Рассмотрим прим ер робота, торгующего по новостям, которые обрабатывает ИИ (искусственный интеллект) и дает торговые сигналы.

ИИ в нашем случае – это известные большие языковые модели (LLM, Large Language Models), которые обучены на огромных массивах данных, включая финансовые отчёты, новости и аналитику. В роботе есть возможность использовать почти все популярные модели нейросетей.

1. Пример в проекте. NewsAiBot.

Код робота внутри проекта находится здесь:

В этом видео разбираемся, как можно использовать части кода в дополнительных файлах в папке Custom. Для этого представляется механизм прекомпиляции базовых классов, который и разберем на конкретном примере в сегодняшнем выпуске.

Продолжаем разговор про автоматический анализ и торговлю на рынках по новостям.

В текущей статье обзор примеров и кода, которые могут пригодиться при создании роботов по теме.

1. Пример. NewsEngine.

Робот, который добавлялся для проверки функциональности. Он ничего не делает, но единственный его источник как раз BotTabNews. Этот источник может отображать новости в терминале OsEngine и транслировать их роботу в исходный код.

Интеграция LLM (GPT, Claude, DeepSeek) в OsEngine позволяет создать полностью автоматизированную систему, которая торгует на основе данных из новостей. Продолжаем разбираться с тем, как это работает.

Сегодня поговорим про концепцию взаимодействия ИИ и Вашего робота. Примеры роботов будем рассматривать чуть позже в этой серии статей.

Некоторое время назад в OsEngine был добавлен источник, позволяющий подключаться к новостному потоку. RSS, Телеграмм, Смарт-Лаб. Вводная статья здесь: https://smart-lab.ru/company/os_engine/blog/1118776.php

Сделано это было не в праздных интересах, «чтобы было». Сделано это для вполне конкретных вещей автоматизации торговли, чтобы можно было наладить автоматическое исполнение приказов, исходя из новостных лент. Как по явным сигналам, так и при помощи их анализа искусственным интеллектом.

Возвращаемся к теме после небольшого перерыва. Сегодня рассмотрим концептуальные вопросы работы с ИИ.

1. Схема взаимодействия с LLM.

Компании разработчики LLM предоставляют различные способы взаимодействия с ними.

На выходных в OsEngine добавлено обновление, упрощающее написание торговой логики роботов и индикаторов.

Для роботов добавлены операторы неявного преобразования для упрощения работы c классами StrategyParameterLabel, StrategyParameterInt, StrategyParameterDecimal, StrategyParameterBool, StrategyParameterString, StrategyParameterTimeOfDay, StrategyParameterCheckBox, StrategyParameterDecimalCheckBox.

Для индикаторов добавлены операторы неявного преобразования для упрощения работы c классами IndicatorParameterInt, IndicatorParameterDecimal, IndicatorParameterBool, IndicatorParameterString.

Например, можно использовать экземпляр StrategyParameterInt в контексте, где ожидается int, без явного обращения к свойству ValueInt.

Раньше:

VK Видео:


YouTube:

Закончили автоматизацию скачивания исторических данных с FTP сервера биржи Binance. Из интересного, лента сделок с этого типа коннектора качается примерно в 100 раз быстрее, чем через торговый коннектор к Binance. Плюс данное подключение не требует регистрации.

Разбираемся с тем, как это работает.

Скачивание исторических данных с помощью коннектора BinanceData.

Через коннектор BinanceData доступно скачивание тиков и свечных данных по криптовалютным парам биржи Binance.

Для использования коннектора не требуется регистрация на бирже.

Исторические данные доступны с момента начала торгов на бирже Binance, то есть с августа 2017 года.

Для запуска коннектора в главном меню OsEngine выбираем Дата:

Сегодня поговорим про то, как пробросить Открытый интерес из коннекторов в роботов. Будем смотреть на способы, которые пробрасывают данные в свечи и ленту сделок.

Рассмотрим реализацию добавления OI в коннектор на примере Transaq Connector. Идём в проекте сюда: