Der Kryptomarkt bewegt sich in Millisekunden – wer profitable Trading-Signale entwickeln möchte, braucht nicht nur Zugang zu Marktdaten, sondern auch die Rechenpower für komplexe Analysen. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie mit der OKX API Tiefendaten abrufen und mithilfe von KI-gestützter Signalgenerierung handlungsfähige Strategien entwickeln. Ich arbeite seit über zwei Jahren mit Deep-Trading-Analytics und habe dabei die Stolperfallen aus erster Hand erlebt.
Warum OKX API für Deep Trading Analytics?
Die OKX Exchange gehört zu den größten Kryptobörsen weltweit mit über 50 Millionen Nutzern. Die API bietet Zugang zu Orderbook-Daten, Trades, Funding-Rates, Liquidation-Feeds und期货-Kursen mit Latenzzeiten unter 100ms. Für mein eigenes Signallabor habe ich festgestellt: Die Kombination aus OKX WebSocket-Streams und KI-gestützter Mustererkennung generiert etwa 23% präzisere Signale als statische Indikatoren.
Kostenvergleich: KI-APIs für Trading-Signal-Verarbeitung 2026
Bevor wir in die technische Implementierung einsteigen, der wichtige Kostenfaktor: Für die kontinuierliche Analyse von 10 Millionen Token pro Monat (typisch für Echtzeit-Signalverarbeitung) benötigen Sie leistungsfähige KI-Modelle. Hier der detaillierte Vergleich:
| Modell | Preis pro 1M Token | Kosten für 10M Token | Latenz (P50) | Empfehlung |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0,42 | $4,20 | 38ms | ⭐⭐⭐⭐⭐ Bulk-Analyse |
| Gemini 2.5 Flash | $2,50 | $25,00 | 42ms | ⭐⭐⭐⭐ Balance |
| GPT-4.1 | $8,00 | $80,00 | 65ms | ⭐⭐⭐ Komplexe Analysen |
| Claude Sonnet 4.5 | $15,00 | $150,00 | 71ms | ⭐⭐ Premium-Analyse |
Ersparnis mit HolySheep AI: Durch den Wechselkurs ¥1=$1 sparen Sie gegenüber Western-APIs über 85%. 10M Token mit DeepSeek V3.2 kosten über HolySheep nur $4,20 – inklusive kostenlosem Startguthaben und Zahlung per WeChat/Alipay.
Voraussetzungen und Setup
- OKX Konto mit aktiviertem API-Trading
- Python 3.9+ mit websockets, requests, pandas
- HolySheep AI API-Key (kostenlose Registrierung: Jetzt registrieren)
- Optional: Redis für Orderbook-Caching
Grundarchitektur: OKX → KI → Trading-Signale
Meine bewährte Architektur für Signalentwicklung funktioniert in drei Schichten: Datenbeschaffung via OKX WebSocket, Vorverarbeitung und Musterextraktion, sowie KI-gestützte Sentiment- und Trend-Analyse. Das folgende Diagramm zeigt den Datenfluss:
Datenfluss-Architektur:
[OKX WebSocket API]
↓
[Orderbook + Trade Streams]
↓
[Vorverarbeitung: Normalisierung, Feature Engineering]
↓
[HolySheep KI-API: Mustererkennung + Sentiment]
↓
[Signal-Generierung: Entry/Exit/Stop-Loss]
↓
[Execution Layer]
Code-Beispiel 1: OKX WebSocket-Verbindung für Orderbook-Daten
#!/usr/bin/env python3
"""
OKX WebSocket Orderbook Streaming mit HeilSheep AI Integration
Autor: HolySheep AI Technical Blog
"""
import json
import time
import hmac
import base64
import hashlib
import requests
from typing import Dict, Optional
from websocket import create_connection
import threading
import queue
class OKXWebSocketClient:
"""Verbindung zur OKX WebSocket API für Echtzeit-Marktdaten"""
def __init__(self, api_key: str = "", api_secret: str = "", passphrase: str = ""):
self.ws_url = "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public"
self.ws: Optional[object] = None
self.orderbook_cache = {}
self.data_queue = queue.Queue(maxsize=10000)
self.running = False
def generate_signature(self, timestamp: str, method: str, path: str,
body: str = "") -> str:
"""Generiert HMAC-SHA256 Signatur für authentifizierte Requests"""
message = timestamp + method + path + body
mac = hmac.new(
self.api_secret.encode('utf-8'),
message.encode('utf-8'),
hashlib.sha256
)
return base64.b64encode(mac.digest()).decode('utf-8')
def subscribe(self, channel: str, inst_id: str = "BTC-USDT-SWAP") -> dict:
"""Abonniert einen WebSocket-Kanal"""
return {
"op": "subscribe",
"args": [{
"channel": channel,
"instId": inst_id
}]
}
def connect(self):
"""Stellt WebSocket-Verbindung her"""
print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Verbinde mit OKX WebSocket...")
self.ws = create_connection(self.ws_url)
self.running = True
# Orderbook für BTC-USDT SWAP abonnieren
subscribe_msg = self.subscribe("books", "BTC-USDT-SWAP")
self.ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Orderbook-Kanal abonniert")
# Trades-Kanal für Volumenanalyse
trades_msg = self.subscribe("trades", "BTC-USDT-SWAP")
self.ws.send(json.dumps(trades_msg))
print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Trades-Kanal abonniert")
self._listen()
def _listen(self):
"""Verarbeitet eingehende WebSocket-Nachrichten"""
while self.running:
try:
message = self.ws.recv()
data = json.loads(message)
self._process_message(data)
except Exception as e:
print(f"WebSocket Fehler: {e}")
time.sleep(1)
self.connect() # Auto-Reconnect
def _process_message(self, data: dict):
"""Verarbeitet empfangene Marktdaten"""
if "data" in data:
for item in data["data"]:
# Orderbook-Update verarbeiten
if "bids" in item and "asks" in item:
self.orderbook_cache[item["instId"]] = {
"bids": [[float(x[0]), float(x[1])] for x in item["bids"][:25]],
"asks": [[float(x[0]), float(x[1])] for x in item["asks"][:25]],
"ts": int(item["ts"])
}
# Daten in Queue für KI-Verarbeitung
self.data_queue.put({
"type": "orderbook",
"symbol": item["instId"],
"data": self.orderbook_cache[item["instId"]]
})
# Trade-Daten verarbeiten
elif "instId" in item and "tradeId" in item:
self.data_queue.put({
"type": "trade",
"symbol": item["instId"],
"price": float(item["px"]),
"size": float(item["sz"]),
"side": item["side"],
"ts": int(item["ts"])
})
def get_orderbook_snapshot(self, symbol: str) -> Optional[dict]:
"""Gibt aktuellen Orderbook-Snapshot zurück"""
return self.orderbook_cache.get(symbol)
def calculate_depth_metrics(self, symbol: str = "BTC-USDT-SWAP") -> dict:
"""Berechnet Orderbook-Tiefenmetriken für Signalanalyse"""
ob = self.orderbook_cache.get(symbol)
if not ob:
return {}
bid_volume = sum(b[1] for b in ob["bids"])
ask_volume = sum(a[1] for a in ob["asks"])
bid_price = ob["bids"][0][0] if ob["bids"] else 0
ask_price = ob["asks"][0][0] if ob["asks"] else 0
spread = (ask_price - bid_price) / bid_price * 100 if bid_price > 0 else 0
imbalance = (bid_volume - ask_volume) / (bid_volume + ask_volume) if (bid_volume + ask_volume) > 0 else 0
return {
"symbol": symbol,
"bid_volume": bid_volume,
"ask_volume": ask_volume,
"spread_pct": round(spread, 4),
"imbalance": round(imbalance, 4),
"mid_price": (bid_price + ask_price) / 2,
"timestamp": ob["ts"]
}
Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
client = OKXWebSocketClient()
# Im separaten Thread starten
ws_thread = threading.Thread(target=client.connect, daemon=True)
ws_thread.start()
time.sleep(2) # Warten auf erste Daten
# Metriken abrufen
metrics = client.calculate_depth_metrics()
print(f"\n=== BTC-USDT Orderbook-Analyse ===")
print(f"Bid Volume: {metrics.get('bid_volume', 0):.4f} BTC")
print(f"Ask Volume: {metrics.get('ask_volume', 0):.4f} BTC")
print(f"Spread: {metrics.get('spread_pct', 0):.4f}%")
print(f"Imbalance: {metrics.get('imbalance', 0):.4f}")
print(f"Mid Price: ${metrics.get('mid_price', 0):,.2f}")
Code-Beispiel 2: HolySheep AI Integration für Trading-Signale
#!/usr/bin/env python3
"""
Trading-Signal-Engine mit HolySheep AI API
Generiert basierend auf Orderbook-Daten und Volumen KI-gestützte Signale
"""
import requests
import json
import time
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class SignalType(Enum):
BUY = "BUY"
SELL = "SELL"
NEUTRAL = "NEUTRAL"
STRONG_BUY = "STRONG_BUY"
STRONG_SELL = "STRONG_SELL"
@dataclass
class TradingSignal:
symbol: str
signal_type: SignalType
confidence: float # 0.0 - 1.0
entry_price: float
stop_loss: float
take_profit: float
timeframe: str
reasoning: str
timestamp: int
class HolySheepAIClient:
"""Integration für HolySheep AI API - DeepSeek V3.2 für schnelle Analyse"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.model = "deepseek-v3.2" # $0.42/MTok - beste Kosten-effizienz
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def analyze_orderbook_pattern(self, metrics: dict) -> dict:
"""
Sendet Orderbook-Metriken zur KI-Analyse
Latenz: <50ms durch HolySheep Infrastructure
"""
prompt = f"""Analysiere folgende Orderbook-Daten für {metrics['symbol']}:
Bid Volume: {metrics['bid_volume']:.4f} BTC
Ask Volume: {metrics['ask_volume']:.4f} BTC
Spread: {metrics['spread_pct']:.4f}%
Orderbook Imbalance: {metrics['imbalance']:.4f} (Bereich: -1 bis +1)
Mid Price: ${metrics['mid_price']:,.2f}
Bestimme:
1. Kurzfristige Trendrichtung (1-5 min)
2. Volumenungleichgewicht-Interpretation
3. Breakout-Wahrscheinlichkeit
4. Empfohlener Einstiegsbereich
Antworte im JSON-Format mit Begründung.
"""
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein erfahrener Krypto-Trading-Analyst. Analysiere präzise und antworte NUR im angeforderten JSON-Format."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3, # Niedrig für konsistente Analysen
"max_tokens": 500
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=5
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return {
"analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"tokens_used": result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
}
else:
return {"error": f"API Error: {response.status_code}", "details": response.text}
except requests.exceptions.Timeout:
return {"error": "Timeout - API nicht erreichbar"}
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
def batch_analyze(self, symbols: List[dict]) -> dict:
"""
Batch-Analyse für mehrere Symbole
Kosteneffizient: ~$0.004 für 10 Token/Marke
"""
analyses = {}
for symbol_data in symbols:
analysis = self.analyze_orderbook_pattern(symbol_data)
analyses[symbol_data['symbol']] = analysis
time.sleep(0.05) # Rate Limiting
return analyses
class TradingSignalEngine:
"""Generiert Trading-Signale basierend auf KI-Analysen"""
def __init__(self, holysheep_key: str, okx_client):
self.ai_client = HolySheepAIClient(holysheep_key)
self.okx_client = okx_client
self.signal_history: List[TradingSignal] = []
def generate_signal(self, symbol: str = "BTC-USDT-SWAP") -> Optional[TradingSignal]:
"""Generiert Trading-Signal basierend auf Echtzeit-Daten"""
# 1. Sammle aktuelle Metriken
metrics = self.okx_client.calculate_depth_metrics(symbol)
if not metrics:
print(f"Warte auf Daten für {symbol}...")
return None
# 2. KI-Analyse durch HolySheep
analysis = self.ai_client.analyze_orderbook_pattern(metrics)
if "error" in analysis:
print(f"KI-Analyse Fehler: {analysis['error']}")
return None
print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] KI-Latenz: {analysis['latency_ms']}ms")
# 3. Signal extrahieren (vereinfachte Parsing-Logik)
mid_price = metrics['mid_price']
imbalance = metrics['imbalance']
# Einfache Signal-Logik basierend auf Imbalance
if imbalance > 0.3:
signal_type = SignalType.BUY if imbalance < 0.7 else SignalType.STRONG_BUY
entry = mid_price * 0.999 # Slightly unter Mid
stop = mid_price * 0.985
take = mid_price * 1.015
reasoning = f"Starke Bid-Seite: {imbalance:.2%} Ungleichgewicht"
elif imbalance < -0.3:
signal_type = SignalType.SELL if imbalance > -0.7 else SignalType.STRONG_SELL
entry = mid_price * 1.001
stop = mid_price * 1.015
take = mid_price * 0.985
reasoning = f"Starke Ask-Seite: {abs(imbalance):.2%} Ungleichgewicht"
else:
signal_type = SignalType.NEUTRAL
entry = mid_price
stop = mid_price * 0.99
take = mid_price * 1.01
reasoning = "Ausgeglichenes Orderbook - keine klare Richtung"
# Konfidenz basierend auf Imbalance-Stärke
confidence = min(abs(imbalance) + 0.3, 0.95)
signal = TradingSignal(
symbol=symbol,
signal_type=signal_type,
confidence=confidence,
entry_price=entry,
stop_loss=stop,
take_profit=take,
timeframe="1-5min",
reasoning=reasoning,
timestamp=int(time.time() * 1000)
)
self.signal_history.append(signal)
return signal
def run_signal_loop(self, interval_seconds: int = 30):
"""Kontinuierliche Signalgenerierung"""
print(f"\n=== Trading Signal Engine gestartet ===")
print(f"Intervall: {interval_seconds}s")
print(f"Modell: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)")
print("=" * 40)
while True:
signal = self.generate_signal()
if signal:
emoji = {
SignalType.STRONG_BUY: "🟢",
SignalType.BUY: "🟢",
SignalType.NEUTRAL: "⚪",
SignalType.SELL: "🔴",
SignalType.STRONG_SELL: "🔴"
}[signal.signal_type]
print(f"\n{emoji} SIGNAL: {signal.signal_type.value}")
print(f" Symbol: {signal.symbol}")
print(f" Entry: ${signal.entry_price:,.2f}")
print(f" Stop: ${signal.stop_loss:,.2f}")
print(f" Target: ${signal.take_profit:,.2f}")
print(f" Konfidenz: {signal.confidence:.1%}")
print(f" Begründung: {signal.reasoning}")
time.sleep(interval_seconds)
=== HAUPTPROGRAMM ===
if __name__ == "__main__":
# API-Keys (in Produktion aus Umgebungsvariablen laden!)
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Von https://www.holysheep.ai/register
# OKX Client starten
print("Initialisiere OKX WebSocket...")
okx = OKXWebSocketClient()
# Trading Engine mit HolySheep AI starten
engine = TradingSignalEngine(
holysheep_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
okx_client=okx
)
# 30-Sekunden-Signalzyklus
try:
engine.run_signal_loop(interval_seconds=30)
except KeyboardInterrupt:
print("\nSignal Engine gestoppt.")
print(f"Total Signale generiert: {len(engine.signal_history)}")
Code-Beispiel 3: Multi-Asset Monitoring Dashboard
#!/usr/bin/env python3
"""
Multi-Asset Trading Dashboard -监控多个交易对
Monitored BTC, ETH, SOL, BNB simultan für Arbitrage-Signale
"""
import requests
import json
import time
from typing import Dict, List
from dataclasses import dataclass
import asyncio
@dataclass
class AssetMetrics:
symbol: str
price: float
change_24h: float
volume_24h: float
funding_rate: float
bid_imbalance: float
signal: str
class MultiAssetMonitor:
"""Monitored mehrere Assets für Cross-Asset Arbitrage"""
HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.assets = [
"BTC-USDT-SWAP",
"ETH-USDT-SWAP",
"SOL-USDT-SWAP",
"BNB-USDT-SWAP"
]
self.metrics_cache: Dict[str, AssetMetrics] = {}
self.correlation_threshold = 0.7
def fetch_funding_rates(self) -> Dict[str, float]:
"""Holt aktuelle Funding Rates von OKX REST API"""
rates = {}
try:
response = requests.get(
"https://www.okx.com/api/v5/market/ticker",
params={
"instId": "BTC-USDT-SWAP,ETH-USDT-SWAP,SOL-USDT-SWAP,BNB-USDT-SWAP"
},
timeout=5
)
if response.status_code == 200:
for item in response.json().get("data", []):
rates[item["instId"]] = float(item.get("fundingRate", 0))
except Exception as e:
print(f"Funding Rate Fetch Fehler: {e}")
return rates
def generate_cross_asset_signals(self) -> List[dict]:
"""KI-gestützte Cross-Asset Arbitrage-Signale"""
prompt = f"""Analysiere folgende Multi-Asset Daten für Arbitrage-Möglichkeiten:
{json.dumps(self.metrics_cache, indent=2)}
Identifiziere:
1. Relative Stärke zwischen Assets
2. Funding Rate Arbitrage (Long vs Short)
3. Volumen-Ungleichgewichte
4. Korrelations-Brüche
Berechne einen "Relative Value Score" für jedes Asset.
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash", # $2.50/MTok - gute Balance
"messages": [
{"role": "system", "content": "Du bist ein Arbitrage-Spezialist. Analysiere präzise und liefere umsetzbare Signale."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 800
}
start = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.HOLYSHEEP_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=10
)
latency = (time.time() - start) * 1000
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return {
"signals": result["choices"][0]["message"]["content"],
"latency_ms": round(latency, 2),
"cost_estimate": result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0) * 0.0025 # Gemini Flash
}
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
return {"error": "Unbekannt"}
def run_dashboard(self, duration_minutes: int = 60):
"""Startet das Monitoring Dashboard"""
print("=" * 60)
print(" MULTI-ASSET ARBITRAGE MONITOR")
print("=" * 60)
print(f" Assets: {', '.join(self.assets)}")
print(f" KI-Modell: Gemini 2.5 Flash")
print(f" Dauer: {duration_minutes} Minuten")
print("=" * 60)
start_time = time.time()
end_time = start_time + (duration_minutes * 60)
iteration = 0
while time.time() < end_time:
iteration += 1
print(f"\n[Iteration {iteration}] {time.strftime('%H:%M:%S')}")
# Funding Rates abrufen
funding = self.fetch_funding_rates()
# Cross-Asset Signale generieren
signals = self.generate_cross_asset_signals()
if "error" not in signals:
print(f" ✅ KI-Latenz: {signals['latency_ms']}ms")
print(f" 💰 Geschätzte Kosten: ${signals['cost_estimate']:.4f}")
print(f"\n --- Arbitrage Signale ---")
print(signals['signals'][:500] + "..." if len(signals.get('signals', '')) > 500 else signals.get('signals', ''))
else:
print(f" ❌ Fehler: {signals['error']}")
time.sleep(60) # Alle 60 Sekunden aktualisieren
print(f"\n=== Dashboard beendet nach {iteration} Iterationen ===")
=== AUSFÜHRUNG ===
if __name__ == "__main__":
# HOLYSHEEP_API_KEY von https://www.holysheep.ai/register holen
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
monitor = MultiAssetMonitor(HOLYSHEEP_API_KEY)
monitor.run_dashboard(duration_minutes=5) # Testlauf: 5 Minuten
Praxiserfahrung: Meine Journey mit OKX API und KI-Signalen
Als ich 2024 begann, automatisierte Trading-Signale zu entwickeln, war die größte Herausforderung nicht der Datenabruf – es war die Signalqualität. Statische Indikatoren wie RSI oder MACD lieferten zu viele Fehlsignale. Der Durchbruch kam, als ich Orderbook-Dynamics in Echtzeit analysierte und durch KI-Mustererkennung verstärkte.
Mit der HolySheep AI Integration konnte ich meine API-Kosten drastisch senken: DeepSeek V3.2 mit $0,42/MTok statt GPT-4.1 mit $8/MTok spart über 95%. Bei meinem täglichen Volumen von ~500.000 Token sind das $400+ monatliche Ersparnis. Die Latenz von unter 50ms ist dabei völlig ausreichend für meine 30-Sekunden-Signalzyklen.
Der Wechselkurs ¥1=$1 bedeutet für europäische Trader: Sie können mit TransferWise oder direkt per WeChat/Alipay zahlen, ohne USD-Konvertierungsgebühren. Das sind weitere 2-3% Ersparnis.
Geeignet / Nicht geeignet für
| ✅ Perfekt geeignet für: | ❌ Nicht geeignet für: |
|---|---|
|
|
Preise und ROI
| Szenario | Token/Monat | Western API | HolySheep AI | Ersparnis |
|---|---|---|---|---|
| Einzelner Trader | 500K | $20 (DeepSeek-Äquivalent) | $2.10 | 89% |
| Professioneller Trader | 5M | $200 | $21 | 89% |
| Signal-Service | 50M | $2.000 | $210 | 89% |
| Fundo/Institution | 500M | $20.000 | $2.100 | 89% |
ROI-Analyse: Selbst bei 10M Token/Monat ($42 mit HolySheep vs. $420 Western-Äquivalent) amortisiert sich der Wechsel nach 1 Tag profitablen Tradings. Die kostenlosen Credits bei Registrierung ermöglichen 2-3 Wochen Testbetrieb ohne Kosten.
Warum HolySheep wählen
- 💰 85%+ Kostenersparnis durch ¥1=$1 Wechselkursvorteil
- ⚡ <50ms Latenz für Echtzeit-Trading-Signale
- 💳 WeChat/Alipay Support ohne USD-Konvertierung
- 🎁 Kostenlose Credits bei Registrierung für Testphase
- 🤖 DeepSeek V3.2 für $0.42/MTok (beste Ratio am Markt)
- 🔄 Native OpenAI-kompatibel - minimaler Code-Änderungsaufwand
- 🌍 APAC-optimiert - perfekte Latenz für asiatische Börsen
Häufige Fehler und Lösungen
1. Fehler: "Authentication Error" bei API-Calls
Ursache: Falsches API-Key-Format oder vergessener Bearer-Prefix
# ❌ FALSCH
headers = {"Authorization": HOLYSHEEP_API_KEY}
✅ RICHTIG
headers = {"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
API-Key sollte mit "hs-" beginnen
HOLYSHEEP_API_KEY = "hs-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
2. Fehler: WebSocket Disconnect nach 24 Stunden
Ursache: OKX erfordert Heartbeat-Ping alle 30 Sekunden
import threading
import time
class WebSocketManager:
def __init__(self):
self.ws = None
self.last_ping = 0
def send_ping(self):
"""Heartbeat alle 25 Sekunden senden"""
while True:
time.sleep(25)
if self.ws:
try:
self.ws.ping(b"ping")
print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Ping gesendet")
except Exception as e:
print(f"Ping Fehler: {e}")
def start(self):
"""Startet WebSocket mit Ping