1) Ý tưởng tổng thể (short)

Hình ảnh đầu vào (ảnh chụp màn hình / hình ảnh biểu đồ đã lưu)

Xử lý hình ảnh / nhận dạng mẫu (OpenCV / mô hình ML) → tín hiệu (mua/bán/giữ)

Quản lý rủi ro + quy tắc kích thước lệnh

Gửi lệnh đến Binance qua API (python-binance) — sử dụng testnet trước

2) Công cụ / thư viện cần thiết

Python 3.9+

python-binance (Khách hàng REST API của Binance)

OpenCV (cv2) — xử lý hình ảnh / khớp mẫu

numpy, Pillow

(Tùy chọn, cho ML) tensorflow/keras hoặc PyTorch — nếu bạn đào tạo một bộ phân loại CNN

pandas để ghi chép

3) Các phương pháp đơn giản (chọn một)

A. Khớp mẫu (nhanh, không cần ML)

Tạo các hình ảnh mẫu nhỏ cho các mẫu nến hoặc chỉ báo (ví dụ: ảnh chụp đầu và vai)

Sử dụng OpenCV matchTemplate() để phát hiện chúng trong ảnh chụp màn hình → tín hiệu

B. Các đặc điểm hình ảnh dựa trên quy tắc

Phát hiện màu sắc/vị trí đường trung bình động, RSI vẽ trên biểu đồ, v.v., thông qua phát hiện điểm ảnh → quy tắc

C. Mô hình ML (tốt nhất nhưng nặng hơn)

Đào tạo bộ phân loại CNN trên các hình ảnh đã gán nhãn: mua/bán/giữ. Sử dụng Keras để đào tạo, sau đó suy diễn trên các hình ảnh đến.

4) Ví dụ: Quy trình tối thiểu (khớp mẫu) + lệnh Binance (testnet)

Quan trọng: Thay thế API_KEY / API_SECRET bằng khóa testnet của bạn. Sử dụng URL Testnet của Binance để đảm bảo an toàn.

# yêu cầu:
# 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

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

# Đối với testnet, sử dụng điểm cuối testnet:
client =

$BTC 👇👇👇👇👇😍😍😍🎁🎁💵💵💵