🤖
Критическое обновление: Интеграция ML-системы в автоматического
торгового бота
Дата: 1 сентября 2025
Дорогие подписчики! Сегодня я рад сообщить о завершении важнейшего
этапа развития нашей торговой системы — полной интеграции
ML-моделей в автоматического торгового бота. Это обновление
кардинально меняет подход к принятию торговых решений.
📊 Суть проблемы
До сегодняшнего дня наша система работала в “полуавтоматическом”
режиме:
❌ Старая архитектура:
- ML-модели работали отдельно от торгового бота
- Бот использовал устаревший
trading_simulator.pyбез
машинного обучения - Анализ проводился вручную, а сделки выполнялись по расписанию
- Отсутствовала синергия между классическим анализом и ML
🔍 Обнаруженные проблемы:
- Неправильный модуль запуска — система запускала
старый симулятор вместо ML-бота - Ошибка в базе данных — отрицательный баланс -2,745₽
блокировал торговлю - Отсутствие интеграции — ML-модели не влияли на
торговые решения
🚀 Решение: Полная
ML-интеграция
✅ Новая архитектура:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Автоматический торговый бот │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ ML v3.1 │ │ ML v4.0 │ │
│ │ (97.8%) │ │ (92.2%) │ │
│ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │
│ └────────┬────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ СИНЕРГИЯ ML │ │
│ │ (взвешенное │ │
│ │ голосование) │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Торговые решения│ │
│ │ (автоматические)│ │
│ └─────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────┘🔧 Технические изменения:
- Обновлен
daily_trading_system.py:
# Было:
result = self.run_command('python trading_simulator.py', 'Исполнение торговых решений')
# Стало:
result = self.run_command(
'python -c "from auto_trading_bot import AutoTradingBot; import asyncio; bot = AutoTradingBot(); asyncio.run(bot.run())"',
'ML торговая сессия'
)- Создан новый демон
ml_trading_daemon.py:
- Постоянный мониторинг рынка каждые 30 секунд
- Автоматический анализ 14 ключевых акций
- Мгновенное исполнение при уверенности > 70%
- Исправлена конфигурация:
{
"current_balance": 72299.15, // Было: -2745
"ml_enabled": true,
"use_synergy": true,
"ml_confidence_threshold": 70.0
}📈 Первые результаты
Торговая активность (1
сентября):
| Время | Тикер | Операция | Количество | Цена | Сумма | RSI |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 14:11 | ALRS | ПОКУПКА | 200 шт. | 46.98₽ | 9,396₽ | 18 |
| 14:11 | MTSS | ПОКУПКА | 40 шт. | 217.95₽ | 8,718₽ | 20 |
| 14:11 | NLMK | ПОКУПКА | 80 шт. | 118.80₽ | 9,504₽ | 29 |
Итого потрачено: 27,700₽
🎯 Ключевые метрики:
- Скорость анализа: 14 акций за 30 секунд
- ML-модели: 3 модели работают в синергии
- Точность: v3.1 (97.8%) + v4.0 (92.2%)
- Автоматизация: 100% без участия человека
🧠 Как работает синергия ML
Ансамблевое голосование:
Пример анализа SBER:
├── v3.1_production: BUY (82%, вес 2.0x)
├── v4.0_final: HOLD (38%, вес 4.0x)
└── v4.0_backtest: BUY (75%, вес 3.0x)
Результат: HOLD (консенсус 49.7%)Процесс принятия решения:
- Сбор данных — цена, объем, RSI, моментум, уровни
Фибоначчи - ML-анализ — каждая модель дает свою оценку
- Синергия — взвешенное голосование с учетом точности
моделей - Исполнение — автоматическая покупка при уверенности
> 70%
💡 Преимущества новой системы
1. Скорость реакции
- Старая: анализ раз в день по расписанию
- Новая: непрерывный мониторинг каждые 30 секунд
2. Точность решений
- Старая: только технический анализ
- Новая: ML + технический анализ + рыночные экстремумы
3. Риск-менеджмент
- Автоматические стоп-лоссы (-8%)
- Тейк-профиты (+12-15%)
- Ограничение размера позиции (max 20% от баланса)
4. Диверсификация
- Мониторинг 14 ликвидных акций
- Не более 15 открытых позиций
- Секторальное распределение
📊 Технические детали
интеграции
Архитектура ML-системы:
models/
├── sber_final_v4_20250831_1921.joblib # v4.0 final (92.2%)
├── random_forest_historical_model.joblib # v3.1 production (97.8%)
├── tensorflow_historical_model.keras # TensorFlow модель
└── feature_scalers/ # Нормализация данныхИспользуемые технологии:
- Python 3.12 — основной язык
- TensorFlow 2.x — нейронные сети
- scikit-learn — Random Forest, масштабирование
- asyncio — асинхронная обработка
- SQLite — локальная база данных
Мониторинг и логирование:
logs/
├── ml_bot_20250901.log # Основной лог ML-бота
├── ml_trading_session.log # Торговые сессии
└── daemon_20250901.log # Системный демон🔮 Что дальше?
Ближайшие планы:
- Оптимизация параметров — настройка порогов
входа/выхода - Расширение пула акций — добавление перспективных
инструментов - Улучшение синергии — адаптивные веса моделей
- Интеграция новостного фона — анализ sentiment
Долгосрочные цели:
- Внедрение reinforcement learning для адаптации к рынку
- Создание специализированных моделей для разных секторов
- Разработка API для внешних подключений
- Масштабирование на международные рынки
📌 Важные замечания
Для текущих подписчиков:
- Система полностью автоматизирована и не требует вмешательства
- Все сделки логируются и доступны для анализа
- Риск-менеджмент работает в автоматическом режиме
- Отчеты генерируются ежедневно
Технические требования:
- VPS/сервер с постоянным интернетом
- Python 3.10+ с ML-библиотеками
- Минимум 4GB RAM для ML-моделей
- Доступ к MOEX API
🎯 Заключение
Интеграция ML-системы в торгового бота — это качественный скачок в
развитии нашего проекта. Теперь каждое торговое решение подкреплено
анализом трех независимых ML-моделей, работающих в синергии.
Первые результаты показывают, что система корректно идентифицирует
перепроданные активы (RSI < 30) и совершает обоснованные покупки. В
ближайшие дни мы увидим, как работают алгоритмы выхода из позиций.
🙏 Благодарности
Спасибо всем подписчикам за терпение и поддержку во время разработки.
Особая благодарность бета-тестерам, которые помогли выявить критические
ошибки в системе.
Отправить ответ