sevenhill/TradeBot
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
1 Commit 1 Branch 0 Tags
de9de755f56c28f59a140a67123d1a4304217b7a
T
Clone
Open with VS Code Open with VSCodium Open with Intellij IDEA
Download ZIP Download TAR.GZ Download BUNDLE
Курнат Андрей de9de755f5 Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
crypto_spot_bot
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
tests
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
tools
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
.dockerignore
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
.env.example
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
.gitattributes
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
.gitignore
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
docker-compose.yml
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
Dockerfile
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
pytest.ini
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
README.md
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00
requirements.txt
Initial TradeBot implementation
2026-06-20 19:22:59 +03:00

README.md

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.
  • Автовыбор популярных USDT spot-пар по turnover24h.
  • 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 по символам и шаблонам входа корректирует уверенность новых входов в заданных пределах.
  • LLM Advisor выключен по умолчанию; стратегия, обучение, grid и rebound работают без запросов к Ollama.
  • Динамический размер позиции: стратегия записывает в сигнал размер входа в пределах MIN_POSITION_USDT..MAX_POSITION_USDT, а брокер ограничивает суммарную экспозицию по паре через MAX_SYMBOL_EXPOSURE_USDT.
  • 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: walk-forward выбор между naive, drift, EWMA, AR(1), AR(3) и легким lstm-кандидатом для ожидаемой доходности плюс EWMA/GARCH-like прогноз волатильности. Прогноз влияет и на новые покупки, и на раннюю продажу при ухудшении ожидаемого движения.
  • 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:

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

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 LSTM-кандидата

Обучение можно запускать на основной машине, а Raspberry Pi оставлять только для исполнения торгового цикла. Команда ниже берет spot-свечи Bybit, перебирает lookback, units и ridge, оценивает LSTM-кандидат через walk-forward MAE и сохраняет параметры в runtime/lstm_forecaster.json:

python tools\train_lstm_forecaster.py --symbols BTCUSDT,ETHUSDT,SOLUSDT,XRPUSDT,LTCUSDT --limit 1000

Файл из TIME_SERIES_LSTM_MODEL_PATH читается ботом автоматически. Даже если LSTM-параметры сохранены, сделка меняется только тогда, когда текущая walk-forward проверка в crypto_spot_bot/time_series.py показывает качество лучше baseline.

Docker

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

TRADING_MODE=paper
STARTING_BALANCE_USDT=100
AUTO_SELECT_SYMBOLS=true
TOP_SYMBOLS_COUNT=6
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
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
TIME_SERIES_FORECAST_ENABLED=true
TIME_SERIES_MIN_CANDLES=120
TIME_SERIES_VALIDATION_WINDOW=30
TIME_SERIES_FORECAST_HORIZON=3
TIME_SERIES_EWMA_LAMBDA=0.94
TIME_SERIES_MIN_EDGE_PERCENT=0.04
TIME_SERIES_MAX_ADJUSTMENT=0.08
TIME_SERIES_LSTM_ENABLED=true
TIME_SERIES_LSTM_LOOKBACK=32
TIME_SERIES_LSTM_UNITS=6
TIME_SERIES_LSTM_RIDGE=0.0001
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:

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

python -m pytest
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink
S
Description
No description provided
Readme 16 MiB
Languages
Python 82%
Kotlin 14.3%
PowerShell 3.7%