C'est le moment d'utiliser des agents IA traqueurs dans le trading :
La capacité de surveiller plusieurs actifs simultanément nous donne un avantage concurrentiel. Aujourd'hui, je partage comment structurer un Traqueur de Divergences Deep automatisé en utilisant l'infrastructure de Google Colab et l'API de Binance.
🛠️ La Stack Technologique
Pour construire un outil robuste dans le cloud, nous avons intégré :
1-CCXT :
Bibliothèque standard pour la connexion au moteur de Binance.
2-Pandas & Pandas_TA :
Pour le traitement des séries temporelles et le calcul d'indicateurs de haute précision.
3-Telegram Bot API :
Comme canal à faible latence pour la réception d'alertes en temps réel.
📊 Logique Technique de Détection :
Le bot opère sous une stratégie de Divergence Haussière Cachée, filtrée par tendance institutionnelle :
Ingestion de données :
Extraction de bougies OHLCV en temporalité de 1H via API.
Filtrage de Tendance :
Une EMA de 50 périodes est utilisée pour s'assurer que nous n'opérons qu'en faveur de l'élan principal.
Analyse de Momentum :
Surveillance du RSI (14) cherchant des niveaux de survente (< 45) coordonnés avec une divergence structurelle dans le prix.
☁️ Persistance dans le Cloud
Le défi d'exécuter des scripts sur des appareils mobiles est résolu grâce à Google Colab. Étant un environnement basé sur Linux, il permet de maintenir la boucle while True active, exécutant des analyses toutes les 10 minutes sans consommer de ressources locales du téléphone. Pour assurer la continuité, nous avons mis en place un système de Heartbeat (Alerte de vie) via des fils indépendants (threading), confirmant l'intégrité du bot directement sur notre appareil mobile.
💡 Conclusion
Démocratiser les outils de développement permet à tout trader de passer de l'analyse manuelle à la surveillance algorithmique.
Ce projet est la base pour évoluer vers des modèles d'IA Prédictive avec Gemini, intégrant des analyses de sentiment et une reconnaissance de motifs avancés.
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