More products

Поддержка #2 — Крипторынки, криптоботы и T²-стратегии

3300,00
р.
Что делаем?
  • Строим и настраиваем криптоботов: работа с рыночными фазами, T²-сигналами, паттернами price reversal и логикой входа/выхода по моделям.
  • Исследуем крипторынки: арбитражный потенциал, паттерн- и предиктивные стратегии, метод Хоттелинга T², парный трейдинг и отбор инструментов.
  • Автоматизируем сбор и подготовку данных: фьючерсы Bybit, трейды, стакан, on-chain сигнал, генерация признаков и таргетов для ML-моделей.
  • Обучаем и внедряем модели (XGBoost и др.) в боевые скрипты: классификация фаз рынка, разворотов и импульсных движений.
Что входит?
  • Набор боевых криптоботов на Python:
  • скрипт адаптивной стратегии для Bybit с расчётом RSI/SMA/EMA/ADX/MACD/полос Боллинджера и выбором логики входа по фазе рынка (market_phase_model.joblib);
  • несколько реализаций T²-бота на базе reverse-модели: работа по закрытию бара, контроль шага ордера, комиссии, типа рынка и статуса позиции;
  • облегчённые версии под один инструмент для отладки и тестнета.
  • Аналитические ноутбуки и методички:
  • полноценный ML-пайплайн data_models.ipynb: разметка фаз рынка по индикаторам, обучение XGB-модели market_phase_model.joblib и эксперименты с импульсными прогнозами;
  • Scoring_strat.ipynb по парному трейдингу: от отбора пар до расчёта PnL и статистики сделок;
  • T2_strats.ipynb — практическое применение Хоттелинга T²: стратегии входа/выхода и сценарии управления позицией;
  • multi_parser.ipynb для массового парсинга фьючерсов через Bybit API;
  • Quant_book.ipynb с curated-подборкой ссылок и библиотек для дальнейшего квант-развития;
  • дополнительные примеры (Карты.ipynb) для демонстрации работы с данными и визуализациями.
  • Инструментарий для работы с данными (Hard_data toolkit):
  • асинхронные сборщики bybit-данных и on-chain сигналов (стакан, трейды, whale-транзакции), сохраняющие CSV;
  • готовые датасеты с ценами, объёмами, направлением сделок и on-chain активностью;
  • EDA-ноутбуки для агрегации, генерации признаков, визуализации распределений и подготовки выборок под модели.
  • Готовые модели и служебные файлы:
  • market_phase_model.joblib, price_upper_model.joblib и reverse_model.joblib для интеграции в скрипты;
  • набор T²-метрик по фьючерсам (t2_all_symbols.csv) для отбора инструментов;