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Es la hora de utilizar agentes IA rastreadores en el traiding :
La capacidad de monitorear múltiples activos simultáneamente nos da una ventaja competitiva. Hoy comparto cómo estructurar un Rastreador de Divergencias Deep automatizado utilizando la infraestructura de Google Colab y la API de Binance.
🛠️ El Stack Tecnológico
Para construir una herramienta robusta en la nube, hemos integrado:
1-CCXT:
Librería estándar para la conexión con el motor de Binance.
2-Pandas & Pandas_TA:
Para el procesamiento de series temporales y el cálculo de indicadores de alta precisión.
3-Telegram Bot API:
Como canal de baja latencia para la recepción de alertas en tiempo real.
📊 Lógica Técnica de Detección:
El bot opera bajo una estrategia de Divergencia Alcista Oculta, filtrada por tendencia institucional:
Ingesta de datos:
Extracción de velas OHLCV en temporalidad de 1H vía API.
Filtrado de Tendencia:
Se utiliza una EMA de 50 periodos para asegurar que solo operamos a favor del impulso principal.
Análisis de Momentum:
Monitoreo del RSI (14) buscando niveles de sobreventa (< 45) coordinados con una divergencia estructural en el precio.
☁️ Persistencia en la Nube
El desafío de ejecutar scripts en dispositivos móviles se resuelve mediante Google Colab. Al ser un entorno basado en Linux, permite mantener el bucle while True activo, ejecutando análisis cada 10 minutos sin consumir recursos locales del teléfono. Para asegurar la continuidad, implementamos un sistema de Heartbeat (Aviso de vida) mediante hilos independientes (threading), confirmando la integridad del bot directamente en nuestro dispositivo móvil.
💡 Conclusión
Democratizar herramientas de desarrollo permite que cualquier trader pase del análisis manual a la monitorización algorítmica.
Este proyecto es la base para escalar hacia modelos de IA Predictiva con Gemini, integrando análisis de sentimiento y reconocimiento de patrones avanzados.
#TradingAlgorítmico #Python #CPIWatch #venezuela $BTC
La capacidad de monitorear múltiples activos simultáneamente nos da una ventaja competitiva. Hoy comparto cómo estructurar un Rastreador de Divergencias Deep automatizado utilizando la infraestructura de Google Colab y la API de Binance.
🛠️ El Stack Tecnológico
Para construir una herramienta robusta en la nube, hemos integrado:
1-CCXT:
Librería estándar para la conexión con el motor de Binance.
2-Pandas & Pandas_TA:
Para el procesamiento de series temporales y el cálculo de indicadores de alta precisión.
3-Telegram Bot API:
Como canal de baja latencia para la recepción de alertas en tiempo real.
📊 Lógica Técnica de Detección:
El bot opera bajo una estrategia de Divergencia Alcista Oculta, filtrada por tendencia institucional:
Ingesta de datos:
Extracción de velas OHLCV en temporalidad de 1H vía API.
Filtrado de Tendencia:
Se utiliza una EMA de 50 periodos para asegurar que solo operamos a favor del impulso principal.
Análisis de Momentum:
Monitoreo del RSI (14) buscando niveles de sobreventa (< 45) coordinados con una divergencia estructural en el precio.
☁️ Persistencia en la Nube
El desafío de ejecutar scripts en dispositivos móviles se resuelve mediante Google Colab. Al ser un entorno basado en Linux, permite mantener el bucle while True activo, ejecutando análisis cada 10 minutos sin consumir recursos locales del teléfono. Para asegurar la continuidad, implementamos un sistema de Heartbeat (Aviso de vida) mediante hilos independientes (threading), confirmando la integridad del bot directamente en nuestro dispositivo móvil.
💡 Conclusión
Democratizar herramientas de desarrollo permite que cualquier trader pase del análisis manual a la monitorización algorítmica.
Este proyecto es la base para escalar hacia modelos de IA Predictiva con Gemini, integrando análisis de sentimiento y reconocimiento de patrones avanzados.
#TradingAlgorítmico #Python #CPIWatch #venezuela $BTC
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完成所有任务以获得 617,330 PYTH 的代币奖励份额。前 100 名内容创作者将在 30 天内获得 Pyth 项目的排行榜*，并将获得 70% 的奖励池份额，所有符合资格的参与者将获得 30% 的奖励池份额。*要获得项目排行榜资格，必须完成任务 1 和 3，以及任务 5 或 6 或 7。要获得奖励池资格，必须完成 X 的附加跟进任务（任务 2）。注意：任务 2 和 4 不会影响你的排名。
期间：2025-
$PYTH
#PythNetwork
#python #PYTHonBinance
期间：2025-
$PYTH
#PythNetwork
#python #PYTHonBinance
交易大作战：如何在 Binance 上挂单买 指定symbol？
#python #美国加征关税 #BNBChain爆发 #加密市场回调
精明交易者从不裸奔进场！无论是限价单还是止损单，都得一步步精确执行，否则市场一波震荡，账户余额直接消失💨
🎯 目标：
• 在 Binance 上用 CCXT 挂一个 BTC/USDT 限价单
• 目标买入价： $80000
• 止损单（可选）：触发价 $75,000
🔽 代码如下 🔽
import ccxt
from pprint import pprint
# 初始化 Binance 交易所对象
exchange = ccxt.binance({
'apiKey': 'KEY', # API Key
'secret': 'API_SECRET', # API Secret
'options': {
'defaultType': 'spot' # 交易类型：'spot' = 现货, 'future' = 合约
}})
# 交易参数
symbol = 'BTC/USDT' # 交易对
order_type = 'limit' # 限价单
side = 'buy' # 买入
amount = 0.003 # 购买 BTC 数量
order_price = 80000 # 限价单价格
# 止损单参数（可选）
stop_params = {
'stopPrice': 75000, # 触发止损的价格
'type': 'STOP_LOSS_LIMIT', # 止损类型
'price': 74500, # 真实下单价格（避免滑点）
'timeInForce': 'GTC' # 订单有效期：GTC = 一直有效，直到成交
}
try:
# 下限价买单
limit_order = exchange.create_order(symbol, order_type, side, amount, order_price)
pprint(limit_order) # 打印订单详情
# （可选）挂止损单，保护资金安全
# stop_order = exchange.create_order(symbol, 'STOP_LOSS_LIMIT', side, amount, stop_params['price'], stop_params)
# pprint(stop_order)
except Exception as err:
print("❌ 交易失败：", err) # 处理异常
🔥 代码拆解
💡 1. 连接 Binance
• 这段代码使用 ccxt.binance() 连接到 Binance，并指定 API Key
• defaultType: 'spot' 代表在做现货交易，不是合约，当然也可以选合约！
💡 2. 挂 $80000 限价买单
• exchange.create_order(symbol, order_type, side, amount, order_price)
• 这意味着只有 BTC 价格低于 80000 USDT，这个订单才会成交。
💡 3. 可选：止损单
• stopPrice: 75000 代表 BTC到 75,000 时触发止损
• price: 74500 代表 真实的卖出价，防止市场瞬间波动导致损失扩大。
📌 交易小Tips
✅ 永远设止损，市场是无情的，设置止损保护本金！
✅ 限价单比市价单更安全，不怕突然的价格剧烈波动。
✅ 学会 CCXT API，自动化交易才是高手的路！
📢 关注我，持续分享交易技术！ 🏆BOOMCOO0
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🔽 代码如下 🔽
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# 交易参数
symbol = 'BTC/USDT' # 交易对
order_type = 'limit' # 限价单
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order_price = 80000 # 限价单价格
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stop_params = {
'stopPrice': 75000, # 触发止损的价格
'type': 'STOP_LOSS_LIMIT', # 止损类型
'price': 74500, # 真实下单价格（避免滑点）
'timeInForce': 'GTC' # 订单有效期：GTC = 一直有效，直到成交
}
try:
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💡 3. 可选：止损单
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📊 最受欢迎的加密货币 (谷歌趋势 - 2025年12月08日):
1.#以太坊 - 1.0
2.#星云 - 1.0
3.#水 - 1.0
4.#木星 - 0.9
5.#单子 - 0.8
6.#比特币 - 0.8
7.#比特传感器 - 0.8
8.#Zcash - 0.7
9.#皮皮 - 0.7
10.#超流动性 - 0.7
#Crypto #trending #Python #bitcoin #PydroidBOT
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$PYTHIA – 沉默的杀手宝石！ 🐍💎
每个人都在追逐热潮，但真正的百万富翁机会隐藏在 $PYTH ⚡
🐍 快速成长的社群
🐍 坚实的基本面 + 创新的生态系统
🐍 准备盘旋并向新的 ATH 进攻 📈💥
👉 早期买家 = 未来的百万富翁。不要眨眼，不要等待。
#PYTHON #CryptoGems #MillionaireChance 🚀🌕
点击这里 $PYTH 购买
PYTH
0.1591
+1.01%
#MarketPullback #RedSeptember
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解锁Python的力量
为什么Python是2025年必须学习的编程语言？
开始提升你的编程专业技能吗？无论你是新手还是老手，这都是将为你改变游戏规则的语言，你无法错过学习它的机会。
#TariffPause #PYTHonBinance
Python的流行并非偶然。由于其易用性、集成的可访问性和强大的社区，它成为全球开发者的首选工具。在这篇文章中，
开始提升你的编程专业技能吗？无论你是新手还是老手，这都是将为你改变游戏规则的语言，你无法错过学习它的机会。
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今天仅投资500-1000美元💵...凭借Python的巨大潜力，这笔投资可能增长10倍、30倍，甚至50倍！📈💥
为什么选择Python？
* 稀缺供应 🤏
* 不断增长的热度 🔥
* 爆炸性的图表设置 🚀
Python不仅仅是一种币，它是你在2025年致富的通行证！🌟
$PYTH
$0.1627
-6.38%
#python #cryptomillionaire #Binance 🌕
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#Python
🔻 短期设定（如果0.25处出现拒绝确认）
入场区域：0.232 – 0.245
止损（SL）：0.262（略高于阻力位）
获利（TP）：
TP1：0.205
TP2：0.188
TP3：0.165（如果出现大幅下跌）
风险/回报：安全侧 1:2+
---
🔼 长期设定（仅在回调后）
入场区域：0.188 – 0.200（当蜡烛在该区域形成支撑时）
止损（SL）：0.175
获利（TP）：
TP1：0.225
TP2：0.245
TP3：0.260（如果出现突破）
风险/回报：安全侧 1:2+
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卖
PYTHUSDT
永续
已平仓
盈亏
+5.37USDT
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$PYTH 百万富翁数学与 $PYTHON! 💰🐍
💵 想象一下今天只投入 $500–$1000…
凭借 $PYTHON 的突破潜力，这笔资金可能会增长 10 倍、30 倍，甚至 50 倍 📈💥
🐍 供应量低
🐍 大量炒作正在积累
🐍 爆炸性图表设置准备发射
👉 $PYTH 不仅仅是另一种币 — 它可能是你 2025 年的财富票 🌟
#PYTHON #CryptoMillionaire 🚀🌕
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$PYTH
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$PYTH = 从卧铺到超级明星! 🐍🔥
从小的开始带来巨大的胜利 💎✨
🔥$PYTH 正在准备一次大爆发
🔥 强大的实用性 + 忠诚的持有者支持每一步
🔥 2025 可能是蛇年 🐍
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我的资产分布
USDT
SOLV
Others
73.49%
9.37%
17.14%
以下是一篇符合要求的币安广场帖子内容：
# Python Network：开拓市场数据行业新征程
在当今快速发展的加密领域，Python Network展现出了令人瞩目的愿景与潜力。其目标是从 DeFi 领域向超 500 亿美元规模的市场数据行业拓展，这无疑是一个极具雄心的计划。
在第二阶段，Python Network 将推出机构级数据订阅产品，聚焦于打造机构可信赖的综合市场数据源。这一举措有望为市场数据行业带来新的活力与变革。
而其代币 $PYTH 更是有着重要的效用。它既为生态贡献者提供激励支撑，激发更多人参与到 Python Network 的生态建设中来，又保障 DAO 收入合理分配，确保生态系统的健康与稳定发展。
Python Network 的发展值得我们持续关注，相信它在未来将为市场数据行业以及整个加密领域带来更多惊喜！ #PythonRoadmap map and $PYTH @Pyth Network and#PythNetwork and #python and#PythonRoadmap and#PYTH and
# Python Network：开拓市场数据行业新征程
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🐍 Python在加密货币中的力量 🚀
自动化您的交易策略 📊
精准回测 ⚡
构建24/7交易机器人 🤖
数据分析变得简单 🔥
#Python #Binance #CryptoTrading #Automation #AITrading
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🔮 数据的未来是实时的、可靠的和去中心化的——这正是@Pyth Network 正在构建的。
从驱动DeFi协议到支持下一代交易平台，#Python 直接在链上提供低延迟的价格数据，帮助开发者和用户获取最准确的市场数据。
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🚀 一年构建我的Python交易大脑
在过去的12个月里，我一直在打造一个Python系统，它实时监控市场，分析100多个指标，跨越多个时间框架，并帮助我决定何时做空或做多——通过直接发送到我的Telegram的真实、可操作的入场信号。
它的功能（用简单的英语来说）：
• 实时市场数据 + 期货统计、资金、持仓量、订单簿微观结构。
• 多时间框架信号引擎，结合动量、趋势、波动性和模式检测器。
• 超过100个指标（RSI/MACD/ADX/Ichimoku/BB/Donchian/Alligator/SuperTrend/TTM风格挤压等）。
• 智能偏见和上下文：将币种级别的设置与整体市场制度和时段对齐。
• 带有置信度评分的Telegram警报，以便我能够快速采取行动。
• 持续学习循环：在每一批真实交易后，它分析结果，调整规则，并迭代——更好的入场，重复。
我为什么感到兴奋：
• 这不是一个静态的“策略”。这是一个不断发展的信号实验室，奖励一致性并惩罚逆势噪声。
• 它首先关注风险：明确的止损/止盈逻辑、风险回报意识和对时段的敏感行为。
• 它旨在避免FOMO，等待高质量的、对齐的条件。
我会在这里继续分享见解、收益曲线和所学到的经验。这不是财务建议，只是我的工程旅程——在Python中发布，在实际中经过考验，每周都在改进。如果你对数据驱动的交易和系统迭代感兴趣，请继续关注。🧪⚙️📈
@IRONMIND_BR
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