TEMSHIK

Исследовательский проект с потенциалом внедрения

Вместо дорогой группы трейдеров — одна система TEMSHIK.

TEMSHIK автоматизирует цикл торговой работы: получает рыночные данные, очищает поток, запускает AI и торговую логику, проверяет риск, исполняет ордера и логирует весь процесс на каждом слое. Отдельный контур обучения модели построен на рыночных данных Bitcoin и методике Smart Money.

AIbuy / sell / hold
24/7daemon + event-driven processing
RZDэкономический контур компании

Карта работы системы

Подробная блок-схема на основе структуры проекта

Схема ниже собрана по реальным слоям проекта: streams, state, strategy processing, trade execution, risk control и AI-контур.

01

Биржи

OKX, Bybit, Bitget, Binance, Kraken, Coinbase, Gate.io

котировки · история · баланс · ордера
02

Exchange Layer

Единый слой доступа к данным и торговым операциям через API.

packages/exchanges
03

Market Streams

CandlesStream, TradesStream, OrderbookStream, TickerStream.

события рынка в реальном времени
04

Нормализация и market state

Поток данных очищается, приводится к общему формату, распределяется по marketId и сохраняется как актуальный снимок состояния. Этот слой подготавливает данные для логики и AI.

MarketsStream → BotMarketStore → StrategyEvent
очистка данных единый формат история + текущие котировки подготовка признаков
05A

AI-модуль

Получает нормализованные рыночные данные, обрабатывает их в гибридной модели и формирует действие buy / sell / hold на основе вероятности сценария.

Keras / TensorFlow · hybrid model · probability-based output
параллельная обработка
05B

Классическая логика

StrategyRunner, BotProcessing и шаблоны стратегий рассчитывают сигналы, условия входа, выхода и сопровождения сделки на основе обычных торговых схем.

StrategyRunner · bot-templates · event-driven logic
06

Торговая логика

Результаты AI и классического контура сходятся в одном месте. Здесь собирается итоговое решение, создаются SmartTrade-сущности и передаются дальше по execution-цепочке.

BotProcessing · BotControl · createSmartTrade / updateSmartTrade
07

Risk Manager

Проверка лимитов позиции, просадки, stop-loss, take-profit и условий допуска к исполнению.

08

TradeManager

Ведёт pending trades, ордерные события и жизненный цикл SmartTrade через Trade / SmartTradeExecutor.

TradeManager / Trade / SmartTradeExecutor
09

Execution

Постановка, обновление, отмена и повторная обработка ордеров через биржевой API.

OrdersStream · TickerChannel · exchangeProvider

Архитектура проекта

Ключевые технические слои

app/src

CLI-команды, запуск сервера, daemon RPC, API для backtest, trade, logs, status, up/down и системных действий.

packages/bot

Market streams, order streams, BotManager, BotMarketStore, TradeManager, Platform bootstrap и orchestration.

packages/bot-processor

StrategyRunner, BotControl, effect runners и механизм исполнения торговых шаблонов.

packages/backtesting

Market simulator, backtesting engine и отчёты по качеству стратегии на исторических данных.

packages/exchanges

Провайдеры бирж, унификация API и рабочий слой exchange accounts.

packages/db / prisma

Хранение exchange accounts, bots, smart trades, orders и состояния системы.

Практический тест

Проверка работоспособности AI и всей системы

Тесты оформлены как проверка полного рабочего контура: от рыночных данных и AI до итогового действия и контроля риска.

Тест
Что проверялось
Данные
Результат
Подача котировок
Корректная загрузка и прохождение рыночных данных через систему
Bitcoin, история, 15m
Поток обрабатывается без разрыва логики
AI-контур
Формирование сигнала buy / sell / hold на подготовленных данных
BTC, исторические котировки
Модель выдаёт применимый торговый сигнал
Торговая логика
Передача сигнала в общий слой исполнения и совместимость со стратегиями
Практический системный сценарий
Сигнал встраивается в рабочий контур системы
Risk-management
Проверка того, что итоговое решение не обходит ограничения риска
Сценарии с проверкой допуска к исполнению
Исполнение идёт только через контроль риска
Итог системы
Целостность связки AI, торговой логики и управления ордерами
Полный контур
Система работает как единый практический инструмент

Обучение AI

Как обучалась модель и на чём строилась логика Smart Money

Модель обучалась не на абстрактных примерах, а на реальных рыночных данных Bitcoin с поэтапным объяснением паттернов и подтверждением правильных сигналов.

Этап 1. Объяснение паттернов

На первой части обучения модели на конкретных примерах показывались элементы Smart Money. Нажатие на термин открывает отдельное всплывающее окно с пояснением.

Этап 2. Разметка

На второй части обучения модели указывалось, где паттерн действительно есть, а где его нет. Так формировалось понимание, какие сигналы являются валидными.

Данные

Основной датасет: BTC/USDT, период 2014–2023, таймфрейм 15 минут, источник — Binance Data Vision.

Формат обучения

Сначала модели объясняли ожидаемый результат, затем дообучали на датасете, после чего подкрепляли правильные ответы и проверяли на собственных и готовых торговых сценариях.

Гибридная логика

Модель анализирует движение на нескольких горизонтах: базовое движение за месяц, затем за неделю, затем внутри дневной сессии и уже после этого переходит к скальперским входам на основе Smart Money. Это позволяет не принимать решение только по локальному шуму, а учитывать общий рыночный контекст.

AI-модель

Рабочий контур модели

Вход

Котировки и исторические данные после очистки и нормализации. Модель работает с подготовленным рыночным потоком и производными признаками.

Выход

buy / sell / hold с вероятностной оценкой сценария.

Принятие решения

Итоговое решение выбирается по вероятности, но допускается к исполнению только через risk-management.

Обучение

Собственные торги + готовые торги. Основной крупный датасет: BTC/USDT, 2014–2023, 15m, плюс отдельное обучение на паттернах Smart Money.

Источники

Binance Data Vision, Keras / TensorFlow, а также API-документация Binance / OKX / Bybit / Kraken для интеграционного слоя.

Сравнение с аналогами

Где TEMSHIK сильнее типовых решений

Блок собран по сравнению из конкурсных материалов: коммерческие боты, open-source платформы и сам TEMSHIK по ключевым практическим критериям.

Решение
Тип
Прозрачность
Удобство
Биржи
AI-модуль
3Commas / Bitsgap
Коммерческое
Низкая / средняя
Высокое
Многие
Ограниченно / нет
Freqtrade
Open-source
Высокая
Среднее
Некоторые
Можно добавить
Hummingbot
Open-source
Высокая
Среднее
Некоторые
Можно добавить
TEMSHIK
Open-source
Высокая: логи + параметры
Высокое
Binance / OKX / Bybit / Kraken
Да: Keras, подключаемый модуль

Вывод

TEMSHIK занимает промежуточную, но сильную позицию: он сочетает удобство готового интерфейса и стратегий с прозрачной открытой архитектурой, логированием и возможностью подключать более сложный AI-контур по мере роста проекта.

Ограничения и развитие

Инженерная оценка текущих границ проекта и дорожная карта

Оценка границ проекта и дорожная карта.

01

Текущая база

Система уже объединяет торговую логику, AI-контур, риск-менеджмент, тестирование и интерфейс управления в одном рабочем проекте.

02

Границы проекта

Проект разрабатывается не в масштабе биржевого фонда, поэтому его ограничивают объём ресурсов, инфраструктура и доступ к институциональным данным.

03

Усиление AI

Следующий этап — глубокое дообучение модели, усиление качества признаков и добавление более незаметных маркеров рыночного контекста.

04

Новостной слой

После усиления базовой модели в систему логично добавить анализатор новостей как отдельный входной источник для принятия решений.

05

Новые рынки

Далее архитектура может расширяться за пределы криптовалютного контура — в сторону Forex и опционов на нефть.

Демонстрация

Пример работы проекта

Ниже — реальная запись интерфейса и работы проекта, встроенная прямо в сайт.

Исходный код

Подробности реализации — в репозитории проекта

GitHub: github.com/ClonSlon/Temshik