Vereisten
Cryptohopper MCP geconfigureerd in een MCP client — zie de setup overzicht.
Een vaag idee van wat je wilt vragen. Promptdiscipline helpt het meest als de vraag al duidelijk is in je hoofd.
De meta-regels
Regel | Wat het in de praktijk betekent |
Wees specifiek over wat, niet hoe | Noem de pair, exchange, timeframe, lookback, output formaat. Noem de MCP tool niet en beschrijf de call mechanica niet — het model kiest de juiste tool beter dan jij hem specificeert. |
Stel beperkingen expliciet | "Gebruik alleen ticker data" of "beperk candle lookback tot 100 bars" voorkomt dat de agent te veel ophaalt. |
Vraag om concrete cijfers | "Voeg minimaal één prijs, percentage of ratio per claim toe" verandert vage oordelen in onderbouwde oordelen. |
Fix het output formaat | Als je een tabel wilt, zeg dat dan. Als je een specifieke kolomvolgorde wilt, zeg dat dan. Zonder dit, lopen formaten per run. |
Geef ruimte voor redenering, niet voor routering | Het model moet vrij zijn om te concluderen wat het wil — maar niet om de timeframe te kiezen. Dat is jouw beslissing. |
Installatiestappen
1. Begin met een botte, directe prompt
Maak je geen zorgen om elegantie. "Gebruik de Cryptohopper MCP, haal de huidige BTC/USDT ticker op Binance op." Draai het. Bekijk de output. Noteer wat je anders zou willen hebben.
2. Itereer door één voor één specifieke dingen toe te voegen
Voeg beperkingen toe totdat de output is wat je wilt. Elke zin moet één aanscherpende beperking toevoegen — pair, exchange, lookback, indicator, output vraag, data-handling regel. Bijvoorbeeld: "Haal 1u candles op voor ETH/USDT op Binance, laatste 150 bars. Bereken RSI(14). Vertel me de huidige RSI waarde en of de laatste 10 bars enige divergentie tussen RSI en prijs laten zien. Baseer alle berekeningen op gesloten bars; negeer de huidige onvolledige bar."
3. Sla op wat werkt en versie je bibliotheek
Op het moment dat een prompt output produceert die je daadwerkelijk zou gebruiken, sla het op met een duidelijke naam (daily_digest_v3, ta_single_pair, multi_venue_depth_check). Als je een prompt wijzigt, bewaar de oude versie — soms werkte de eenvoudigere versie beter.
4. Tag prompts op basis van kostenprofiel
Voorkomt dat je een dure prompt uitvoert als een goedkope ook zou volstaan.
Tag | Betekenis |
goedkoop | Alleen tickers, draait op elke tier |
medium | Tickers + candles, Explorer+ |
duur | Inclusief orderbooks of diepe geschiedenis |
Patronen die zich uitbetalen
Tien patronen dekken ~90% van wat je daadwerkelijk wilt. Volledige discussie bij prompt patronen die werken met de Cryptohopper MCP.
Patroon | Vorm | Gebruiksgeval |
De scan | "Laat me voor {set} {N} zien die {criterium}" | Dagelijkse movers, watchlist checks |
De diepe duik | "Haal {timeframe} candles op voor {pair}. Bereken {indicators}. Vertel me {interpretatie}" | On-demand TA |
Multi-timeframe | "Vergelijk {indicator} over 1u/4u/dagelijks. Komen ze overeen?" | Swing-trade validatie |
Diepte check | "Wat zou {size} kosten op {exchange} voor {pair}, gegeven het orderboek?" | Pre-trade slippage |
Geplande rapportage | "Doe elke {cadence} {scans}. Vat samen in {format}" | Digests en alerts |
Beperkte vraag | "Gebruik alleen ticker data. {vraag}" | Quota-bewuste workflows |
Vergelijken en uitleggen | "Vergelijk {A} en {B} op {as}. Vertel me welke {sterker} is" | Relatieve sterkte analyse |
Nieuws-plus-context | "Hier is {artikel}. Identificeer tokens, haal live context op, vertel me wat de markt doet" | Nieuws-gedreven onderzoek |
Zelfcheck | "Controleer tegen {tweede bron}. Als afwijkend, vertel het me en ga niet door." | Beslissingen met hoge inzet |
Meta-prompt | "Welke MCP tools heb je voor crypto?" | Debugging, ontdekking |
Voorbeelden die werken versus voorbeelden die niet werken
✗ Slecht
"Vertel me iets over ETH."
Geen exchange, geen timeframe, geen specifieke vraag. De agent verzint een algemene samenvatting.
✓ Goed
"Haal de huidige ETH/USDT ticker op Binance en de laatste 100 × 4u candles op. Vertel me de huidige prijs, 24u verandering, en of de 4u trend omhoog/omlaag/zijwaarts is. Beperk het antwoord tot drie zinnen."
Pair, exchange, timeframe, lookback, specifieke vragen, vast output lengte.
✗ Slecht
"Moet ik BTC kopen?"
Vraagt de model om advies dat het niet verantwoord kan geven. Het zal weigeren of een plausibel klinkend antwoord verzinnen dat niet op data gebaseerd is.
✓ Goed
"Voor BTC/USDT op Binance, haal 1u candles op (laatste 150). Rapport: huidige trend, RSI(14), afstand tot de 50-daagse EMA, en of het volume vandaag boven of onder het 7-daagse gemiddelde ligt. Geef geen koop/verkoop advies — alleen de data en jouw lezing van de setup."
Zelfde onderliggende vraag, vertaald naar dingen die het model daadwerkelijk met data kan beantwoorden.
✗ Slecht
"Voer een TA uit."
Geen pair, geen exchange, geen timeframe. Elke run zal vragen welke.
✓ Goed
"Voer een TA uit op {pair} op Binance, 4u timeframe, laatste 150 bars. Neem RSI(14), MACD, 20/50/200 EMA's, en recente support/resistance op. Output: drie paragrafen — trend, momentum, belangrijke niveaus."
Geparametriseerd voor pair; alle andere keuzes gefixeerd.
Probleemoplossing
De output is algemeen en komt niet overeen met wat je wilde
Herlees je prompt. Als je bijvoeglijke naamwoorden vindt zoals "goed", "sterk", of "gezond" — ze zijn subjectief. Vervang ze met numerieke drempels. "Sterke uptrend" → "prijs boven 20 EMA, EMA stijgend, RSI boven 55."
De agent maakt de verkeerde tool call
Meestal betekent dit dat je de verkeerde timeframe of exchange hebt genoemd. Controleer je prompt voordat je het model de schuld geeft.
Dezelfde prompt geeft verschillende antwoorden over runs
Je hebt het output formaat niet gefixeerd. Voeg een expliciet sjabloon toe: "output als markdown tabel met kolommen X, Y, Z in die volgorde."
De prompt werkt maar is lang en onhandig
Splits het op in genummerde secties: [CONTEXT], [TAAK], [OUTPUT]. Modellen hanteren gestructureerde prompts beter dan een muur van tekst.
De agent haalt data op die je al in context hebt
Vertel het: "Ik heb X hierboven al gegeven; niet opnieuw ophalen." Vooral nuttig bij thin-context workflows — zie hoe een agent marktcontext te voeden zonder tokens te verbranden.
Je merkt dat je dezelfde paragraaf bovenaan elke prompt schrijft
Dat is je contextblok. Extraheer het in een herbruikbaar stuk dat je client automatisch kan injecteren. Zie hoe je geheugen toevoegt aan je crypto AI agent.