Мы разработали сервис с использованием ALGOPACK для алготрейдеров и инвесторов.
Для трейдеров. Данный сервис позволяет создавать роботов для торговли на бирже как с помощью моделей машинного обучения, так и на основе различных сигналов. Простой и понятный интерфейс в виде блоков сильно упрощает процесс создания робота. После создания торгового алгоритма можно провести backtest на свежих данных торгов Московской Биржи и получить детальную информацию о доходности алгоритма.
Для инвесторов. Имеется возможность выбрать понравившихся роботов, протестировать и приобрести их, тем самым без самостоятельного создания торгового алгоритма вложить свой капитал в алготрейдинг.
Доступность и простота сервиса для людей, не знакомых с алготрейдингом, позволит сильно снизить порог входа в эту сферу.
- Попробовать решение можно, перейдя по ссылке
- Логин test@test.com
- Пароль Test123456
- Ознакомиться с ML-ной частью решения, бэктестом и метриками можно, перейдя по ссылке (model_backtest_metrics.ipynb)
фронтенд - https://github.com/EgorTarasov/go-algo-frontend мл - https://github.com/Kasuich/GoAlgoMlPart/
- На выбор дается создание робота на основе ML модели (catboost, lightgbm) или с помощью блоков-сигналов.
- Пользователь может самостоятельно выбирать необходимые ему признаки для обучения своей ML модели.
- В алгоритмической секции имеется возможность создавать логические схемы с помщью блоков AND и IF.
- После создания робота имеется возможность сразу протестировать его доходность с помощью backtest.
- Backtest предоставляет детальную оценку работы робота и наглядные графики.
- Основная технология: ALGOPACK
- Бэкенд: Python, Fastapi, Postgres
- Фронтенд: React, TypeScript
- ML: Python, CatBoost 🐈, LightGBM
- Егор Тарасов, Backend Developer
- Мария Ульянова, ML Engineer
- Иван Плешаков, ML Engineer
- Надежда Анисимова, Frontend Developer
- Роман Шинкаренко, ML Engineer