← На головну
Практичний кейс · Шаблон побудови Skill Cassette

Практичний кейс:
Автоматизований криптотрейдинг.

Кейс створення за допомогою BALIA OS торгового бота, який використовує API криптобіржі для виявлення цінових патернів і автоматичного відкриття та закриття позицій. Він побудований з дотриманням суворості, необхідної для будь-якої системи, що працює з інвестиційними рішеннями — запобігання витоку даних, перевірка бектестів у правильному часовому порядку та інше.

Незалежно від того, працюєте ви із широко відомим патерном технічного аналізу, як-от «голова-плечі» чи зворотна «голова-плечі», чи з методом трейдингу, який ви розробили самостійно на власному досвіді, ви можете показати агенту зображення графіків і сказати «коли графік виглядає так — оцінюй це так», побудувавши систему, яка наскрізно відповідає за моніторинг графіків, рішення про вхід у позицію та автоматичне розміщення ордерів.

Лише два інструменти

ІнструментРольУявіть це як
Chat Claude (claude.ai)Вирішує «що будувати» через діалог. Відповідає за проєктування/специфікаціюПланова нарада з вашим архітектором
Claude Code у VS CodeБере готовий проєкт і фактично створює файли та пише кодПідрядник на об'єкті

Базовий робочий процес

  1. Поспілкуйтеся з Chat Claude → отримайте специфікацію «що будувати»
  2. Chat Claude перетворює цю специфікацію на аркуш інструкцій (TASK.md)
  3. Передайте TASK.md у Claude Code у VS Code → він фактично це будує
  4. Повідомте результат Chat Claude → отримайте наступний аркуш інструкцій
  5. Повторюйте кроки 1–4, доки все не буде завершено

Чим це відрізняється від типового авто-трейдингового ПЗ

Більшість готового авто-трейдингового ПЗ будує свою логіку один раз на основі історичних даних, а потім незмінно використовує її вічно. Підхід до побудови, описаний у цьому посібнику, відрізняється від цього двома основними моментами.

Типове авто-трейдингове ПЗПідхід до побудови в цьому посібнику
Вибір символівНезмінно продовжує використовувати логіку/символи, визначені на початкуЩодня повторно запускає бектест на ринкових даних поточного дня та переобирає вигідні символи
Підвищення точностіПросто продовжує використовувати логіку саме такою, якою її було спочатку побудованоПереглядає щоденні результати угод — особливо угоди, що спрацювали за стоп-лоссом — і постійно навчає агента отриманим висновкам, безперервно підвищуючи точність з часом

Вибір символів автоматично повторно тестується щоранку, і список спостереження постійно оновлюється. Перевірка патернів перед розміщенням ордера також побудована навколо циклу безперервного вдосконалення — перегляду угод зі стоп-лоссом і поступового додавання нових формулювань патернів. Це система, побудована так, щоб ніколи не вважатися «завершеною» з фіксованою логікою.

Загальний графік (п'ять фаз)

ФазаЗмістВикористовуваний інструментРезультат
Фаза 0Налаштування середовища та основи даних (вибір біржі, отримання API-ключів, збір історичних даних, проєктування підходу до зберігання даних)ОбидваАркуш вимог + повністю налаштоване середовище
Фаза 1Проєктування сигналів і ознак (проєктування технічних індикаторів і виявлення патернів, запобігання витоку даних)Chat ClaudeДокумент із проєктування сигналів
Фаза 2Побудова рушія бектестування стратегії (розділення на train/valid/test у часовому порядку, створення касети)ОбидваРушій бектестування стратегії + SKILL.md/WORKFLOW.md/SPEC та soul.md
Фаза 3Налаштування параметрів (налаштування лише на valid-періоді; test-період — лише для фінальної перевірки)ОбидваНалаштовані параметри + результати фінальної оцінки
Фаза 4Перехід до реальної торгівлі (спершу демо/паперова торгівля → потім невелика реальна позиція, проєкт із підтримкою кількох бірж, постійний моніторинг)ОбидваПрацюючий торговий бот + налаштування моніторингу

Ви поступово нарощуєте перевірку на історичних даних, перш ніж переходити до реальної торгівлі — саме такий ретельний процес і вимагається для будь-якої серйозної фінансової системи. Оскільки вихідні умови сильно різняться залежно від цільового символу та біржі, готового TASK.md, який пропускає інтерв'ю, не існує. Завжди починайте з інтерв'ю щодо вимог на Фазі 0.

Почніть зараз: стартовий промпт Фази 0

Просто вставте цей промпт як є в новий діалог із «Chat Claude» (claude.ai), щоб розпочати інтерв'ю щодо вимог на Фазі 0.

Я хочу створити автоматизованого торгового бота (skill cassette), який використовує API криптобіржі. Я новачок у програмуванні, тому хочу, щоб ви (Chat Claude) стали моїм партнером із проєктування/специфікації, а Claude Code у VS Code відповідав за реалізацію.
🔒

Решта доступна в повному посібнику після придбання T1.
(Повний текст, включно зі стандартною логікою вибору символів, логікою входу/виходу, деталями запобігання витоку даних та шаблонами аркушів інструкцій для Фази 1 і далі)

Придбати T1, щоб переглянути посібник →

Застереження та важливі примітки

⚠️ Цей посібник і ця касета не є інвестиційною порадою чи закликом до інвестування.

BALIA OS — це інструмент, який допомагає створювати автоматизовані системи, зокрема торгових ботів. Він не гарантує жодного конкретного інвестиційного результату. Результати бектестів на основі історичних даних не гарантують майбутніх ринкових умов чи майбутньої торгової ефективності.

Криптотрейдинг пов'язаний зі значними коливаннями цін, і збитки можуть перевищити вкладений капітал. Завжди торгуйте на власний розсуд і на власний ризик.

Філософія проєктування та методи, описані в цьому посібнику (виявлення патернів, підхід до управління ризиками тощо), надаються виключно в інформаційних цілях і не гарантують жодного конкретного відсотка влучних прогнозів, відсотка виграшних угод чи прибутку. Регулювання та оподаткування криптотрейдингу різняться залежно від країни та регіону. Дотримуйтеся законодавства вашої юрисдикції щодо доступності бірж і оподаткування та за потреби консультуйтеся з фахівцем.

Повний посібник із побудови

Стандартна логіка вибору символів, логіка входу/виходу, підхід до запобігання витоку даних, шаблони аркушів інструкцій для Фази 1 і далі та інше — повний виклад викладено на сайті-посібнику BALIA OS.

Переглянути повний посібник →

Дивіться інші практичні кейси

Інші кейси, створені за тим самим підходом — системи керування бронюваннями, автооновлення сайту спільноти/фан-сайту, прогнозування перегонів на човнах та інше — уже активні або в розробці.

Переглянути всі практичні кейси →