cv2) — pré-processamento de imagem / correspondência de template

numpy, Pillow

(Opcional, para ML) tensorflow/keras ou PyTorch — se você treinar um classificador CNN

pandas para registro

3) Abordagens simples (escolha uma)

A. Correspondência de template (rápido, não precisa de ML)

Faça pequenas imagens de template para padrões de velas ou indicadores (por exemplo, instantâneas de cabeça e ombros)

Use OpenCV matchTemplate() para detectá-los na captura de tela → sinal

B. Recursos de imagem baseados em regras

Detectar cores/posições da linha de média móvel, RSI desenhado no gráfico, etc., via detecção de pixels → regras

C. Modelo de ML (melhor, mas mais pesado)

Treinar classificador CNN em imagens rotuladas: comprar/vender/manter. Use Keras para treinar, depois inferir em imagens recebidas.

4) Exemplo: Pipeline mínimo (correspondência de template) + ordem Binance (testnet)

Importante: Substitua API_KEY / API_SECRET por suas chaves do testnet. Use a URL do Testnet da Binance para segurança.

# 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

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

# Para testnet, use o endpoint do testnet:
client =

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