Собрал свой интерактивный терминал Стохастика на Processing 4 (Java) через T-Invest API
Всегда было интересно, как устроены изнутри торговые роботы и аналитические платформы. Решил не гадать, а проверить на практике. Итог — за пару вечеров собрал мини-терминал технического анализа для Т-Инвестиций на Processing 4 (Java)!
Я далек от профессиональной IT-разработки, поэтому проект начинался как обычный эксперимент. Но в процессе пришлось погрузиться в полноценные задачи: спроектировал архитектуру по канонам ООП (разложил интерфейс, сеть и математику по вкладкам-классам), настроил асинхронные потоки, чтобы экран не зависал при запросах, обошёл проблемы с SSL-сертификатами и редиректы от Nginx.
Что умеет приложение прямо сейчас:
1 Интерактивный ввод: Вбиваешь тикер прямо с клавиатуры (или вставляешь через Ctrl+V). Программа делает POST-запрос в песочницу T-Invest API и выдает кликабельные карточки найденных инструментов (на скриншоте тестирую микро-фьючерс на природный газ — NRQ6).
2 Локальный расчет Стохастика (5, 3, 3): API брокера не отдает готовые индикаторы, поэтому программа сама скачивает массивы исторических свечей, парсит формат копеек Т-Инвестиций (units + nano) и по формуле вычисляет линии %K и %D.
3 Панель таймфреймов: При клике на инструмент подгружаются данные сразу по трем интервалам 30 минут, 1 час и 4 часа. Система сама оценивает положение линий и подсвечивает критические зоны (на скриншоте 30-минутке и на 1-часе зона перепроданности ниже 20).
Что дальше? Планы на локальный ИИ
Просто выводить сухие цифры в таблицу — это только начало. Сейчас я проектирую интеграцию терминала с локальной нейросетью (через LM studio с моделью meta-llama-3.1-8b-instruct), которая будет работать прямо на моем ноуте.
Идея в том, чтобы по нажатию одной кнопки отправлять данные в ИИ и получать готовый текстовый торговый вердикт (Покупка/Продажа/Наблюдение) с понятным человеческим объяснением.
Но чтобы нейросеть не просто цитировала учебники по теханализу, а выдавала мощную аналитику, я планирую прокачать промпт и добавить в него новые параметры:
📈 Объемы торгов (Volume): Чтобы ИИ понимал, подтвержден ли выход Стохастика из зоны перепроданности реальными деньгами крупных игроков.
📊 Детализацию VolumeBuy / VolumeSell: API Т-Инвестиций отдает объемы рыночных покупок и продаж отдельно внутри каждой свечи. Если ИИ увидит, что на 30-минутке Стохастик внизу, но объем покупок резко начал доминировать — сигнал на разворот становится железобетонным.
📉 Глобальный тренд: Передавать цену закрытия относительно скользящей средней (SMA), чтобы ИИ фильтровал ложные сигналы и не советовал торговать против рынка.
Для меня это потрясающий личный опыт. Раньше казалось, что создание подобных финтех-инструментов с нуля — это космос. Ведь то, что в итоге затронуто в процессе (REST API, асинхронные потоки, интеграция с локальными нейросетями через порты) — это уже уровень.
Всегда присутствовал этот внутренний страх «чистого листа», когда просто не знаешь, с какого бока подступиться к пустой среде разработки.
Но этот проект доказал мне силу современных технологий. В отсутствие живого наставника или программиста рядом, обычный ИИ прямо из окна браузера смог стать тем самым ментором, который подтолкнул к действию и помог перешагнуть через страх старта. Когда перед тобой больше не маячит пустой экран, а шаг за шагом вырисовывается работающий интерфейс, это нереально поднимает самооценку и веру в свои силы!
Конечно, огромную роль сыграла база: когда-то пройденные (пусть и не до конца) курсы, десятки просмотренных видео-уроков на YouTube, общая любознательность и искренний интерес к тому, как всё устроено внутри. ИИ не сделал всё за меня — он выступил идеальным катализатором, который помог связать эти разрозненные базовые знания в один готовый, работающий продукт.
Современные API и доступность нейросетей открывают невероятную свободу.
#разработка #новичок #Trading_boost_camp #T_InvestAPI #трейдинг