🚀 Продолжаем разбирать Bid/Ask уровни и как их реально использовать в стратегиях

Если пропустили предыдущие части:
🎥 Стратегии на криптовалюты: https://t.me/vesperfincode/580
⚙️ Как скачивать и получать Bid/Ask уровни: https://t.me/vesperfincode/581

🧠 Напоминание: что такое Bid / Ask
💚 Bid — лучшая цена, по которой рынок готов купить (по ней вы можете сразу продать).
❤️ Ask — лучшая цена, по которой рынок готов продать (по ней вы можете сразу купить).

🔥 Базовые варианты использования Bid/Ask в стратегиях

✅ Вариант #1: Bid/Ask как сигнал входа вместо Close

Идея простая: вместо Close используем текущую лучшую цену из стакана.

То, что обычно делаете по Close + SMA, можно делать по Bid/Ask.
📌 Пример по тренду (пересечение SMA20):
🟢 Long: если Bid > SMA20 → можно рассматривать BUY
🔴 Short: если Ask < SMA20 → можно рассматривать SELL

🎯 Плюс: тесты становятся ближе к реальности — вы используете цены, по которым реально исполняются вход/выход.

💸 Вариант #2: Maker / Taker — играем ценой, комиссией и исполнением

От того, куда вы ставите цену, меняется:
✅ комиссия
✅ шанс исполнения
✅ проскальзывание

👥 Кто такие Maker и Taker?
🧊 Maker — ставит лимитку в стакан (на Bid/Ask), добавляет ликвидность. Часто комиссия ниже (иногда даже rebate).
⚡ Taker — забирает ликвидность (маркетом или лимиткой, которая пересекает спред). Обычно комиссия выше.

📌 “Maker”-подход (экономим комиссию):
🟢 Покупка (Long): лимитка по Bid — встаём в очередь покупателей
🔴 Продажа (Short): лимитка по Ask — встаём в очередь продавцов
✅ Плюс: дешевле по комиссии
❌ Минус: рынок может уйти — и вас не исполнит

🏁 Вариант #3: “Опережение очереди” в стакане
Хотите оказаться первыми в очереди?
📌 Тогда:
🟢 Buy: чуть выше Bid
🔴 Sell: чуть ниже Ask
Пример:

my_buy  = bid * 1.0001
my_sell = ask * 0.9999

💡 Вы платите небольшой шаг к цене, но сильно повышаете шанс быстрого исполнения.

⚖️ Вариант #4: Дисбаланс стакана (Order Book Imbalance)

Смотрим не только на цену, но и на объёмы:
📈 Если bids ≫ asks → давление покупателей
📉 Если asks ≫ bids → давление продавцов

✅ Это удобно использовать как фильтр входа:
не лезть против реального спроса/предложения, даже если свечные индикаторы рисуют “красоту”.

🧪 Важно: любая идея = бэктест + walk-forward

Любая работа с Bid/Ask — это гипотеза, пока не сделано:
📌 бэктест на истории
📌 walk-forward / out-of-sample
📌 нормальный риск-менеджмент

И это ещё лишь базовые варианты — сюда же легко добавляются:
📍 уровни/плотности/зоны отбития и пробития (SBPro, TigerTrade и т.д.)

🧩 Пример: SMA-бот на ccxt с использованием Bid
Мы подготовили пример бота на ccxt (sma.py), который показывает, как увязать Bid/Ask-логику с реальной торговлей:

🧷 Параметры примера:
🏦 Биржа: Phemex (можно заменить)

⏱ Таймфрейм: 15m
🪙 Символ: BTC
📌 Сигнал: SMA20 + Bid
🟢 если Bid выше SMA → лонг
🔴 если Bid ниже SMA → шорт

🔁 Вход только при смене сигнала
🛡 Риск-менеджмент через ROE:
🎯 тейк-профит ≈ +9%
🧯 стоп-лосс ≈ −8%

🧰 Допзащита:
✅ лимит максимального размера позиции в USD
✅ аварийный kill_switch (несколько попыток закрыть позицию)

🎯 По сути, это шаблон цепочки:
Bid/Ask → сигнал → вход/выход → контроль риска


Дальше вы уже добавляете свои фильтры: уровни, дисбалансы стакана, плотности и собираете стратегию сложнее.

Подводим итоги голосований за новые темы VesperfinCode: Поддержка 🎉

Спасибо всем, кто голосовал https://t.me/vesperfincode/542 и писал свои варианты в комментариях — на ближайшие 6 потоков у нас формируется вот такая линейка тем (каждая тема = отдельный поток)

📅 Расписание 6 потоков (2026):

1 поток — 30.01.2026 (пт) → 17.02.2026 (вт)
2 поток — 27.02.2026 (пт) → 17.03.2026 (вт)
3 поток — 27.03.2026 (пт) → 14.04.2026 (вт)
4 поток — 24.04.2026 (пт) → 12.05.2026 (вт)
5 поток — 22.05.2026 (пт) → 09.06.2026 (вт)
6 поток — 19.06.2026 (пт) → 07.07.2026 (вт)

📅 Темы 6 потоков (2026):

1️⃣ Месяц торговли простым индикаторным ботом
Разворачиваем простого бота и целый месяц торгуем: разбираем ошибки, дорабатываем логику, фиксируем «боевые» косяки по ходу его работы.

2️⃣ Как из идеи сделать стратегию с положительным матожиданием Актив → стратегия → бэктест → оптимизация → запуск.
Разбираем, почему стратегии сливают, что такое устойчивость на практике, даём дополнительные стратегии и готовые кейсы. Учимся системно конструировать стратегию и тестами проверять, что она вообще имеет право жить.

3️⃣ Автоматическая адаптация стратегии к рынку
Подстраиваем стратегию под меняющиеся условия: режимы волатильности, тренд/флэт, фильтры, автоизменение параметров без ручного «колдовства».

4️⃣ Ловля разворота: контртренд на базе индикаторов
Как искать развороты не «по ощущениям», а через формализованные правила, индикаторы и статистику — с контролируемой просадкой и понятной логикой входа/выхода.

5️⃣ Поиск “действий китов”
Учимся выявлять крупных участников: объёмы, аномальные сделки, кластера, зоны интереса. Рассчитываем области вероятных входов и выходов «крупных рук» и встраиваем это в свои стратегии.

6️⃣ From product to project: как собрать свою систему трейдинга
Данные → инструменты → индикаторы/сочетания → стопы → логика выхода → трейдерский дневник.
Структурируем всё, что вы уже используете, в один цельный проект — от сырого фида данных до внятной системы с понятными правилами и историей решений.

🧠 Напомним, что такое VesperfinCode: Поддержка

Это направление для тех, кто уже знаком с Python, торговыми роботами, алготрейдингом, базовыми идеями машинного обучения и хочет углубляться дальше: в стратегии, риск-менеджмент, инфраструктуру и продвинутые рыночные темы.

В каждом потоке — живые эфиры, практика, поддержка кураторов и упор на рабочий код, который можно внедрять в свою торговлю. Темы выбирают сами участники через голосования — мы двигаем программу туда, где вам сейчас важнее всего.

Завтра на сайте появятся все темы и возможность выбрать нужный вам поток: 👉 https://algotrades.ru/vf-code-podderzhka

Прошлые темы также доступны по ссылке выше.

Для тех, кто уже прошёл обучение VesperfinCode, но до объявления тем ещё не выбрал свой бесплатный период в “VesperfinCode: Поддержка” — самое время это сделать 🙂бесплатный период до момента объявления тем пора выбирать)

Инструменты для слежения за Китами 🐳

Сделали пару скриптов на Python, чтобы видеть реальные движения крупных денег.

1️⃣ huge_trades.py — агрегатор крупных сделок. Скрипт суммирует все мелкие ордера, проходящие в одну секунду, и если сумма превышает $500k (для BTC/ETH) или $100k (для альтов), выводит алерт в консоль.

✅ Зачем: Видеть скрытый набор или сброс позиций.

🟦 — Крупная покупка (набор позиции)
🟪 — Крупная продажа (фиксация прибыли)

2️⃣ liqs.py — Монитор Ликвидаций Показывает боль рынка в реальном времени. Ловит моменты, когда трейдеров принудительно закрывает биржа (ликвидации > $3k).

✅ Зачем: Ловить развороты цены.

🟦 — ликвидации шортов
Часто это ситуации, когда продавцов “выжимает” вверх, и после этого рынок может продолжить расти.
🟪 — ликвидации лонгов
Это моменты, когда длинные позиции закрывают принудительно. Часто рядом с такими точками формируются локальные экстремумы

Запись эфира "Вопросы и ответы о торговых роботах - 20.01.26"


1:45, 8:13 Системный подход к построению торговых стратегий (рынки, активы, таймфреймы); механика входа и сопровождение позиции
38:48 Выбор бирж и брокеров для стран СНГ
40:05, 40:48 Перенос стратегии из Jupyter Notebook в торгового робота через API; поддержка и доработка робота после обучения
42:40 Ориентиры по доходности роботов у начинающих
44:30, 1:20:06 Про VesperfinCode: поддержка и потоки на 2026 год
45:11 Какой уровень Python нужен для старта
52:08 Тестирование grid-ботов и многофазных стратегий
52:57 Если остановился при прохождении курса
53:53 Почему бэктест может отличаться от реальной торговли (в т.ч. переобучение)
1:08:05 Материалы для новичков: что почитать и что нужно до начала курса
1:11:37 Поиск паттернов по временному ряду
1:16:06 Реальность vs тест бэктестинга
1:17:33 Как тестируется grid-бот
1:18:33 Где найти стратегии
1:21:06 Код для поиска китов

👉 Код из видео для поиска китов: https://t.me/vesperfincode/604

📌 Курсы:
VFCode: https://vesperfin.com/courses/vesperfincode-vybor/
VFCode: Поддержка: https://algotrades.ru/vf-code-podderzhka

Как можно использовать ИИ-браузеры?

Вчера на эфире разбирали вопрос про материалы для новичков: что почитать и что нужно до начала курса. Также говорили про Perplexity — прокачанный поисковик, который работает с разными LLM-моделями: https://t.me/vesperfincode/607. Решили чуть подробнее рассказать ещё про встречный ИИ-браузер Comet: он бесплатный в базовом режиме, но обычно есть ограничение — до 5 запросов в день, и этого иногда достаточно.

Pro-тариф (платный) можно купить в том числе на РФ-маркетплейсах.

В Pro, доступны модели вроде:
Sonar (Llama 3.1 70B, для поиска)
GPT-5.2 (OpenAI, reasoning)
Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)
Gemini 3 Pro (Google, мультимодал)
Grok 4.1 (xAI)
Kimi K2 и другие

Похожий подход есть и у других решений: ChatGPT Atlas, Dia Browser, Genspark AI Browser и т.д.

Сам браузер можно скачать по ссылке: https://www.perplexity.ai/download-comet


Что ещё полезного есть у Perplexity для нас?
— Поиск по финансовым отчётам
— Анализ компаний
— Поиск стратегий и идей для инвестирования

Раздел Tasks:
https://www.perplexity.ai/account/tasks?tab=scheduled

Perplexity Tasks — функция для автоматизации мониторинга тем: создавайте персональные задачи с уведомлениями, напоминаниями и отчётами по расписанию (ежедневно, еженедельно и т.д.). Доступна пользователям Pro/Max (до 10 задач), сохраняет результаты в Threads для удобства.

Типы задач и лимиты:
Scheduled tasks — регулярные обновления по теме
Price alerts — мониторинг цен
Research/Labs tasks — повторяющиеся исследования или Labs-проекты (с кодом, изображениями)
Уведомления можно настроить по Email или push в приложении.

Пример задачи №1 (рынок за неделю)
Проанализируй движения фондового рынка за эту неделю. Определи:
Топ-5 «стоимостных» акций (value), которые торгуются близко к минимумам за 52 недели и при этом имеют сильные фундаментальные показатели.
Топ-5 акций с моментумом (momentum), показывающих сильную недавнюю динамику.
Ключевые рыночные тренды и риски, за которыми стоит следить.


Пример задачи №2 (поиск стратегий)
Ищи в интернете самые полезные новые/обновлённые торговые стратегии за последние 7 дней (приоритет: Medium, YouTube, TradingView, Substack/блоги и авторитетные исследовательские/квантовые блоги). По каждой стратегии извлекай и показывай: рынок (акции/крипто/фьючерсы/FX), инструменты/тикеры, таймфрейм(ы), правила входа, правила выхода, логику стоп-лосса и тейк-профита, правила размера позиции/риск-менеджмента, а также любые метрики эффективности (бэктест/лайв) с ключевыми оговорками. В результате выдай ранжированный шортлист из 10 стратегий с:
(1) кратким описанием в 1–2 предложения,
(2) чёткими пошаговыми правилами (буллетами),
(3) рекомендуемыми условиями/фильтрами применения,
(4) типовыми сценариями, где стратегия ломается/даёт сбои,
(5) ссылками на источники и датами публикаций.
Также добавь короткое недельное мета-резюме: какие типы стратегий сейчас в тренде, какие рыночные режимы они предполагают (тренд/флэт/волатильность) и какие риски стоит отслеживать на следующей неделе.

🚀 VesperfinCode: Поддержка — потоки 11–16 в 2026 году

Мы добавили все потоки на наш сайт — и тем, кто хочет присоединиться, уже пора делать свой выбор. Первый поток в 2026 году стартует 30 января.

Темы всех потоков: https://t.me/vesperfincode/593

Напомним про это направление
Это формат для тех, кто уже знаком с Python, торговыми роботами, алготрейдингом и базовыми идеями машинного обучения и хочет углубляться дальше: в стратегии, риск-менеджмент и продвинутые рыночные темы.

Расписание потоков (2026):
1 — 30.01 → 17.02
2 — 27.02 → 17.03
3 — 27.03→ 14.04
4 — 24.04 → 12.05
5 — 22.05 → 09.06
6 — 19.06 → 07.07

В каждом потоке:
• живые эфиры и код,
• практика,
• поддержка кураторов

Если хотите понять базу создания роботов с нуля:
https://vesperfin.com/courses/vesperfincode-vybor/

А как искать паттерны с помощью кода? 🤖📊

Ручной поиск паттернов:
— субъективен
— плохо масштабируется
— и не годится для системной торговли

В этом разборе:
✅ знакомимся с библиотекой TA-Lib
✅ показываем, как использовать готовые функции свечных паттернов
✅ и пишем код для паттерна «Поглощение» (Bullish / Bearish)

Бычье поглощение — тело зелёной свечи полностью перекрывает тело предыдущей красной. Сигнал на разворот вверх.
Медвежье поглощение — тело красной свечи полностью перекрывает тело предыдущей зелёной. Сигнал на разворот вниз.

Функция CDLENGULFING возвращает:
+100 — бычье поглощение
-100 — медвежье поглощение
0 — паттерн не обнаружен

📌 Контакты VFCode 👉

🎧 Новый формат: образовательные аудио по Python для наших учеников

Решили запустить пилотный формат — короткие образовательные аудио для тех, кто только начинает изучать Python или недавно с нами. Взяли наши методические пособия, общение в чате с учениками (для адаптации) и VesperfinGPT — и сделали первое демо.

Первая тема — типы данных в Python, которые мы постоянно используем в работе: int, float, str, bool и другие структуры, если вы пишете код под торговых роботов и аналитику.

Идея простая: чтобы можно было слушать базовые вещи «на ходу» — по дороге, в спортзале, между делами — и постепенно закрывать пробелы в теории без тяжёлых лекций.

Если формат зайдёт и соберёт хорошие отзывы, добавим целую линейку таких аудио и встроим их в основную программу курса:
чтобы все ключевые темы по Python и алготрейдингу можно было не только читать и смотреть, но и слушать в удобном режиме.

Типы данных в Python

Целые числа (int) — числа без дробной части.
Пример: размер лота (Lot Size) — вы покупаете 10 акций SBER, а не 10,5.

Числа с плавающей точкой (float) — числа с дробной частью.
Пример: цены и фьючерсы — котировка фьючерса Si (USDRUB) составляет 90500.50.

Строки (str) — последовательности символов для хранения текста.
Пример: тикеры (Tickers) — идентификаторы инструментов, такие как 'GAZP', 'LKOH', 'RTS'.

Булевы значения (bool) — логический тип данных, принимающий значения True (истина) или False (ложь).
Пример: торговые флаги — состояние рынка или сигнал стратегии, например Market_Open = True.

Списки (list) — упорядоченные изменяемые коллекции элементов.
Пример: история цен — последовательность цен закрытия (close prices) индекса МосБиржи.

Словари (dict) — структуры данных, хранящие пары «ключ-значение» для быстрого доступа.
Пример: торговый портфель — ключ: тикер 'SBER', значение: количество акций в позиции.

🙌 Вы можете нам сильно помочь

Чтобы материалы были действительно полезны, предлагаем вам предложить темы для разбора в группе.

Поделитесь, пожалуйста:
👉 какие темы по Python, стратегиям, данным, инфраструктуре вызывают у вас больше всего вопросов?
👉 может быть, вас интересует реализация конкретной стратегии или процесс получения и обработки данных?

Мы соберём ваши предложения, выберем самые востребованные темы и подготовим по ним дополнительные материалы 💬🚀

💬 А что по облигациям?

На одном из потоков VesperfinCode нас спросили:

«Можно ли на Python сделать инструмент, который будет следить за облигациями на рынке РФ? Хочу видеть динамику стоимости тела, особенно по флоутерам — и ОФЗ, и корпораты».

Короткий ответ: да, можно 🙂
И мы на эфире разобрали прототип такого скринера под Мосбиржу.

🛠 Что делает скрипт для отбора облигаций

Мы используем открытое API Мосбиржи и собираем по облигациям сразу несколько ключевых характеристик.

1️⃣ Ищем нужные облигации по параметрам
Скрипт пробегает по нескольким группам облигаций (ОФЗ + корпоративные) и фильтрует бумаги по условиям:

• Доходность в заданном диапазоне: yield_more / yield_less
• Цена в процентах от номинала: price_more / price_less
• Дюрация в месяцах: duration_more / duration_less
Например, можно искать:
• «Доходность от 15% до 40%, цена от 60% до 110%, дюрация 3–18 месяцев»

2️⃣ Проверяем ликвидность за последние 15 дней
Функция search_volume:
• Тянет историю за 15 дней по каждой бумаге
• Считает, сколько было торговых дней с ненулевым оборотом
• Проверяет, что каждый день объём > порога volume_more
• Считает общий оборот за период (total_volume_more)
Если по бумаге мало сделок или объёмы слишком тонкие — мы её отбрасываем.

3️⃣ Смотрим, нужна ли квалификация
Функция is_qualified_investors:
• Проверяет признак ISQUALIFIEDINVESTORS в описании бумаги
• Возвращает «да / нет», можно ли покупать бумагу без статуса квал-инвестора
Так удобно сразу отсеять облигации, недоступные розничному инвестору.

4️⃣ Строим карту купонных выплат
Функция get_payment_months:
• Запрашивает купонный календарь по бумаге (bondization)
• Смотрит только будущие платежи
• Считает, в какие месяцы приходятся купоны
• Проверяет, нет ли «дыр» — будущих дат с неизвестным размером выплаты
• Формирует строку вида:
• янв-–––-мар-апр-май-…
где видно, в какие месяцы есть купоны, а где «пусто»
Через параметр known_payments = True можно оставить только те бумаги, где все будущие выплаты уже известны.

5️⃣ Собираем результат в таблицу и сохраняем в Excel
В конце search_bonds скрипт:
• Собирает все прошедшие фильтры облигации в список
• Сортирует по объёму сделок
• Превращает в pandas.DataFrame с колонками:
• Полное наименование
• Код ценной бумаги
• Нужна квалификация?
• Цена, %
• Объем сделок
• Доходность
• Дюрация, месяцев
• Месяцы выплат
и сохраняет результат в файл bond_results.xlsx.

📌 Этот скрипт — первый шаг
• Помогает отобрать живые, более ликвидные облигации под ваши критерии
• Показывает цену, дюрацию, доходность и купонный календарь
• Даёт базу, на которую можно навесить следующий слой:
• Трекинг динамики цены тела (по истории котировок)
• Отдельную фильтрацию по флоутерам (через поля в описании бумаг)

На курсе мы регулярно делаем такие штуки: есть реальный вопрос → переводим его в требования к коду → пишем рабочий инструмент, который потом можно дорабатывать под свою стратегию.

🧱 AlgoBond: стратегия «Лестница» (Bond Ladder) на Python

После вчерашней публикации https://t.me/vesperfincode/617 мы решили пойти дальше и собрать готовый код для автоматического построения облигационного портфеля.

Теперь код уже работает: он умеет за собрать сбалансированную «лестницу» из тысяч облигаций Мосбиржи.
Это решение для тех, кто хочет:
👉 получать предсказуемый денежный поток,
👉 снизить процентный риск,
👉 но не готов вручную перебирать 2000+ облигаций в поиске «нормальных» бумаг.

Код сам подбирает лучшие облигации под выбранный горизонт и раскладывает их по «ступенькам».

🔎 Как это работает
(и почти всё можно докрутить под свой риск-профиль):
1️⃣ Выкачивает все торгуемые облигации через MOEX API.
2️⃣ Отсекает неликвид, «мусорные» бумаги, сложные оферты и выпуск, доступный только квал-инвесторам.
3️⃣ Каждой облигации присваивается балл на основе:
• доходности,
• ликвидности,
• базовых риск-параметров.
4️⃣ Учитывается цена с НКД, чтобы не получилось так, что вы фактически платите дороже, чем получите купонами и погашением.
5️⃣ Формирование лестницы
• Код распределяет бумаги по срокам погашения, собирая «ступеньки» под ваш инвестиционный горизонт.
• Готовый портфель выгружается в CSV с расчётом доходности и купонного потока.

Так что берите, адаптируйте под себя, тестируйте — и обязательно делитесь обратной связью 🙌