2
подписчика
0
подписок
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
Посты
Ролики
Pyply
12 сентября в 4:59
«От правил к самообучению: что бот сделал за месяц»
С прошлой статьи бот на API Т-Инвестиций прошёл четыре ступени:
🛡️ Надёжность — сам перезапускается при сбое, подхватывает позиции после рестарта, сверяет счёт с брокером, отменяет зависшие ордера.
🧠 Память — запоминает состояние рынка вектором, строит иерархию режимов («такой рынок я уже видел»), хранит недельную историю. Параллельно крутится бумажный симулятор на всех инструментах.
🎯 Адаптивность — риск-параметры плавно подстраиваются под результаты реальных сделок, в безопасных границах.
✨ Чистый сигнал — вместо кучи условий «всё или ничего» один показатель уверенности: вход требует подтверждения, выход — разворота, стопы всегда безусловны. Веса сигналов бот учит на собственных исходах.
Главный вектор: автономность → память → обучение → целостное решение. Система смотрит на рынок с нескольких сторон и входит, только когда стороны согласны.
Подписывайтесь — дальше живая торговля, обучение весов и визуализация каждого сигнала 🚀
---
Бонус: а что было бы на MQL4/5?
Справедливый вопрос — и да, ты во многом прав. Но важно уточнить: MQL4/5 работает только внутри терминалов MetaTrader и у MT-брокеров, а Т-Инвестиции на МосБирже отдают gRPC-API напрямую — это другие рельсы. Поэтому сравнение честное такое: «если бы мы строили то же самое в MT5».
Что мы сделали (Python + T-Invest API)
- Поток стаканов и ленты сделок по 130+ инструментам одновременно.
- База-память рынка (векторы состояний, иерархия режимов, недельная консолидация).
- Кластеризация и перекрёстные связи между проекциями рынка (цена/стакан/лента).
- Обучение весов сигналов на истории сделок.
- Веб-дашборд в реальном времени + автотесты.
Что было бы на MQL4/5
- MQL4 — вообще не вариант: нет нормального OOP, нет стакана и ленты как у нас, нет работы с БД, язык 20-летней давности с жёсткими ограничениями.
- MQL5 — намного сильнее (OOP, мультитаймфрейм, тестер с реальными тиками, ONNX для нейросетей, доступ к стакану через MarketBookGet), НО:
- нет встроенной БД, JSON, векторной памяти, кластеризации — всё пришлось бы тащить через DLL или внешний мост;
- gRPC-стриминг Т-Инвестиций нативно невозможен — только HTTP-мост с ограничениями WebRequest;
- бот живёт в терминале: один терминал, один аккаунт, ручной реконнект, никакого облака из коробки;
- нет богатого веб-дашборда — максимум объекты на графике;
- вся «память и обучение» = переписывание sklearn/графов руками на C++.
Так что да: несовершенство MQL4/5 подтверждается, но с оговоркой** — MQL5 не беспомощен: свой сильный тестер и ONNX у него есть. Проблема не в «слабости языка», а в том, что наша система — это не «робот в терминале», а сервис: память, обучение, стриминг и панель. Такое строится вокруг API брокера, а не внутри чужого терминала. Именно поэтому Python + прямой API Т-Инвестиций — правильный выбор для этой архитектуры.
Pyply
11 сентября в 22:20
# 🤖 Бот на MOEX: итог недели
Продолжаем строить автономного торгового робота через API Т-Инвестиций.
Что выросло с прошлой статьи:
- 4 300+ строк кода, 8 модулей: бот, анализ стакана, симулятор, RAG-память, веб-панель
- Полный авто-подхват инструментов из API: 298 бумаг, 132 под наш баланс
- Фьючерсы в бою — с расчётом ГО и лимитами по марже
- Защита каждой позиции брокерским стопом + восстановление после перезапуска
- PnL считается по факту: разница кэша между входом и закрытием, без гаданий
- Исправлены крашлупы и ордера, которые не доходили до биржи
Первые боевые сделки: акции AFLT, NLMK, HYDR и фьючерс RUU6 (RTS) — открыт и под стопом.
Дальше: больше фьючерсов, память робота, доводка трейлинга. Коммиты каждый день — подписывайтесь 🔴
Pyply
9 сентября в 11:08
Доброе время суток представляю проект: i_кспиремент.Наблюлаем подписываемся, будет интересно, но не часто. Строим бот в реале на реальных деньгах и сумашедшей комиссией 0.3% в одну сторону, наша задача тестирование идеи:
Соберу реальные метрики проекта:
🤖 Автономный трейдинг-бот на Московской бирже: первый опыт
Запустили систему автоматической торговли на реальном капитале через API Т-Инвестиций (T-Bank). Что получилось за несколько недель разработки.
Что внутри:
- 2222 строки кода на Python, 67 функций, 4 модуля
- REST-поллинг 121 инструмента одновременно (акции TQBR + фьючерсы SPBFUT)
- Автоматический подхват инструментов из API — бот сам находит ликвидные бумаги
- Multi-timeframe анализ (5м + 15м),.order book imbalance, лента сделок
- Фьючерс-поводыри: каждая акция привязана к своему фьючерсу или секторальному индексу
- Paper-trading симулятор работает параллельно на всех инструментах в памяти
Защита позиций:
- Стоп-лимитные ордера на вход и выход (не рыночные)
- ATR-адаптивный стоп-лосс с двухфазным трейлингом
- Breakeven-режим: при покрытии комиссии стоп уходит в безубыток
- Контроль маржи: не более 70% маржинальных средств на весь портфель, 1 позиция на инструмент
- Автоматический сбор стоп-ордеров при рестарте бота
Первые результаты:
- 10 сделок по 7 инструментам
- Система работает в реальном режиме, торгуемый капитал — от 1000₽
- Ранняя стадия: отладка логики, первые ордера исполнены
Технологии: Python 3.14, T-Invest gRPC SDK, SQLite, Streamlit (дашборд), systemd, Tailscale (VPN)
Следите за развитием проекта — впереди мульти-активная торговля и автоматический подбор лучших инструментов по результатам paper-tradingа.
#trading #moex #python #finTech #автоматизация #tradingBot