♝

Слон · Bishop · Стратегия на всём поле

Алготрейдинг и AI-аналитика

Платформа алгоритмической торговли Finance OS: торговые роботы на 30+ биржах, мультимодельная AI-аналитика и risk-layer, который защищает капитал. AI — один из голосов, а не CEO; финальное решение проходит через собственный контроль риска.

≈ 14 мин чтения · по архитектуре Finance OS v2.1

Запросить доступ Как это устроено

4

источника сигналов

30+

бирж CEX/DEX

3–5 LLM

ensemble в анализе

multi-tenant

SaaS под risk-layer

Глава 1 · Подход

AI как один из голосов, не как CEO

Это не «чёрный ящик, который торгует за вас». Это инструмент, где сигналы из независимых источников — технический анализ, машинное обучение, обучение с подкреплением и языковые модели — собираются вместе, а финальное решение проходит через собственный risk-layer Finance OS. Контроль риска и финальное решение — наш код, он не делегируется внешним библиотекам.

LLM — один из голосов

Языковая модель не принимает решение единолично: её сигнал — лишь один из входов агрегатора.

Risk-layer = свой код

Position sizing, лимиты просадки и kill-switch — бизнес-критичный модуль, написанный нами.

Audit-trail с первого дня

Каждое решение с обоснованием, каждый сигнал и ордер — в журнале для аудита и комплаенса.

API-first

FastAPI + OpenAPI с самого начала: готовность к Pro/HFT-интеграциям и white-label.

“

LLM — это один из голосов, а не CEO. Risk-layer не делегируется.

Принцип архитектуры Finance OS

Глава 2 · Конвейер

Четыре источника → одно решение

Сигналы генерируются параллельно и независимо из четырёх источников. Агрегатор объединяет их взвешенным голосованием и определяет размер позиции по критерию Келли. Затем решение проходит risk-layer и только потом уходит в исполнение.

Рис. 1 · Сигнальный конвейер: 4 независимых источника сходятся в агрегаторе, проходят контроль риска и исполняются.

Глава 3 · AI-аналитика

Мультимодельный анализ — честно

Трейдер вводит тикер (BTCUSDT, ETHUSDT) и получает не один ответ «BUY», а четыре панели: аргумент за рост (Bull), аргумент за падение (Bear), факторы риска и сводку объективных данных. Сигнал «Strong» выдаётся только если 4 из 5 моделей согласны — это снижает bias конкретной модели.

Рис. 2 · Ensemble из 3–5 LLM: консенсус снижает model-specific bias, результат — четыре панели для самостоятельной интерпретации.

Почему «объективно» требует оговорок

▪LLM-предсказания шумные: одна модель на тех же данных в разные минуты может ответить по-разному.
▪У моделей есть bias из обучения — лечится только ансамблем из нескольких независимых LLM.
▪LLM анализирует публичную информацию, уже частично отражённую в цене; сигналы лучше на средне-долгих горизонтах.
▪Confidence score — это не статистическая вероятность, а лингвистическая интуиция модели.

Историческая точность BUY (пример) ~53%

показываем реальную статистику на backtest, а не обещания

Время полного анализа 15–60 с

debate depth 1–3

Объективные данные — отдельно числа

funding, OI, ликвидации — как цифры, не пересказ LLM

“

Это AI-анализ, не финансовая рекомендация. Модели могут ошибаться. Решение принимаете вы.

Disclaimer в продукте

Глава 4 · Сердце системы

Risk-layer защищает капитал

Ни один ордер не уходит на биржу, минуя risk-layer. Перед размещением он проверяет размер позиции (Kelly), лимиты просадки, концентрацию по категориям и аномалии. Это бизнес-критичный модуль: от него зависит финансовая сохранность пользователя.

Рис. 3 · Контур контроля риска перед каждым ордером. При пробое лимитов — реальная остановка и закрытие позиций.

“

Risk-layer = свой код, не делегируется. От него зависит финансовая сохранность пользователей.

Risk Layer — гл. 5 roadmap

Глава 5 · Стратегии

Шесть классов стратегий

Ядро исполнения — отказоустойчивый мульти-стратегийный движок: каждая стратегия — отдельный контроллер. Базовые режимы дополняются собственными под уникальные сценарии. Пользователь может запустить 3–5 разных роботов одновременно — risk-layer видит совокупный профиль на уровне аккаунта.

Тип	Базовый режим	Расширения	Фаза
Market Making	Pure MM, Avellaneda, Cross-Exchange	Custom MM с AI-сигналами	Фаза 1
Directional	Momentum, TWAP, VWAP	LLM-directional + TA-подтверждение	Фаза 1–2
Arbitrage	Spot-Perp, Cross-Exchange, Triangular	Funding-rate арбитраж, basis	Фаза 2
Grid / DCA	Grid (long/short)	Adaptive Grid (trailing, unstuck, forager)	Фаза 1 · 3
Scalping	Avellaneda, momentum 1m–5m	Volatility breakout, funding scalping	Фаза 2
AI-Hybrid	—	Ансамбль TA + ML + LLM через агрегатор	Фаза 2–3

Adaptive Grid — продвинутая математика (для техспецов)+

▪Trailing entries — точки входа двигаются за ценой при сильном движении против.
▪Trailing closes — take-profit двигается за прибыльной позицией.
▪Unstucking — управление застрявшими позициями с медленной реализацией убытков.
▪Forager — автоматический выбор самых волатильных рынков для входа.

Глава 6 · Скальпинг честно

Где скальпинг работает, а где нужна другая архитектура

Скальпинг с горизонтом от 1 минуты и реакцией до 200 мс покрывает 95% retail-скальперов. Для tick-level HFT нужна отдельная инфраструктура — и мы говорим об этом прямо.

Без компромиссов

▪Timeframe scalping 1m / 5m / 15m — узкие спреды, momentum
▪Funding-rate scalping на перпетуалах
▪Volatility breakout на пробое ATR/Bollinger
▪Avellaneda Market Making — оптимальный MM для скальпинга

Требует отдельной архитектуры

▪HFT с латентностью <50 мс — Python не вытянет, нужен низколатентный движок на Rust
▪Tick-level HFT (sub-ms) — co-location в датацентрах биржи, FPGA

Стандартный движок (Python) 50–200 ms

retail-скальпинг, 95% сценариев

Низколатентный движок (Rust) 10–30 ms

enterprise-тир, фаза 4+

FPGA / co-location sub-ms

не первый MVP

Глава 7 · Исследование

Бэктест и paper-trading

Walk-forward

Тестирование на скользящих окнах — не подгонка под одну историю.

Optuna

Оптимизация гиперпараметров стратегии в изолированной среде.

Paper-trading

Реальные цены с биржи, виртуальные деньги, реалистичный slippage 0.1%.

Backtest-preview

При создании робота — его performance на последних 30 днях за секунды.

Глава 8 · Архитектура

Слои системы

Multi-tenant SaaS с tenant_id в каждом запросе и записи. AI/ML/TA/RL-сигналы независимы и параллельны; объединяются в агрегаторе. Ядро исполнения — отказоустойчивый движок стратегий; компоненты с несовместимыми лицензиями изолированы за сетевым периметром.

Рис. 4 · Слои Finance OS: от UI до инфраструктуры. Risk-layer и агрегатор сигналов — собственный код Finance OS.

Инженерные принципы — для техспецов+

▪Каждая стратегия изолирована: отдельный контроллер и конфиг, изоляция по процессам.
▪Risk-layer и агрегатор сигналов — собственный код, не делегируются.
▪Компоненты с несовместимыми лицензиями изолированы за сетевым периметром.
▪API-first: OpenAPI-спецификации, готовность к white-label и внешним интеграциям.
▪Audit-trail с первого дня: решения, сигналы и ордера — для аудита и комплаенса.

Глава 9 · Тарифы

Multi-tenant и тарифные планы

Цифры лимитов стартовые и корректируются по факту. Лимиты применяются на уровне API, изоляция — через tenant_id и row-level security.

Что	Free	Pro	Enterprise	White-label
Цена / мес	$0	$49–99	$499–999	$5000+
Активных роботов	1	5	25	Unlimited
Стратегии	Simple Grid, DCA	Все встроенные	Все + Adaptive Grid	Все + dedicated
AI-аналитика	10/день, 1 LLM	100/день, ensemble	500/день, premium	Unlimited
Биржи	Binance, Bybit	Все 30+ CEX	CEX + 15 DEX	+ custom
API	Read-only	Full REST + WS	Full + low-latency	Dedicated
White-label	—	—	—	Полный + theme engine

Глава 10 · Аудитории

Четыре сегмента, одна архитектура

Retail-трейдеры

Простой UI, готовые стратегии, paper-trading, AI-аналитика, mobile.

Профи / HFT

Public API, SDK, низкая латентность, прямые подключения, dedicated.

Фонды / Compliance

Полный audit-log решений, KYC/AML (Sumsub), отчёты для регуляторов.

Брокеры / White-label

Кастомизация бренда, изолированная инсталляция, SLA, B2B-портал.

Комплаенс. Платформа позиционируется как аналитический инструмент, а не инвестиционный советник (259-ФЗ-safe). Audit-log с первого дня, интеграция Sumsub (KYC/AML), готовность к geo-блокировке AI-функций в отдельных юрисдикциях. Это не финансовая и не юридическая консультация.

Глава 11 · Статус

Где продукт сейчас

Честно: это направление в активной разработке. Ниже — этапы от инженерного MVP до коммерческого запуска.

01

Инженерный MVP

End-to-end: UI → API → risk-layer → движок → биржа. Simple Grid, multi-tenant, audit, kill-switch.

02

AI Decision Layer

Мульти-LLM ensemble, подключение агрегатора в decision-pipeline.

03

Расширение стратегий

Avellaneda MM, арбитраж, Adaptive Grid, подключение Bybit/OKX/KuCoin.

04

Production + white-label

ML/RL-слой, compliance, Pro-тир, theme engine, публичная бета.

Справочник

Глоссарий

Controller+

Отдельная стратегия с собственным конфигом; роботы изолированы по процессам.

Executor+

Исполнитель ордеров внутри контроллера; отвечает за размещение и сопровождение позиции.

Kelly Criterion+

Формула оптимального размера позиции; по умолчанию quarter-Kelly (×0.25).

Kill-switch+

Аварийная остановка: per-robot, per-user, global — стоп робота и закрытие позиций.

Circuit breaker+

Автостоп при аномалии: резкий gap, ошибка API, неподтверждённый ордер.

Market Making+

Выставление двусторонних котировок; Avellaneda — математически оптимальный MM.

Funding rate+

Платёж по перпетуалам между лонгами и шортами; основа funding-арбитража.

RL (PPO / SAC)+

Обучение с подкреплением; алгоритмы для генерации торговых сигналов.

Multi-tenant+

Изоляция данных по tenant_id и row-level security в одной инсталляции.

Низколатентный движок+

Движок на Rust для HFT-тира (~10–30 мс); подключается как зависимость.

Paper-trading+

Симуляция на реальных ценах с виртуальными деньгами и реалистичным slippage.

Walk-forward+

Бэктест на скользящих окнах — защита от переобучения под одну историю.

Ensemble+

Несколько LLM на одном вопросе; консенсус снижает bias отдельной модели.

♚

Подключиться к алготрейдингу Finance OS

Напишите нам — расскажем о доступе, тарифах и интеграциях под вашу стратегию.

Запросить доступ Открыть кабинет