Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бэктеста до реального бота

Автор описывает полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста и оптимизации до запуска реалтайм-бота, который берёт данные с Binance и торгует на BingX. В тексте подчёркивается, что система тестируется около 2 недель и показывает +5% к капиталу, но риск потери сохраняется.

  • Разбор охватывает цепочку: бэктест стратегии → подбор параметров → запуск бота в реальном времени на бирже BingX.
  • Указано, что система находится в тесте около 2 недель; текущий результат — +5% к капиталу бота, при этом возможна и потеря капитала.
  • Данные для расчётов берутся с Binance (заявлено: бесплатно и без API-ключей), исполнение сделок — на BingX (Perpetual Futures; заявлены низкие комиссии).
  • Стратегия использует набор индикаторов (Ichimoku, CCI, ADX, RSI, NATR, BBW, MA) и торгует на 1-часовом таймфрейме; пример пары — SOLUSDT.
  • Управление позицией описано через TP/SL, перенос стопа в безубыток и риск 1% капитала на сделку с динамическим расчётом объёма.
  • Система разделена на три скрипта: main.py (бэктест/оптимизация), bingx_client.py (клиент API), realtime.py (бот в реальном времени); в бэктесте учтены комиссии и используется multiprocessing.

Почему это важно: Схема из текста демонстрирует, как в одном проекте связаны исследование на исторических данных и эксплуатация в реальном времени. Это помогает обсуждать воспроизводимость результатов и то, где именно появляются комиссии, задержки и ограничения API. Отдельно подчёркнут свечной подход к симуляции, который приближает бэктест к логике работы бота на потоке данных.

На что обратить внимание: В описании прямо говорится о регулярной подгонке параметров и периодической замене монеток, поэтому эффект может зависеть от выбранного периода и набора инструментов. Тестовый срок указан как около двух недель, из-за чего устойчивость результатов на других отрезках остаётся открытым вопросом. В кодовых фрагментах встречаются упрощения и заглушки (например, fallback по балансу), а часть фильтров включается флагами, что влияет на интерпретацию итогов. В качестве будущих улучшений в тексте упоминаются мониторинг через -бота для алертов и развитие walk-forward бэктеста.

Читайте также

  1. Сигналы открытого интереса и автоматический трейдинг: пишем телеграм-бота для трейдинга
  2. Лучшие практики работы с агентами для написания кода
  3. ML на Мосбирже: почему мой «грааль» не работает
  4. Тестовый стенд с автономным ИИ-агентом QA для тестирования бэкенда: концепция и пример
  5. «Вам нужны партнеры, а не подрядчики»: как запустить ИИ-проект, который принесет реальную пользу бизнесу
Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Постраничная загрузка свечей для обхода лимита API: Если API отдаёт свечи порциями (в примере лимит 1000), историю можно добирать постранично, двигая endTime назад и накапливая данные до нужного лимита (в тексте — до 5000). Такой подход помогает стабильно получать фиксированный объём истории для бэктеста и снижает риск «обрезанных» выборок из-за ограничений API.
    [Инструменты: загрузка данных и API]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!