Desenvolvido por Isaac Oliveira Líder de Serviços II · Desenvolvedor Fullstack · Analista de Sistemas
Bot de trading automatizado para a plataforma IQ Option com núcleo de inteligência artificial capaz de aprender e melhorar continuamente. Arquitetura modular com separação clara entre ferramental de API, lógica de inteligência e utilitários.
O sistema opera em 4 modos — download de dados históricos, aprendizado, teste e operação real — permitindo validar estratégias antes de expô-las ao mercado.
| Módulo | Descrição |
|---|---|
| Núcleo Ferramental | Integração com a API do IQ Option — operações, dados de mercado, gestão de conta |
| Núcleo de Inteligência | Modelo de IA para análise e previsão de movimentos de mercado |
| Auto-treinamento | IA aprende continuamente com novos dados históricos |
| 4 Modos de Operação | Download, Aprendizado, Teste e Real |
| Dashboard de Performance | Métricas de desempenho em tempo real |
| Gestão de Risco | Estratégias configuráveis de proteção de capital |
| Logging Estruturado | Rastreabilidade completa de todas as operações |
BotIQOpt/
├── main.py # Orquestrador — seleciona o modo de operação
├── ferramental/
│ ├── Ferramental.py # Integração com API IQ Option
│ ├── PerformanceMetrics.py # Métricas de desempenho
│ └── ErrorTracker.py # Rastreamento de erros
├── inteligencia/
│ └── Inteligencia.py # Núcleo de IA (análise + previsão)
├── brain/ # Modelos treinados e dados de aprendizado
├── utils/
│ ├── ConfigManager.py
│ ├── LogManager.py
│ └── PerformanceTracker.py
├── tests/ # Suíte pytest
└── config.ini.template # Template de configuração (sem credenciais)
Linux / macOS
git clone https://github.com/alantaru/BotIQOpt.git
cd BotIQOpt
chmod +x install.sh && ./install.shWindows
git clone https://github.com/alantaru/BotIQOpt.git
cd BotIQOpt
install.bat# 1. Copiar templates
cp config.ini.template config.ini
cp .env.example .env
# 2. Editar .env com suas credenciais
IQOPTION_EMAIL=seu_email@exemplo.com
IQOPTION_PASSWORD=sua_senha
⚠️ Nunca commite.envouconfig.inicom credenciais reais.
# Download de dados históricos
python main.py --mode DOWNLOAD --asset EURUSD --timeframe_type Minutes --timeframe_value 1 --candle_count 1000
# Treinar o modelo
python main.py --mode LEARNING
# Backtesting (sem dinheiro real)
python main.py --mode TEST
# Operação real
python main.py --mode REALpytest tests/ -vPython 3.12 iqoptionapi pandas numpy scikit-learn pytest
Aviso Legal: Projeto desenvolvido para fins educacionais e estudo de algoritmos de trading. Trading envolve risco de perda de capital.