Це повний письмовий курс, що стоїть за торговим ботом Kalshi, який я запускаю на реальні гроші: опублікований допис за дописом на Rebel Edge, а тепер зібраний в одному місці.

П'ять дописів. Кожен шар системи. Код включено.

Що охоплює курс

Допис 1: архітектура
Чому однієї моделі недостатньо. Фільтр подвійного підтвердження, що відхиляє 91,9 % сигналів. Як Chronos-T5-Small і LightGBM працюють незалежно й чому вони мають збігатися, перш ніж спрацює угода. Розмір позиції за критерієм Келлі. Повний торговий цикл у 25 рядках Python.

Допис 2: конвеєр даних
Отримання живих даних OHLCV із Binance за допомогою ccxt (ключ API не потрібен). Інженерія 26 ознак у 8 категоріях за допомогою pandas-ta. Синусно-косинусне кодування часу. 3 ознаки Kalshi, що вводяться наживо та пов'язують графік Binance з ринком прогнозів. Схема журналювання SQLite на 14 стовпців.

Допис 3: навчання моделей
Налаштування бінарної класифікації LightGBM. Чому результати закритих угод отримують вагу вибірки ×3 під час навчання. Як Chronos-T5-Small генерує 100 імовірнісних прогнозів на CPU без GPU. Цикл перенавчання з подвійним тригером: кожні 6 годин за годинником і кожні 20 закритих угод. Збереження Joblib, щоб перезапуски не втрачали модель. Перевірка за оцінкою Браєра та логарифмічною втратою, перш ніж нова модель запрацює.

Допис 4: перевірка paper trading
Архітектура з одним прапорцем, що робить режим paper і реальний режим ідентичними. П'ять категорій збоїв, які виявляє paper trading і ніколи не виявить бектестинг. П'ять таблиць SQLite, що уможливлюють аналіз go/no-go, зокрема таблицю skipped_signals, яку більшість розробників пропускає. Математика довірчих інтервалів на 241 паперовій угоді: що насправді означає 51,5 % зі статистичного погляду. Три умови, які бот мав виконати, перш ніж перейти в реальний режим.

Допис 5: розгортання, моніторинг, дисципліна
Налаштування VPS Hetzner CX22 за €3,79/міс. Пастка PATH у cron, що ламає більшість перших розгортань. Systemd як рівень відновлення після збоїв (а не планувальник). Ротаційні журнали з обмеженням 50 МБ. Сповіщення про угоди в Telegram. Логіка повторних спроб для ідемпотентних і неідемпотентних викликів API. Торгові правила, написані заздалегідь і зафіксовані до першої реальної угоди, бо та версія вас, що писала правила до будь-яких збитків, - єдина, яку варто слухати.

Для кого це

Для розробників на Python, які хочуть створити справжню алгоритмічну торгову систему на біржі, що регулюється CFTC: не бектест, не симуляцію, а бота, що працює на живому капіталі з реальними ринковими даними, реальними викликами API та реальним розрахунком. Ви маєте впевнено почуватися в Python. Знайомство з pandas і базовими поняттями ML допомагає, але не обов'язкове: кожне поняття пояснюється з перших принципів.

Живі результати бота, якого будує цей курс

Портфель $428 · +18,95 % від початкового балансу $360 · 132 реальні угоди · 55,3 % виграшних · контракти XRP на 79 %. Оновлюється наживо на панелі Rebel Edge у Substack.

Це не фінансова порада. Минулі результати не гарантують майбутніх.