#алготрейдинг — Public Fediverse posts

Как у меня НЕ получился торговый бот на Polymarket

Привет, Хабр. Видел в интернете кейс. где сделали бота с LLM для торговли на Polymarket и он сделал $10k из $1k за месяц. Ну и чо бы не попробовать что то такое же сделать! Побочный проект, чисто по приколу. Вооружил его вирутальным стартовым капиталом — $100 нарисованных. И вот на второй день этот несерьёзный проект показал +9% на счёте.

https://habr.com/ru/articles/1039642/

#Polymarket #рынки_предсказаний #LLM #алготрейдинг #negative_result #favoritelongshot_bias #survivorship_bias #Python #бэктестинг #методология

Как у меня НЕ получился торговый бот на Polymarket

Привет, Хабр. Видел в интернете кейс. где сделали бота с LLM для торговли на Polymarket и он сделал $10k из $1k за месяц. Ну и чо бы не попробовать что то такое же сделать! Побочный проект, чисто по приколу. Вооружил его вирутальным стартовым капиталом — $100 нарисованных. И вот на второй день этот несерьёзный проект показал +9% на счёте.

https://habr.com/ru/articles/1039642/

#Polymarket #рынки_предсказаний #LLM #алготрейдинг #negative_result #favoritelongshot_bias #survivorship_bias #Python #бэктестинг #методология

Как у меня НЕ получился торговый бот на Polymarket

Привет, Хабр. Видел в интернете кейс. где сделали бота с LLM для торговли на Polymarket и он сделал $10k из $1k за месяц. Ну и чо бы не попробовать что то такое же сделать! Побочный проект, чисто по приколу. Вооружил его вирутальным стартовым капиталом — $100 нарисованных. И вот на второй день этот несерьёзный проект показал +9% на счёте.

https://habr.com/ru/articles/1039642/

#Polymarket #рынки_предсказаний #LLM #алготрейдинг #negative_result #favoritelongshot_bias #survivorship_bias #Python #бэктестинг #методология

Как у меня НЕ получился торговый бот на Polymarket

Привет, Хабр. Видел в интернете кейс. где сделали бота с LLM для торговли на Polymarket и он сделал $10k из $1k за месяц. Ну и чо бы не попробовать что то такое же сделать! Побочный проект, чисто по приколу. Вооружил его вирутальным стартовым капиталом — $100 нарисованных. И вот на второй день этот несерьёзный проект показал +9% на счёте.

https://habr.com/ru/articles/1039642/

#Polymarket #рынки_предсказаний #LLM #алготрейдинг #negative_result #favoritelongshot_bias #survivorship_bias #Python #бэктестинг #методология

Почему алгоритмы сливают твой депозит? 3 причины, о которых молчат «успешные» бэктесты

Алгоритмический трейдинг давно превратился в новую форму цифровой мечты . Сегодня буквально каждый второй новичок уверен, что достаточно найти «правильный» индикатор , запустить Python-скрипт, подключить API биржи - и рынок начнёт стабильно печатать деньги . Реальный рынок уничтожает такие системы с пугающей регулярностью. И самое интересное здесь то, что проблема обычно не в самой идее. Проблема в фундаментальных ошибках проектирования алгоритма. Ошибках, которые допускает почти каждый начинающий алготрейдер. В этой статье разберём три главные причины, из-за которых большинство торговых алгоритмов в конечном итоге уничтожают депозит. Делать это будем на примере реального Python-скрипта для торговли ETHUSDT

https://habr.com/ru/articles/1038308/

#криптовалюты #финансы #заработок #алготрейдинг #трейдинг #торговля #бизнес #разработка #алгоритмическая_торговля #торговые_роботы

Почему алгоритмы сливают твой депозит? 3 причины, о которых молчат «успешные» бэктесты

Алгоритмический трейдинг давно превратился в новую форму цифровой мечты . Сегодня буквально каждый второй новичок уверен, что достаточно найти «правильный» индикатор , запустить Python-скрипт, подключить API биржи - и рынок начнёт стабильно печатать деньги . Реальный рынок уничтожает такие системы с пугающей регулярностью. И самое интересное здесь то, что проблема обычно не в самой идее. Проблема в фундаментальных ошибках проектирования алгоритма. Ошибках, которые допускает почти каждый начинающий алготрейдер. В этой статье разберём три главные причины, из-за которых большинство торговых алгоритмов в конечном итоге уничтожают депозит. Делать это будем на примере реального Python-скрипта для торговли ETHUSDT

https://habr.com/ru/articles/1038308/

#криптовалюты #финансы #заработок #алготрейдинг #трейдинг #торговля #бизнес #разработка #алгоритмическая_торговля #торговые_роботы

Почему алгоритмы сливают твой депозит? 3 причины, о которых молчат «успешные» бэктесты

Алгоритмический трейдинг давно превратился в новую форму цифровой мечты . Сегодня буквально каждый второй новичок уверен, что достаточно найти «правильный» индикатор , запустить Python-скрипт, подключить API биржи - и рынок начнёт стабильно печатать деньги . Реальный рынок уничтожает такие системы с пугающей регулярностью. И самое интересное здесь то, что проблема обычно не в самой идее. Проблема в фундаментальных ошибках проектирования алгоритма. Ошибках, которые допускает почти каждый начинающий алготрейдер. В этой статье разберём три главные причины, из-за которых большинство торговых алгоритмов в конечном итоге уничтожают депозит. Делать это будем на примере реального Python-скрипта для торговли ETHUSDT

https://habr.com/ru/articles/1038308/

#криптовалюты #финансы #заработок #алготрейдинг #трейдинг #торговля #бизнес #разработка #алгоритмическая_торговля #торговые_роботы

Почему алгоритмы сливают твой депозит? 3 причины, о которых молчат «успешные» бэктесты

Алгоритмический трейдинг давно превратился в новую форму цифровой мечты . Сегодня буквально каждый второй новичок уверен, что достаточно найти «правильный» индикатор , запустить Python-скрипт, подключить API биржи - и рынок начнёт стабильно печатать деньги . Реальный рынок уничтожает такие системы с пугающей регулярностью. И самое интересное здесь то, что проблема обычно не в самой идее. Проблема в фундаментальных ошибках проектирования алгоритма. Ошибках, которые допускает почти каждый начинающий алготрейдер. В этой статье разберём три главные причины, из-за которых большинство торговых алгоритмов в конечном итоге уничтожают депозит. Делать это будем на примере реального Python-скрипта для торговли ETHUSDT

https://habr.com/ru/articles/1038308/

#криптовалюты #финансы #заработок #алготрейдинг #трейдинг #торговля #бизнес #разработка #алгоритмическая_торговля #торговые_роботы

Анатомия ИИ-трейдера: Как создать своего автономного ИИ-агента и зарабатывать на бирже

ИИ может торговать на бирже в плюс — и мы это проверили в ходе эксперимента на 6 моделях. Разбираем автономного ИИ-трейдера по косточкам — архитектура, инструменты, результаты запусков и готовый код. Запустите своего агента торговать на виртуальный капитал 3 млн рублей на «Финам Арене» уже сегодня — лучшим денежные призы.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1036574/

#ai #aiагент #трейдинговый_бот #алготрейдинг #трейдинг #trade_api #искусственный_интеллект #python #langgraph #langchain

Анатомия ИИ-трейдера: Как создать своего автономного ИИ-агента и зарабатывать на бирже

ИИ может торговать на бирже в плюс — и мы это проверили в ходе эксперимента на 6 моделях. Разбираем автономного ИИ-трейдера по косточкам — архитектура, инструменты, результаты запусков и готовый код. Запустите своего агента торговать на виртуальный капитал 3 млн рублей на «Финам Арене» уже сегодня — лучшим денежные призы.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1036574/

#ai #aiагент #трейдинговый_бот #алготрейдинг #трейдинг #trade_api #искусственный_интеллект #python #langgraph #langchain

Анатомия ИИ-трейдера: Как создать своего автономного ИИ-агента и зарабатывать на бирже

ИИ может торговать на бирже в плюс — и мы это проверили в ходе эксперимента на 6 моделях. Разбираем автономного ИИ-трейдера по косточкам — архитектура, инструменты, результаты запусков и готовый код. Запустите своего агента торговать на виртуальный капитал 3 млн рублей на «Финам Арене» уже сегодня — лучшим денежные призы.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1036574/

#ai #aiагент #трейдинговый_бот #алготрейдинг #трейдинг #trade_api #искусственный_интеллект #python #langgraph #langchain

Анатомия ИИ-трейдера: Как создать своего автономного ИИ-агента и зарабатывать на бирже

ИИ может торговать на бирже в плюс — и мы это проверили в ходе эксперимента на 6 моделях. Разбираем автономного ИИ-трейдера по косточкам — архитектура, инструменты, результаты запусков и готовый код. Запустите своего агента торговать на виртуальный капитал 3 млн рублей на «Финам Арене» уже сегодня — лучшим денежные призы.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1036574/

#ai #aiагент #трейдинговый_бот #алготрейдинг #трейдинг #trade_api #искусственный_интеллект #python #langgraph #langchain

Гринд ликвидности с помощью ИИ

🔪 Гринд ликвидности с помощью ИИ Телеграм полон каналов, публикующих торговые рекомендации с указанием цены входа в покупку или продажу биткоина. Прежде чем следовать любому из них, имеет смысл протестировать их на исторических данных. По другую сторону клавиатуры робот злоумышленник

https://habr.com/ru/articles/1028592/

#трейдинг #алготрейдинг #финансы #прогнозирование #прогнозирование_цен #исскуственный_интеллект #машинное_обучение #криптовалюты #мосбиржа #python

Гринд ликвидности с помощью ИИ

🔪 Гринд ликвидности с помощью ИИ Телеграм полон каналов, публикующих торговые рекомендации с указанием цены входа в покупку или продажу биткоина. Прежде чем следовать любому из них, имеет смысл протестировать их на исторических данных. По другую сторону клавиатуры робот злоумышленник

https://habr.com/ru/articles/1028592/

#трейдинг #алготрейдинг #финансы #прогнозирование #прогнозирование_цен #исскуственный_интеллект #машинное_обучение #криптовалюты #мосбиржа #python

Гринд ликвидности с помощью ИИ

🔪 Гринд ликвидности с помощью ИИ Телеграм полон каналов, публикующих торговые рекомендации с указанием цены входа в покупку или продажу биткоина. Прежде чем следовать любому из них, имеет смысл протестировать их на исторических данных. По другую сторону клавиатуры робот злоумышленник

https://habr.com/ru/articles/1028592/

#трейдинг #алготрейдинг #финансы #прогнозирование #прогнозирование_цен #исскуственный_интеллект #машинное_обучение #криптовалюты #мосбиржа #python

Гринд ликвидности с помощью ИИ

🔪 Гринд ликвидности с помощью ИИ Телеграм полон каналов, публикующих торговые рекомендации с указанием цены входа в покупку или продажу биткоина. Прежде чем следовать любому из них, имеет смысл протестировать их на исторических данных. По другую сторону клавиатуры робот злоумышленник

https://habr.com/ru/articles/1028592/

#трейдинг #алготрейдинг #финансы #прогнозирование #прогнозирование_цен #исскуственный_интеллект #машинное_обучение #криптовалюты #мосбиржа #python

Укрощаем рыночный хаос: Пишем Liquid Neural Network (LNN) на PyTorch для алготрейдинга

Если вы когда-нибудь пытались натравить классическую LSTM на минутные свечи волатильных активов, вы знаете эту боль. Сначала Loss красиво падает на трейне, вы предвкушаете покупку острова, а на тесте модель превращается в тыкву. Она либо предсказывает скользящую среднюю со сдвигом на один шаг, либо упирается в «стену» Loss = 0.693 (то есть −ln(0.5)), сводя всё к подбрасыванию монетки. Проблема не в вас. Проблема в том, что рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) живут в дискретном времени. Для них шаг между 10:00 и 10:01 абсолютно идентичен шагу между пятницей и утром понедельника. Они не умеют сжимать и растягивать восприятие времени, когда волатильность взрывается. В этой статье мы отойдем от мейнстримных архитектур и напишем с нуля Liquid Neural Network (Жидкую Нейронную Сеть) . Мы заставим время течь непрерывно, используя численные методы дифференциальных уравнений прямо внутри PyTorch-графа, и посмотрим, как она вытаскивает скрытый макро-тренд из абсолютного рыночного хаоса. Теория без воды: Что делает сеть «жидкой»? Концепция Liquid Time-Constant Networks была представлена исследователями из Лаборатории искусственного интеллекта MIT (CSAIL). Их изначальная цель — управление дронами и автопилотами в непредсказуемой среде. Но финансовые рынки — это та же турбулентность, только выраженная в долларах , рублях и других валютах. В классической RNN скрытое состояние $h_t$ обновляется по дискретным шагам: $$h_t = \tanh(W_{in} x_t + W_h h_{t-1} + b)$$ В Liquid Network мы отказываемся от дискретности. Состояние нейрона $h(t)$ — это непрерывная переменная, описываемая обыкновенным дифференциальным уравнением (ОДУ):

https://habr.com/ru/articles/1020630/

#machine_learning #pytorch #liquid_neural_networks #lnn #алготрейдинг #временные_ряды #time_series #ode

Укрощаем рыночный хаос: Пишем Liquid Neural Network (LNN) на PyTorch для алготрейдинга

Если вы когда-нибудь пытались натравить классическую LSTM на минутные свечи волатильных активов, вы знаете эту боль. Сначала Loss красиво падает на трейне, вы предвкушаете покупку острова, а на тесте модель превращается в тыкву. Она либо предсказывает скользящую среднюю со сдвигом на один шаг, либо упирается в «стену» Loss = 0.693 (то есть −ln(0.5)), сводя всё к подбрасыванию монетки. Проблема не в вас. Проблема в том, что рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) живут в дискретном времени. Для них шаг между 10:00 и 10:01 абсолютно идентичен шагу между пятницей и утром понедельника. Они не умеют сжимать и растягивать восприятие времени, когда волатильность взрывается. В этой статье мы отойдем от мейнстримных архитектур и напишем с нуля Liquid Neural Network (Жидкую Нейронную Сеть) . Мы заставим время течь непрерывно, используя численные методы дифференциальных уравнений прямо внутри PyTorch-графа, и посмотрим, как она вытаскивает скрытый макро-тренд из абсолютного рыночного хаоса. Теория без воды: Что делает сеть «жидкой»? Концепция Liquid Time-Constant Networks была представлена исследователями из Лаборатории искусственного интеллекта MIT (CSAIL). Их изначальная цель — управление дронами и автопилотами в непредсказуемой среде. Но финансовые рынки — это та же турбулентность, только выраженная в долларах , рублях и других валютах. В классической RNN скрытое состояние $h_t$ обновляется по дискретным шагам: $$h_t = \tanh(W_{in} x_t + W_h h_{t-1} + b)$$ В Liquid Network мы отказываемся от дискретности. Состояние нейрона $h(t)$ — это непрерывная переменная, описываемая обыкновенным дифференциальным уравнением (ОДУ):

https://habr.com/ru/articles/1020630/

#machine_learning #pytorch #liquid_neural_networks #lnn #алготрейдинг #временные_ряды #time_series #ode

Укрощаем рыночный хаос: Пишем Liquid Neural Network (LNN) на PyTorch для алготрейдинга

Если вы когда-нибудь пытались натравить классическую LSTM на минутные свечи волатильных активов, вы знаете эту боль. Сначала Loss красиво падает на трейне, вы предвкушаете покупку острова, а на тесте модель превращается в тыкву. Она либо предсказывает скользящую среднюю со сдвигом на один шаг, либо упирается в «стену» Loss = 0.693 (то есть −ln(0.5)), сводя всё к подбрасыванию монетки. Проблема не в вас. Проблема в том, что рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) живут в дискретном времени. Для них шаг между 10:00 и 10:01 абсолютно идентичен шагу между пятницей и утром понедельника. Они не умеют сжимать и растягивать восприятие времени, когда волатильность взрывается. В этой статье мы отойдем от мейнстримных архитектур и напишем с нуля Liquid Neural Network (Жидкую Нейронную Сеть) . Мы заставим время течь непрерывно, используя численные методы дифференциальных уравнений прямо внутри PyTorch-графа, и посмотрим, как она вытаскивает скрытый макро-тренд из абсолютного рыночного хаоса. Теория без воды: Что делает сеть «жидкой»? Концепция Liquid Time-Constant Networks была представлена исследователями из Лаборатории искусственного интеллекта MIT (CSAIL). Их изначальная цель — управление дронами и автопилотами в непредсказуемой среде. Но финансовые рынки — это та же турбулентность, только выраженная в долларах , рублях и других валютах. В классической RNN скрытое состояние $h_t$ обновляется по дискретным шагам: $$h_t = \tanh(W_{in} x_t + W_h h_{t-1} + b)$$ В Liquid Network мы отказываемся от дискретности. Состояние нейрона $h(t)$ — это непрерывная переменная, описываемая обыкновенным дифференциальным уравнением (ОДУ):

https://habr.com/ru/articles/1020630/

#machine_learning #pytorch #liquid_neural_networks #lnn #алготрейдинг #временные_ряды #time_series #ode

Укрощаем рыночный хаос: Пишем Liquid Neural Network (LNN) на PyTorch для алготрейдинга

Если вы когда-нибудь пытались натравить классическую LSTM на минутные свечи волатильных активов, вы знаете эту боль. Сначала Loss красиво падает на трейне, вы предвкушаете покупку острова, а на тесте модель превращается в тыкву. Она либо предсказывает скользящую среднюю со сдвигом на один шаг, либо упирается в «стену» Loss = 0.693 (то есть −ln(0.5)), сводя всё к подбрасыванию монетки. Проблема не в вас. Проблема в том, что рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU) живут в дискретном времени. Для них шаг между 10:00 и 10:01 абсолютно идентичен шагу между пятницей и утром понедельника. Они не умеют сжимать и растягивать восприятие времени, когда волатильность взрывается. В этой статье мы отойдем от мейнстримных архитектур и напишем с нуля Liquid Neural Network (Жидкую Нейронную Сеть) . Мы заставим время течь непрерывно, используя численные методы дифференциальных уравнений прямо внутри PyTorch-графа, и посмотрим, как она вытаскивает скрытый макро-тренд из абсолютного рыночного хаоса. Теория без воды: Что делает сеть «жидкой»? Концепция Liquid Time-Constant Networks была представлена исследователями из Лаборатории искусственного интеллекта MIT (CSAIL). Их изначальная цель — управление дронами и автопилотами в непредсказуемой среде. Но финансовые рынки — это та же турбулентность, только выраженная в долларах , рублях и других валютах. В классической RNN скрытое состояние $h_t$ обновляется по дискретным шагам: $$h_t = \tanh(W_{in} x_t + W_h h_{t-1} + b)$$ В Liquid Network мы отказываемся от дискретности. Состояние нейрона $h(t)$ — это непрерывная переменная, описываемая обыкновенным дифференциальным уравнением (ОДУ):

https://habr.com/ru/articles/1020630/

#machine_learning #pytorch #liquid_neural_networks #lnn #алготрейдинг #временные_ряды #time_series #ode

Автоматический поиск торговых сигналов с отправкой в Telegram: полный разбор Python-системы

Алготрейдинг давно вышел за пределы простых индикаторов и пересечений скользящих средних. Современные подходы опираются на анализ ликвидности, зон спроса и предложения, поведения цены внутри этих зон и реакции на них. В этой статье разбирается полностью автоматизированная система, которая:

https://habr.com/ru/articles/1013926/

#криптовалюты #финансы #заработок #торговые_роботы #системы #автоматизированная_торговля #алготрейдинг #python #разработка_роботов #mt5

Автоматический поиск торговых сигналов с отправкой в Telegram: полный разбор Python-системы

Алготрейдинг давно вышел за пределы простых индикаторов и пересечений скользящих средних. Современные подходы опираются на анализ ликвидности, зон спроса и предложения, поведения цены внутри этих зон и реакции на них. В этой статье разбирается полностью автоматизированная система, которая:

https://habr.com/ru/articles/1013926/

#криптовалюты #финансы #заработок #торговые_роботы #системы #автоматизированная_торговля #алготрейдинг #python #разработка_роботов #mt5

Автоматический поиск торговых сигналов с отправкой в Telegram: полный разбор Python-системы

Алготрейдинг давно вышел за пределы простых индикаторов и пересечений скользящих средних. Современные подходы опираются на анализ ликвидности, зон спроса и предложения, поведения цены внутри этих зон и реакции на них. В этой статье разбирается полностью автоматизированная система, которая:

https://habr.com/ru/articles/1013926/

#криптовалюты #финансы #заработок #торговые_роботы #системы #автоматизированная_торговля #алготрейдинг #python #разработка_роботов #mt5

Автоматический поиск торговых сигналов с отправкой в Telegram: полный разбор Python-системы

Алготрейдинг давно вышел за пределы простых индикаторов и пересечений скользящих средних. Современные подходы опираются на анализ ликвидности, зон спроса и предложения, поведения цены внутри этих зон и реакции на них. В этой статье разбирается полностью автоматизированная система, которая:

https://habr.com/ru/articles/1013926/

#криптовалюты #финансы #заработок #торговые_роботы #системы #автоматизированная_торговля #алготрейдинг #python #разработка_роботов #mt5

ИИ-трейдер без кода: создаем бота для автоматизации торговли на базе OpenClaw

Настройте своего персонального ИИ-трейдера на базе OpenClaw в Telegram — полностью бесплатно и без единой строчки кода. Агент понимает естественный язык, работает с Finam Trade API и умеет сам писать и запускать Python-скрипты прямо в чате. В этом туториале покажем, как настроить агента с нуля, подключить к Trade API и использовать его для сканирования рынка, алгостратегий и выставления ордеров по расписанию.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1010914/

#ai #нейросети #трейдинговый_бот #aiагент #openclaw #искусственный_интеллект #алготрейдинг #trade_api #трейдинг #инвестиции

ИИ-трейдер без кода: создаем бота для автоматизации торговли на базе OpenClaw

Настройте своего персонального ИИ-трейдера на базе OpenClaw в Telegram — полностью бесплатно и без единой строчки кода. Агент понимает естественный язык, работает с Finam Trade API и умеет сам писать и запускать Python-скрипты прямо в чате. В этом туториале покажем, как настроить агента с нуля, подключить к Trade API и использовать его для сканирования рынка, алгостратегий и выставления ордеров по расписанию.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1010914/

#ai #нейросети #трейдинговый_бот #aiагент #openclaw #искусственный_интеллект #алготрейдинг #trade_api #трейдинг #инвестиции

ИИ-трейдер без кода: создаем бота для автоматизации торговли на базе OpenClaw

Настройте своего персонального ИИ-трейдера на базе OpenClaw в Telegram — полностью бесплатно и без единой строчки кода. Агент понимает естественный язык, работает с Finam Trade API и умеет сам писать и запускать Python-скрипты прямо в чате. В этом туториале покажем, как настроить агента с нуля, подключить к Trade API и использовать его для сканирования рынка, алгостратегий и выставления ордеров по расписанию.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1010914/

#ai #нейросети #трейдинговый_бот #aiагент #openclaw #искусственный_интеллект #алготрейдинг #trade_api #трейдинг #инвестиции

ИИ-трейдер без кода: создаем бота для автоматизации торговли на базе OpenClaw

Настройте своего персонального ИИ-трейдера на базе OpenClaw в Telegram — полностью бесплатно и без единой строчки кода. Агент понимает естественный язык, работает с Finam Trade API и умеет сам писать и запускать Python-скрипты прямо в чате. В этом туториале покажем, как настроить агента с нуля, подключить к Trade API и использовать его для сканирования рынка, алгостратегий и выставления ордеров по расписанию.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1010914/

#ai #нейросети #трейдинговый_бот #aiагент #openclaw #искусственный_интеллект #алготрейдинг #trade_api #трейдинг #инвестиции

Искусственный интеллект в инвестициях: между хайпом и реальной пользой

Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта в процессы принятия инвестиционных решений стала одной из самых обсуждаемых тем в финансовой и крипто индустриях. Торговые системы на базе машинного обучения (ML) и большие языковые модели (LLM) потенциально могут обрабатывать огромные объёмы разнообразных данных в реальном времени, что обещает качественный скачок в точности прогнозирования рынков и эффективности управления капиталом. Другое дело — насколько эти ожидания оправданы. В этом обзоре я систематизирую информацию о текущем состоянии ИИ-технологий в инвестициях, их функциональных и реальных преимуществах, а также выявленных ограничениях и доступных инструментах. Что на самом деле означает «ИИ-инвестирование» ИИ-инвестирование — это методология управления инвестиционными портфелями и совершения торговых операций, основанная на применении алгоритмов машинного обучения, нейросетевых архитектур и систем обработки естественного языка. В отличие от классических методов технического и фундаментального анализа, где трейдер оперирует фиксированным набором индикаторов и субъективной оценкой, ИИ-системы способны масштабировать аналитику на массивы данных неограниченного объёма. Ключевое функциональное отличие заключается в способности к автоматическому расширению пространства признаков и адаптации моделей к нестационарным рыночным условиям без явного перепрограммирования. На практике эти технологии применяются для высокочастотного алгоритмического трейдинга, прогнозирования волатильности, скоринга кредитных рисков и анализа тональности новостного фона. Звучит впечатляюще, но дьявол, как всегда, кроется в деталях.

https://habr.com/ru/articles/996960/

#алготрейдинг #трейдинг #инвестиции #ml #llm #криптовалюта #биткоин #финансы #торговые_системы #квантитативная_аналитика

Искусственный интеллект в инвестициях: между хайпом и реальной пользой

Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта в процессы принятия инвестиционных решений стала одной из самых обсуждаемых тем в финансовой и крипто индустриях. Торговые системы на базе машинного обучения (ML) и большие языковые модели (LLM) потенциально могут обрабатывать огромные объёмы разнообразных данных в реальном времени, что обещает качественный скачок в точности прогнозирования рынков и эффективности управления капиталом. Другое дело — насколько эти ожидания оправданы. В этом обзоре я систематизирую информацию о текущем состоянии ИИ-технологий в инвестициях, их функциональных и реальных преимуществах, а также выявленных ограничениях и доступных инструментах. Что на самом деле означает «ИИ-инвестирование» ИИ-инвестирование — это методология управления инвестиционными портфелями и совершения торговых операций, основанная на применении алгоритмов машинного обучения, нейросетевых архитектур и систем обработки естественного языка. В отличие от классических методов технического и фундаментального анализа, где трейдер оперирует фиксированным набором индикаторов и субъективной оценкой, ИИ-системы способны масштабировать аналитику на массивы данных неограниченного объёма. Ключевое функциональное отличие заключается в способности к автоматическому расширению пространства признаков и адаптации моделей к нестационарным рыночным условиям без явного перепрограммирования. На практике эти технологии применяются для высокочастотного алгоритмического трейдинга, прогнозирования волатильности, скоринга кредитных рисков и анализа тональности новостного фона. Звучит впечатляюще, но дьявол, как всегда, кроется в деталях.

https://habr.com/ru/articles/996960/

#алготрейдинг #трейдинг #инвестиции #ml #llm #криптовалюта #биткоин #финансы #торговые_системы #квантитативная_аналитика

Искусственный интеллект в инвестициях: между хайпом и реальной пользой

Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта в процессы принятия инвестиционных решений стала одной из самых обсуждаемых тем в финансовой и крипто индустриях. Торговые системы на базе машинного обучения (ML) и большие языковые модели (LLM) потенциально могут обрабатывать огромные объёмы разнообразных данных в реальном времени, что обещает качественный скачок в точности прогнозирования рынков и эффективности управления капиталом. Другое дело — насколько эти ожидания оправданы. В этом обзоре я систематизирую информацию о текущем состоянии ИИ-технологий в инвестициях, их функциональных и реальных преимуществах, а также выявленных ограничениях и доступных инструментах. Что на самом деле означает «ИИ-инвестирование» ИИ-инвестирование — это методология управления инвестиционными портфелями и совершения торговых операций, основанная на применении алгоритмов машинного обучения, нейросетевых архитектур и систем обработки естественного языка. В отличие от классических методов технического и фундаментального анализа, где трейдер оперирует фиксированным набором индикаторов и субъективной оценкой, ИИ-системы способны масштабировать аналитику на массивы данных неограниченного объёма. Ключевое функциональное отличие заключается в способности к автоматическому расширению пространства признаков и адаптации моделей к нестационарным рыночным условиям без явного перепрограммирования. На практике эти технологии применяются для высокочастотного алгоритмического трейдинга, прогнозирования волатильности, скоринга кредитных рисков и анализа тональности новостного фона. Звучит впечатляюще, но дьявол, как всегда, кроется в деталях.

https://habr.com/ru/articles/996960/

#алготрейдинг #трейдинг #инвестиции #ml #llm #криптовалюта #биткоин #финансы #торговые_системы #квантитативная_аналитика

Искусственный интеллект в инвестициях: между хайпом и реальной пользой

Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта в процессы принятия инвестиционных решений стала одной из самых обсуждаемых тем в финансовой и крипто индустриях. Торговые системы на базе машинного обучения (ML) и большие языковые модели (LLM) потенциально могут обрабатывать огромные объёмы разнообразных данных в реальном времени, что обещает качественный скачок в точности прогнозирования рынков и эффективности управления капиталом. Другое дело — насколько эти ожидания оправданы. В этом обзоре я систематизирую информацию о текущем состоянии ИИ-технологий в инвестициях, их функциональных и реальных преимуществах, а также выявленных ограничениях и доступных инструментах. Что на самом деле означает «ИИ-инвестирование» ИИ-инвестирование — это методология управления инвестиционными портфелями и совершения торговых операций, основанная на применении алгоритмов машинного обучения, нейросетевых архитектур и систем обработки естественного языка. В отличие от классических методов технического и фундаментального анализа, где трейдер оперирует фиксированным набором индикаторов и субъективной оценкой, ИИ-системы способны масштабировать аналитику на массивы данных неограниченного объёма. Ключевое функциональное отличие заключается в способности к автоматическому расширению пространства признаков и адаптации моделей к нестационарным рыночным условиям без явного перепрограммирования. На практике эти технологии применяются для высокочастотного алгоритмического трейдинга, прогнозирования волатильности, скоринга кредитных рисков и анализа тональности новостного фона. Звучит впечатляюще, но дьявол, как всегда, кроется в деталях.

https://habr.com/ru/articles/996960/

#алготрейдинг #трейдинг #инвестиции #ml #llm #криптовалюта #биткоин #финансы #торговые_системы #квантитативная_аналитика

Как я дважды слил депозит и сделал «тренажёр» для трейдинга: реальные котировки, виртуальный счет и соревнования

Я дважды обнулял депозит. Первый раз — «ну бывает». Второй раз — стало ясно, что это не случайность, а системная проблема: я учусь на реальных деньгах, а цена ошибки слишком высокая. Перед третьей попыткой я решил сделать то, что в нормальных профессиях считается базой: тренироваться в условиях, близких к боевым, но без необратимых последствий. Так появился мой «торговый спортзал» — ArenaGo.ru : виртуальный капитал, реальные котировки, соревнования и возможность подключать алгоритмы через API. Ниже — немного личного контекста, а затем разбор того, какие требования я закладывал и как это реализовано на уровне продукта.

https://habr.com/ru/articles/987044/

#трейдинг #алготрейдинг #соревнование

Как я дважды слил депозит и сделал «тренажёр» для трейдинга: реальные котировки, виртуальный счет и соревнования

Я дважды обнулял депозит. Первый раз — «ну бывает». Второй раз — стало ясно, что это не случайность, а системная проблема: я учусь на реальных деньгах, а цена ошибки слишком высокая. Перед третьей попыткой я решил сделать то, что в нормальных профессиях считается базой: тренироваться в условиях, близких к боевым, но без необратимых последствий. Так появился мой «торговый спортзал» — ArenaGo.ru : виртуальный капитал, реальные котировки, соревнования и возможность подключать алгоритмы через API. Ниже — немного личного контекста, а затем разбор того, какие требования я закладывал и как это реализовано на уровне продукта.

https://habr.com/ru/articles/987044/

#трейдинг #алготрейдинг #соревнование

Как я дважды слил депозит и сделал «тренажёр» для трейдинга: реальные котировки, виртуальный счет и соревнования

Я дважды обнулял депозит. Первый раз — «ну бывает». Второй раз — стало ясно, что это не случайность, а системная проблема: я учусь на реальных деньгах, а цена ошибки слишком высокая. Перед третьей попыткой я решил сделать то, что в нормальных профессиях считается базой: тренироваться в условиях, близких к боевым, но без необратимых последствий. Так появился мой «торговый спортзал» — ArenaGo.ru : виртуальный капитал, реальные котировки, соревнования и возможность подключать алгоритмы через API. Ниже — немного личного контекста, а затем разбор того, какие требования я закладывал и как это реализовано на уровне продукта.

https://habr.com/ru/articles/987044/

#трейдинг #алготрейдинг #соревнование

Как я дважды слил депозит и сделал «тренажёр» для трейдинга: реальные котировки, виртуальный счет и соревнования

Я дважды обнулял депозит. Первый раз — «ну бывает». Второй раз — стало ясно, что это не случайность, а системная проблема: я учусь на реальных деньгах, а цена ошибки слишком высокая. Перед третьей попыткой я решил сделать то, что в нормальных профессиях считается базой: тренироваться в условиях, близких к боевым, но без необратимых последствий. Так появился мой «торговый спортзал» — ArenaGo.ru : виртуальный капитал, реальные котировки, соревнования и возможность подключать алгоритмы через API. Ниже — немного личного контекста, а затем разбор того, какие требования я закладывал и как это реализовано на уровне продукта.

https://habr.com/ru/articles/987044/

#трейдинг #алготрейдинг #соревнование

Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3 Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills. В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++

https://habr.com/ru/articles/985076/

#алготрейдинг #бэктестинг #Python #C++ #MOEX #pandas #lookahead_bias #eventdriven #трейдинг #quantitative_trading

Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3 Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills. В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++

https://habr.com/ru/articles/985076/

#алготрейдинг #бэктестинг #Python #C++ #MOEX #pandas #lookahead_bias #eventdriven #трейдинг #quantitative_trading

Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3 Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills. В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++

https://habr.com/ru/articles/985076/

#алготрейдинг #бэктестинг #Python #C++ #MOEX #pandas #lookahead_bias #eventdriven #трейдинг #quantitative_trading

Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3 Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills. В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++

https://habr.com/ru/articles/985076/

#алготрейдинг #бэктестинг #Python #C++ #MOEX #pandas #lookahead_bias #eventdriven #трейдинг #quantitative_trading

Почему большинство ритейл-алготрейдеров теряет деньги. Я полез разбираться

Разбираю академические исследования о результатах дейтрейдеров, считаю реальные издержки на MOEX и объясняю, почему красивый бэктест – это ещё не стратегия. Спойлер: математика против вас, но это не приговор.

https://habr.com/ru/articles/982782/

#алготрейдинг #трейдинг #MOEX #бэктестинг #Python #статистика #инвестиции

Почему большинство ритейл-алготрейдеров теряет деньги. Я полез разбираться

Разбираю академические исследования о результатах дейтрейдеров, считаю реальные издержки на MOEX и объясняю, почему красивый бэктест – это ещё не стратегия. Спойлер: математика против вас, но это не приговор.

https://habr.com/ru/articles/982782/

#алготрейдинг #трейдинг #MOEX #бэктестинг #Python #статистика #инвестиции

Почему большинство ритейл-алготрейдеров теряет деньги. Я полез разбираться

Разбираю академические исследования о результатах дейтрейдеров, считаю реальные издержки на MOEX и объясняю, почему красивый бэктест – это ещё не стратегия. Спойлер: математика против вас, но это не приговор.

https://habr.com/ru/articles/982782/

#алготрейдинг #трейдинг #MOEX #бэктестинг #Python #статистика #инвестиции

Почему большинство ритейл-алготрейдеров теряет деньги. Я полез разбираться

Разбираю академические исследования о результатах дейтрейдеров, считаю реальные издержки на MOEX и объясняю, почему красивый бэктест – это ещё не стратегия. Спойлер: математика против вас, но это не приговор.

https://habr.com/ru/articles/982782/

#алготрейдинг #трейдинг #MOEX #бэктестинг #Python #статистика #инвестиции

OI‑сигналы и автоматический трейдинг: пишем трейдинг телеграм бота

Цель этой статьи — максимально подробно и практично разобрать реальный Python‑проект автоматического трейдинга. Это рабочий бот, который непрерывно анализирует рынок Binance Futures, ищет сигналы по открытому интересу (Open Interest), применяет набор защитных фильтров, работает с множеством пользователей одновременно, управляется через Telegram‑интерфейс, и при необходимости открывает реальные сделки через API биржи BingX. Я последовательно разберу всю логику и все функции основного файла main.py , объясняя, как и зачем они реализованы именно так.

https://habr.com/ru/articles/982572/

#api #алгоритмы #финансы #криптовалюты #торговые_роботы #алготрейдинг #алгоритмическая_торговля #телеграм_боты #анализ_данных #трейдинг

OI‑сигналы и автоматический трейдинг: пишем трейдинг телеграм бота

Цель этой статьи — максимально подробно и практично разобрать реальный Python‑проект автоматического трейдинга. Это рабочий бот, который непрерывно анализирует рынок Binance Futures, ищет сигналы по открытому интересу (Open Interest), применяет набор защитных фильтров, работает с множеством пользователей одновременно, управляется через Telegram‑интерфейс, и при необходимости открывает реальные сделки через API биржи BingX. Я последовательно разберу всю логику и все функции основного файла main.py , объясняя, как и зачем они реализованы именно так.

https://habr.com/ru/articles/982572/

#api #алгоритмы #финансы #криптовалюты #торговые_роботы #алготрейдинг #алгоритмическая_торговля #телеграм_боты #анализ_данных #трейдинг

OI‑сигналы и автоматический трейдинг: пишем трейдинг телеграм бота

Цель этой статьи — максимально подробно и практично разобрать реальный Python‑проект автоматического трейдинга. Это рабочий бот, который непрерывно анализирует рынок Binance Futures, ищет сигналы по открытому интересу (Open Interest), применяет набор защитных фильтров, работает с множеством пользователей одновременно, управляется через Telegram‑интерфейс, и при необходимости открывает реальные сделки через API биржи BingX. Я последовательно разберу всю логику и все функции основного файла main.py , объясняя, как и зачем они реализованы именно так.

https://habr.com/ru/articles/982572/

#api #алгоритмы #финансы #криптовалюты #торговые_роботы #алготрейдинг #алгоритмическая_торговля #телеграм_боты #анализ_данных #трейдинг

OI‑сигналы и автоматический трейдинг: пишем трейдинг телеграм бота

Цель этой статьи — максимально подробно и практично разобрать реальный Python‑проект автоматического трейдинга. Это рабочий бот, который непрерывно анализирует рынок Binance Futures, ищет сигналы по открытому интересу (Open Interest), применяет набор защитных фильтров, работает с множеством пользователей одновременно, управляется через Telegram‑интерфейс, и при необходимости открывает реальные сделки через API биржи BingX. Я последовательно разберу всю логику и все функции основного файла main.py , объясняя, как и зачем они реализованы именно так.

https://habr.com/ru/articles/982572/

#api #алгоритмы #финансы #криптовалюты #торговые_роботы #алготрейдинг #алгоритмическая_торговля #телеграм_боты #анализ_данных #трейдинг

Полностью автоматизируем трейдинг по аукционной теории — от базы до python робота

В классическом алготрейдинге рынок часто моделируется как временной ряд: индикаторы, скользящие средние, осцилляторы. Аукционная теория рассматривает рынок иначе — как процесс распределения объёма по ценовым уровням, где цена ищет баланс между спросом и предложением. Ключевым элементом такого подхода является Volume Profile , а именно Point of Control (POC) — уровень цены, на котором за выбранный период был проторгован максимальный объём. В терминах аукционной теории POC соответствует зоне максимального согласия участников рынка. В статье рассматривается создание алгоритмического торгового бота, основанного на реакции цены относительно основных уровней аукционной теории.

https://habr.com/ru/articles/979098/

#финансы #криптовалюты #автоматизация #алгоритмы #роботы #боты #python_боты #работа_с_данными #трейдинг #алготрейдинг

Полностью автоматизируем трейдинг по аукционной теории — от базы до python робота

В классическом алготрейдинге рынок часто моделируется как временной ряд: индикаторы, скользящие средние, осцилляторы. Аукционная теория рассматривает рынок иначе — как процесс распределения объёма по ценовым уровням, где цена ищет баланс между спросом и предложением. Ключевым элементом такого подхода является Volume Profile , а именно Point of Control (POC) — уровень цены, на котором за выбранный период был проторгован максимальный объём. В терминах аукционной теории POC соответствует зоне максимального согласия участников рынка. В статье рассматривается создание алгоритмического торгового бота, основанного на реакции цены относительно основных уровней аукционной теории.

https://habr.com/ru/articles/979098/

#финансы #криптовалюты #автоматизация #алгоритмы #роботы #боты #python_боты #работа_с_данными #трейдинг #алготрейдинг