Сейчас почему-то все резко побежали ставить локальные LLM. Главный аргумент — «я не хочу отдавать свой код в облако, вдруг украдут алгоритм».

Я тоже об этом задумался и полез смотреть, что вообще нужно, чтобы локальная модель была не игрушкой. И тут начинается самое интересное.

Чтобы нормально гонять хотя бы приличную 30–32B модель, желательно иметь 24 ГБ видеопамяти. То есть условно RTX 3090/4090 или что-то аналогичное. Нормальная машина вокруг этого — уже примерно €1500–2000, а если хочется 70B и выше, бюджет улетает ещё дальше.

И вот у меня возникает простой вопрос. Если меня не устраивает по качеству какой-нибудь облачный DeepSeek-Flash (кстати новый DeepSeek-flash 4.1 прямо скажем очень хорош), с чего вдруг локальная модель на домашнем железе должна оказаться умнее?

Она может быть удобнее. Может быть приватнее. Можно не платить за токены (Хотя мне лично $100 мозгов для агента Hermes хватает с достатком). Можно кормить ей свой репозиторий, документацию, результаты тестов. Но умнее от того, что она стоит у меня под столом, она не становится.

Опыт показывает, что upgrade машины это последний шаг перед тем как отнести ее на свалку, если ее вообще можно апгрейдить. Условно обновить RAM + SSD — это минимум 300 евро, при этом процессор остается тем, чем был. Поэтому выбрал не обновление, а добавление. Провел небольшое исследование вот, что получилось.

Домашний вычислительный сервер вместо апгрейда старого ноутбука и аренды VPS
Для трейдера или разработчика торговых алгоритмов есть довольно интересная альтернатива бесконечному апгрейду основного компьютера: не менять рабочую машину, а добавить отдельный вычислительный модуль.

В итоге выбрал
ARCTIC Senza 5700G:
Ryzen 7 5700G — 8 ядер / 16 потоков
32 ГБ RAM
1 ТБ NVMe
2.5 GbE
Windows 11 HOME
полностью пассивное охлаждение
цена около €624

Не самая мощная машина, но шапка по Сеньке. По сути это небольшой выделенный сервер, который можно закрепить под столом и оставить работать 24/7.

Идея простая: старый ноутбук или основной ПК остаётся терминалом — браузер, IDE, Claude/Codex, графики, управление. А всё тяжёлое уезжает на Senza:

🤓 Век живи, век учись. В ходе тестирования алгоритма @CryptoGoldenAce_bot впервые в своей жизни столкнулся со многими вещами, но одна просто поразительная. Т.е. все мы знаем про то, что рынки медленно растут (Long) и быстро падают (Short), но то, что симметричные условия алгоритма, могут так критически воспроизводится в режиме реальной торговли стало для меня полным откровением.

📈 Что я имею ввиду? При общем условном винрейте 100%, шорт в любом режиме приносит 80% прибыли, а лонг всего 20%. Казалось бы, одни и те же условия, но вне зависимости от того, растет рынок или падает, сделок в шорт больше, и их винрейт часто выще.

📉Неважно, это шорт против долгосрочной тенденции или по долгосрочной тенденции, результат не меняется. Три ИИ + моя голова, так и не нашли ответа на этот вопрос. При бычьей ассиметрии крипторынка, на часовом тайме, продажи идут чаще чем покупки, а их результативность, при постоянном одинаковом размере стопа и профита часто выше. LTC в этом смысле можно сказать исключение из правил.

🔥 При создании любого алгоритма есть риск подгонки под историю. Классический аргумент людей торгующих руками, состоит в том, что бектесты бессмысленны, потому, что подогнать результат на истории может каждый дурак, ну или почти каждый, а в будущем алгоритм работать не будет.

Для проверки подгонки используется множество методов, позволяющих определить переобучен алгоритм или нет. Но самым жестким и страшным для алгоритма является его проверка методом OOS, когда он запускается на неизвестных данных, на которых бектесты не проводились и если он рассыпется, то значит алгоритм переобучен.

Как известно все мои алгоритмы построены по одному образу и подобию, с небольшими отклонениями на инструмент. В настоящий момент идет финальная шлифовка и проверка на ошибки. Ошибок много, и думаю, что я даже не все еще нашел, но самое главное это устойчивость системы к ошибкам.

🚀 Только что я прогнал два варианта алгоритма SOL по OOS на неизвестных данных. F2 — тот, что стоит сейчас. B-3+EE — тот, что встанет сегодня/завтра. Оба варианта прошли проверку с большим запасом, где R — стандартный риск на одну сделку.

📊 ETH-алгоритм: что показал полный аудит

Неделю я разбирал собственный алгоритм по ETH на предмет подгонки. Не улучшал — искал, где он врёт. Рассказываю, что нашёл, включая неприятное.

Исходные цифры выглядели так: профит-фактор 2.16, просадка 7.7%.
Честные цифры после чистки: профит-фактор 1.97, просадка 10.2%.

Разница — это ровно то, что алгоритм «зарабатывал» на фильтрах, границы которых я в своё время подобрал, глядя на убытки этой же истории. Классическая подгонка, только совершённая из лучших побуждений.

🔻 Что убрал

Гейт на рассинхрон перевода часов в США и ЕС. Механизм звучал правдоподобно: макроотчёты смещаются на час относительно UTC. На деле правило было откалибровано на шести календарных эпизодах за два с половиной года и не воспроизводилось на других монетах.

Три почасовых правила, поднимавших порог входа в «плохие» часы. Проверка показала: сделки, прошедшие более высокий барьер, оказывались не лучше обычных. Барьер поднимали — качество не росло.

📊 CryptoGoldenAce: завершено исследование BTC-алгоритма версии 8.5.5

Последние недели были посвящены не поиску максимальной исторической доходности, а повышению качества торговых решений без переусложнения системы.

База 8.5.3 уже была прибыльной, но анализ показал отдельные рыночные режимы, где алгоритм систематически принимал менее эффективные решения.

Мы исследовали сотни комбинаций: торговые сессии, волатильность, силу тренда, ликвидность и направление сделок. Цель была не убрать все убыточные сделки, а найти устойчиво слабые режимы, которые ухудшали результат в разные периоды рынка.

В итоге был выявлен небольшой токсичный кластер американской сессии, слабый как для LONG, так и для SHORT. После его исключения и корректировки внутренних параметров была собрана версия 8.5.5.

📈 Результаты CryptoGoldenAce BTC:

BTC 8.5.3
• PnL: $15,028
• PF: 1.74
• WR: 56.5%
• MaxDD: 19.43%
• Сделок: 868

BTC 8.5.5
• PnL: $15,729
• PF: 1.97
• WR: 58.9%
• MaxDD: 15.20%