Что такое алготрейдинг, как пишут и тестируют торговых ботов для крипторынка

Алготрейдинг — это автоматизированная торговля по заранее заданным правилам (стратегиям), реализованным в коде. Чаще всего алгоритмические боты пишутся на Python с использованием специальных библиотек и математики. Бот подтягивает с биржи каждую новую свечу по заданному интервалу и открывает сделки, основываясь на этих данных.

Алготрейдинг отличается от ручной торговли:

1. Отсутствием эмоций — боты руководствуются исключительно логикой и кодом.
2. Нет ограничения на количество сделок в день — бот откроет ровно столько, сколько в него заложено логикой кода.
3. Бот может работать 24/7, даже ночью. Руками же это просто физически невозможно.
4. Отсутствие ошибок в расчётах и предвзятости — бот руководствуется только точной математикой.

Почему алготрейдинг — это будущее (2025)

1. Крипторынок = 24/7. Пока вы спите, бот ловит пампы и дампы.
2. API бирж стали мощнее. BingX, Binance, Bybit — WebSocket, 1000 ордеров/сек.
3. Данные доступны как никогда — кластеры, новости, ончейн-данные.
4. Низкий порог входа. Достаточно базового знания Python и рыночной логики.
5. Масштабирование. Один скрипт → десятки пар альткоинов.

Какие бывают боты: полная классификация

Ботов в основном можно разделить на индикаторные, новостные, а также те, которые основаны на ончейн-анализе. Это может быть анализ покупок китов, соотношения определенных метрик по типу кластеров, bid/ask, ликвидаций и подобного.

Плюсы новостных и ончейн-ботов — они действительно оценивают реальную рыночную ситуацию. Всё, что касается индикаторных ботов, субъективно. Поэтому с ними нужно быть особенно аккуратными. Стоит всегда проводить бектесты. В идеале совмещать индикаторные боты с другими видами.

Боты, анализирующие китов

Эти боты основаны на анализе китовых покупок и индикации, указывающей на них. Например, это может быть отслеживающий крупные кошельки с DEX-бирж по типу Hyperliquid. Также мы можем отслеживать объёмы в свечах старших таймфреймов.

Теория разработки: как нужно разрабатывать ботов

Существует базовая теоретическая часть разработки ботов. Для начала нам необходима основная идея. Под основную идею же необходимо подобрать инструменты — основные и вспомогательные. Это может быть сочетание идей, например, основанных на ончейн-покупках и трендовых индикаторах по типу MACD.

После разработки идеи и поиска инструментов для ее реализации нам необходимо написать скрипты. Это должен быть бектест-скрипт с подбором параметров.

Бэктест — это симуляция торговли на исторических данных. Мы его запускаем, получаем лучшие параметры для стратегии (таймфрейм, настройки индикаторов) и пишем real-time бота, который будет подгружать свечи в реальном времени.

В бектестах я отдаю предпочтение расчёту следующих параметров — sharpe ratio, max drawdown, win rate, profit factor:

1. Sharpe ratio — коэффициент стабильности прибыли.
2. Max drawdown — максимальная просадка за весь период.
3. Win rate — количество прибыльных сделок/количество сделок.
4. Количество сделок в день.

Почему бэктест — это 80% успеха

Однако бектест не всегда отражает объективную картину. Необходимо всегда относиться к бекстесту с критическим мышлением — очевидно, что нет стратегий, которые принесут несколько тысяч процентов в год.

Правила грамотного бектеста:

1. Проверяем, нет ли заглядывания в будущее, — это очень важно. Если оно будет, то результат будет полностью неверный, очень далёкий от реальности.
2. Прогоняем свечи по одной, не применяем индикаторы на весь массив свечей (10 000 штук для примера) сразу. Это затратно по мощностям, однако важно для объективности теста.
3. Правильный расчёт размера позиции, учёты стопов и тейков.
4. Если скрипт мультитаймфреймовый, то правильно синхронизируем свечи по timestamp (временной метке).
5. Тесты, учитывающие все циклы (медвежку, бычку, ренджи).
6. Учёт плеча и комиссии.

Любой бектест начинается с загрузки исторических данных. Я всегда загружаю данные с Binance, так как там цены такие же, как и на большинстве остальных бирж. У Binance лучшее API в плане получения свечей, для этого даже не нужен аккаунт. Так что это отличный вариант без лишних трудностей.

Далее необходимо добавить индикаторы и сгенерировать сигналы на свечах. Обращаем внимание на прошлый пункт — прогоняю каждую свечи по отдельности.

После получения данных и сделках за период мы рассчитываем коэффициенты: sharp, profit factor, winrate, avg win, avg loss, медианный и средний возврат от позиции.

Архитектура бота

Первое, что мы должны сделать, — получить данные. Это могут быть как свечи формата OCHLV (open, close, high, low, volume), так и новости, получаемые нашими парсерами. Иногда мы можем получать данные в виде состояния рынка: bid/ask-графики, ликвидации, открытый интерес.

Далее мы анализируем полученные свечи/данные по нашей стратегии. Это может быть наложение индикаторов, анализ объёмов, состояния рынка по ончейну. На этом же этапе нам нужно проверить исполнение наших условий: если необходимые условия выполняются, то мы открываем сделки.

Для лучших ботов я советую внедрять уведомления. Они должны содержать ответ от API биржи, цену входа, стоп и тейк, название актива.

Всё это находится в цикле. Для Python это почти всегда цикл While True, который бесконечно выполняется. Для работы в рамках цикла стоит внедрять многопоточность. В бектестах тоже часто стоит делать мультипроцессинг.

Вывод

В этой статье мы подробно разобрали теоретическую логику работы алгоритмических ботов. Всё, от разработки и тестов до архитектуры. Скорее всего, в ближайшем будущем алгоритмическая торговля будет развиваться очень быстрыми темпами. Сейчас она уже начинает набирать обороты, этому довольно сильно способствуют AI-решения — нейросети, может, и не смогут написать профессиональные стратегии для фондов, но всё же смогут выдать вполне рабочий прибыльный скрипт.

crypto_maniac Профессиональный алгоритмический трейдер. Занимаюсь в первую очередь разработкой алгоритмов для рынка криптовалют и фондового рынка. По специальности системный администратор, прошёл полные курсы по криптографии и шифрованию. В рынке с 2019 года, партнер биржи bingX.