Создание максимально стабильной автоматизированной торговой системы: от бэктеста до реального бота
- 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
Telegram-бота для алертов и развитие walk-forward бэктеста.
Читайте также
Сигналы открытого интереса и автоматический трейдинг: пишем телеграм-бота для трейдинга
Лучшие практики работы с агентами для написания кода
ML на Мосбирже: почему мой «грааль» не работает
Тестовый стенд с автономным ИИ-агентом QA для тестирования бэкенда: концепция и пример
«Вам нужны партнеры, а не подрядчики»: как запустить ИИ-проект, который принесет реальную пользу бизнесу
- 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]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
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.