# Crypto Spot TradeBot

Spot-бот для демо-торговли криптовалютой на реальных данных Bybit. По умолчанию работает только в `paper`-режиме со стартовым балансом `100 USDT`; live-режим заблокирован до явного включения через env-переменные.

## Что реализовано

- Реальные market data Bybit Spot: REST bootstrap и WebSocket-обновления.
- Фиксированный набор USDT spot-пар: `BTCUSDT`, `ETHUSDT`, `HYPEUSDT`, `SOLUSDT`, `LTCUSDT`, `XRPUSDT`.
- Paper trading с учетом cash, комиссий, проскальзывания, stop-loss, take-profit и trailing stop.
- Spot-only логика: покупка базовой монеты за USDT и продажа обратно, без short и без плеча.
- Live spot-ордеры явно отправляются без плеча: `category=spot`, `isLeverage=0`.
- Анализ шаблонов рынка: трендовый откат, пробой вверх/вниз, ускоренное падение, боковик, перепроданность с разворотом и объемный всплеск.
- Обучение на закрытых сделках: статистика PnL и win rate блокирует плохие пары/паттерны, а положительное матожидание масштабирует Kelly-размер входа.
- LLM Advisor выключен по умолчанию; стратегия, обучение, grid и rebound работают без запросов к Ollama.
- Динамический размер позиции: стратегия считает вход через fractional Kelly по вероятности прогноза, stop/take и издержкам, затем ограничивает сумму через `MIN_POSITION_USDT`..`MAX_POSITION_USDT` и лимиты экспозиции.
- Автоматический grid-режим: бот включает grid-входы на боковике, покупает только в нижней части диапазона и выключает grid при падающих/опасных режимах.
- Вероятностный rebound-вход: после снижения бот отдельно оценивает стабилизацию, отскок от локального low, RSI, объем и рыночные ограничения; такой вход ограничен меньшим размером позиции.
- Прогнозирование временных рядов: только экспортированная PyTorch `LSTM/GRU`-модель для ожидаемой доходности и оценки неопределенности по validation MAE. Встроенные не-torch fallback-прогнозы удалены; если валидного torch-артефакта нет, прогноз для пары недоступен.
- Защитные блокировки входа: явно отрицательные LONG-шаблоны и setups с сильной отрицательной статистикой обучения запрещают новые покупки.
- Быстрый режим торговли: отдельный короткий интервал цикла, короткий cooldown после выхода и лимит новых входов в минуту; выходы по риску этим лимитом не блокируются.
- Веб-dashboard на русском: equity, cash, PnL, позиции, сделки, сигналы, события, свечные графики, переключатель быстрой торговли и индикаторы работы обучения.
- SQLite runtime-хранилище в `runtime/tradebot.sqlite3`.
- Health endpoint `/api/health` и Prometheus-compatible `/metrics`.
- Docker Compose для установки на Raspberry Pi 5 или другой Linux-хост.
- Live trading guard: live не стартует без `ENABLE_LIVE_TRADING=true`, `LIVE_TRADING_CONFIRM=I_ACCEPT_REAL_RISK` и Bybit API-ключей.

## Источники и принятые параметры

Официальная документация Bybit V5 указывает, что единый V5 API использует параметр `category`, включая `spot`; поэтому бот везде запрашивает `category=spot` и не использует futures/linear endpoints: <https://bybit-exchange.github.io/docs/v5/intro>.

Список инструментов Bybit Spot берется из `/v5/market/instruments-info`; документация Bybit описывает для Spot поля `baseCoin`, `quoteCoin`, `status`, `priceFilter`, `lotSizeFilter`, `basePrecision` и `minOrderAmt`, поэтому размеры paper/live-ордеров в коде валидируются по данным инструмента: <https://bybit-exchange.github.io/docs/v5/market/instrument>.

Популярность пар определяется через `/v5/market/tickers`, потому что Bybit Spot ticker возвращает `turnover24h`, `volume24h`, `bid1Price`, `ask1Price` и `lastPrice`: <https://bybit-exchange.github.io/docs/v5/market/tickers>.

Лучшие bid/ask берутся из `/v5/market/orderbook`; документация Bybit описывает `GET /v5/market/orderbook` с `category=spot`: <https://bybit-exchange.github.io/docs/v5/market/orderbook>.

WebSocket-стакан использует topic `orderbook.{depth}.{symbol}`; Bybit документирует snapshot/delta-поведение и частоты push для Spot depth 1/50/200/1000: <https://bybit-exchange.github.io/docs/v5/websocket/public/orderbook>.

Live market orders используют `/v5/order/create`; Bybit документирует для Spot `orderType=Market`, `side`, `qty`, `category=spot`, а для market buy по умолчанию qty может быть в quote currency через `marketUnit=quoteCoin`: <https://bybit-exchange.github.io/docs/v5/order/create-order>.

Функции уровня коммерческих automated trading systems взяты из проверяемых источников:

- Investopedia перечисляет важные свойства algo trading software: real-time market data, low latency, configurability, backtesting, broker/exchange integration, fees/costs и APIs: <https://www.investopedia.com/articles/active-trading/090815/picking-right-algorithmic-trading-software.asp>.
- Investopedia отдельно указывает, что automated trading systems задают правила entry/exit/money management, но требуют мониторинга и несут риск mechanical failures и over-optimization: <https://www.investopedia.com/articles/trading/11/automated-trading-systems.asp>.
- QuantInsti описывает типовой путь разработки: стратегия, backtesting, paper trading, затем live trading, плюс GUI, order management и risk management: <https://www.quantinsti.com/articles/automated-trading-system/>.
- Hochreiter и Schmidhuber описали LSTM как recurrent neural network architecture для последовательностей; обучение LSTM/GRU в проекте выполняется локально через PyTorch, а Raspberry Pi исполняет только экспортированные JSON-веса без PyTorch runtime: <https://direct.mit.edu/neco/article/9/8/1735/6109/Long-Short-Term-Memory>.

Я не могу подтвердить, что эта стратегия будет прибыльной. Источники выше описывают технические свойства и риски автоматической торговли, но не гарантируют прибыль.

## Быстрый старт локально

```powershell
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
Copy-Item .env.example .env
python -m crypto_spot_bot.main
```

Dashboard: <http://127.0.0.1:8787/>

## Локальное обучение PyTorch LSTM/GRU

Обучение запускается на основной Windows-машине, а Raspberry Pi остается только для исполнения торгового цикла. PyTorch нужен только на машине обучения; в JSON экспортируются веса, а runtime на Raspberry Pi считает inference обычным Python-кодом:

```powershell
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
.\.venv\Scripts\python.exe tools\train_torch_recurrent_forecaster.py `
  --limit 1000 `
  --architectures lstm,gru `
  --lookbacks 32,64 `
  --hidden-sizes 16,32 `
  --layers 1 `
  --epochs 60
```

Файл из `TIME_SERIES_LSTM_MODEL_PATH` читается ботом автоматически. Экспортированные модели появляются в dashboard как `PyTorch LSTM` или `PyTorch GRU`; старый легкий reservoir LSTM-кандидат и все встроенные не-torch прогнозы удалены. Если валидной PyTorch модели для пары нет, бот не подставляет fallback-прогноз.

Автопереобучение на Windows запускает PyTorch trainer, пишет лог в `runtime/torch_retrain.log` и защищается от параллельных запусков:

```powershell
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File tools\run_torch_retrain.ps1
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File tools\install_windows_torch_retrainer.ps1
```

По умолчанию Windows-расписание переобучает PyTorch `LSTM/GRU` каждые 6 часов с `--limit 1000` на фиксированных парах `BTCUSDT,ETHUSDT,HYPEUSDT,SOLUSDT,LTCUSDT,XRPUSDT`. Параметры можно переопределить через env: `TORCH_RETRAIN_SYMBOLS`, `TORCH_RETRAIN_LIMIT`, `TORCH_RETRAIN_LOOKBACKS`, `TORCH_RETRAIN_ARCHITECTURES`, `TORCH_RETRAIN_HIDDEN_SIZES`, `TORCH_RETRAIN_LAYERS`, `TORCH_RETRAIN_DROPOUTS`, `TORCH_RETRAIN_EPOCHS`, `TORCH_RETRAIN_PATIENCE`, `TORCH_RETRAIN_INTERVAL`, `TORCH_RETRAIN_ENV`.

## Docker

```bash
cp .env.example .env
docker compose up -d --build
docker compose logs -f tradebot
```

Dashboard: `http://<host>:8787/`

Для Raspberry Pi 5 проект использует `python:3.12-slim`, без Node.js build step. Runtime-данные лежат в volume `./runtime:/app/runtime`; на внешнем диске можно разместить папку проекта или заменить volume на абсолютный путь внешнего диска.

## Основные env-параметры

```env
TRADING_MODE=paper
STARTING_BALANCE_USDT=100
AUTO_SELECT_SYMBOLS=false
TOP_SYMBOLS_COUNT=6
SYMBOLS=BTCUSDT,ETHUSDT,HYPEUSDT,SOLUSDT,LTCUSDT,XRPUSDT
BASE_INTERVAL=1
LOOP_INTERVAL_SECONDS=5
FAST_TRADING_ENABLED=false
FAST_LOOP_INTERVAL_SECONDS=1
FAST_ENTRY_COOLDOWN_SECONDS=20
MAX_ENTRIES_PER_MINUTE=12
WEBSOCKET_ENABLED=true
MIN_SIGNAL_CONFIDENCE=0.64
PATTERN_ANALYSIS_ENABLED=true
PATTERN_SCORE_WEIGHT=0.18
LEARNING_ENABLED=true
LEARNING_LOOKBACK_TRADES=120
LEARNING_MIN_SAMPLES=3
LEARNING_MAX_ADJUSTMENT=0.12
LEARNING_MAX_POSITION_MULTIPLIER=1.6
MIN_POSITION_USDT=1
MAX_POSITION_USDT=20
MAX_SYMBOL_EXPOSURE_USDT=20
MAX_TOTAL_EXPOSURE_USDT=80
MAX_OPEN_POSITIONS=80
MAX_POSITIONS_PER_SYMBOL=20
GRID_TRADING_ENABLED=true
GRID_ENTRY_CONFIDENCE=0.58
GRID_BUY_ZONE=0.45
GRID_MAX_POSITION_USDT=8
REBOUND_TRADING_ENABLED=true
REBOUND_ENTRY_CONFIDENCE=0.58
REBOUND_MIN_PROBABILITY=0.58
REBOUND_MAX_POSITION_USDT=6
KELLY_SIZING_ENABLED=true
KELLY_FRACTION=0.25
KELLY_MAX_FRACTION=0.20
TIME_SERIES_FORECAST_ENABLED=true
TIME_SERIES_MIN_CANDLES=120
TIME_SERIES_FORECAST_HORIZON=3
TIME_SERIES_MIN_EDGE_PERCENT=0.04
TIME_SERIES_MAX_ADJUSTMENT=0.08
TIME_SERIES_LSTM_ENABLED=true
TIME_SERIES_LSTM_MODEL_PATH=runtime/lstm_forecaster.json
STOP_LOSS_PERCENT=0.02
TAKE_PROFIT_PERCENT=0.035
TRAILING_STOP_PERCENT=0.015
MIN_HOLD_SECONDS=180
ENTRY_COOLDOWN_SECONDS=180
MAX_DAILY_DRAWDOWN_USDT=6
TAKER_FEE_RATE=0.001
SLIPPAGE_RATE=0.0003
```

## Быстрая торговля

Быстрый режим включается через web-переключатель или через `FAST_TRADING_ENABLED=true`. Тогда фактический цикл принятия решений берется из `FAST_LOOP_INTERVAL_SECONDS`, а cooldown после закрытия позиции — из `FAST_ENTRY_COOLDOWN_SECONDS`. Параметр `MAX_ENTRIES_PER_MINUTE` ограничивает только новые покупки; продажи по stop-loss, take-profit, trailing stop и другим правилам выхода не блокируются этим лимитом.

Для быстрого режима рекомендуется оставлять `WEBSOCKET_ENABLED=true`: WebSocket дает частые рыночные обновления, а REST используется как периодическая сверка. Я не могу подтвердить, что быстрый режим повысит прибыльность; он только уменьшает техническую задержку реакции стратегии.

## Live-режим

Live-режим специально заблокирован. Для включения нужны все значения:

```env
TRADING_MODE=live
ENABLE_LIVE_TRADING=true
LIVE_TRADING_CONFIRM=I_ACCEPT_REAL_RISK
BYBIT_API_KEY=...
BYBIT_API_SECRET=...
LIVE_ORDER_MAX_USDT=10
```

Текущее live-исполнение отправляет market buy/sell в Bybit и ведет локальную shadow-позицию для dashboard и правил выхода. Для промышленной торговли реальными средствами следующий обязательный шаг — reconciliation с реальным wallet/order history Bybit, чтобы локальное состояние сверялось с фактическими fills и балансами.

## API

- `GET /api/health` — healthcheck.
- `GET /api/status` — статус бота, account snapshot, позиции.
- `GET /api/markets` — пары, ticker, свечи, инструменты.
- `GET /api/trades` — последние сделки.
- `GET /api/signals` — последние сигналы стратегии.
- `GET /api/events` — события.
- `GET /api/config` — безопасная конфигурация без секретов.
- `POST /api/config/fast-trading` — включение/выключение быстрой торговли из dashboard.
- `POST /api/control/start` — старт цикла.
- `POST /api/control/stop` — остановка цикла.
- `GET /metrics` — Prometheus-compatible метрики.

## Проверка

```bash
python -m pytest
```