Запись эфира "Что будет, если дать ИИ (ChatGPT, DeepSeek, Grok, Gemini, Claude) управлять торговой стратегией? - 10.02.26"

4:57 – Разбор примеров простых предсказаний ИИ
14:23 – Ответы на вопросы
16:40 – LightAutoML
28:21 – Ответы на вопросы
34:45 – Backtrader + OpenAI
38:00 – Ответы на вопросы
39:00 – OpenClaw
53:48 – Ответы на вопросы

👉 Код из видео: https://disk.yandex.ru/d/hsg43JkdEi5cnQ

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

Внимание! Внимание! Внимание!

Всем, кто записался на пробную (бесплатную) неделю на наш курс VesperfinCode «Торговые роботы для трейдинга и инвестиций»: вчера, 11 февраля, отправили на ваш email письма с инструкцией, как попасть в личный кабинет и получить доступ в группу. Посмотрите у себя в почте во входящих или папке спам. Завтра уже начало курса, поэтому лучше не теряйтесь.

Если ничего нет, была ошибка при заполнении или просто ошибка на сайте, так как некоторые не получили.

Пожалуйста, не теряйтесь и не медлите: просто заполните эту форму, и мы вам все отправим повторно. 👇

Для тех, кто идет на полный курс, также нужно поискать письмо на почте с доступами. Если его нет - форму не заполняем, а пишем на info@vesperfin.com.

🎯 Почему роботы на классических индикаторах могут сливать

RSI, MACD, Bollinger Bands — индикаторы 30–40-летней давности. А рынок с тех пор изменился до неузнаваемости: один твит может развернуть цену, режимы переключаются несколько раз за день, волатильность скачет без предупреждения. Индикаторы те же — среда совершенно другая. Отсюда типичная картина: +50% на бэктесте, минус в при запуске на рынке. Стопы выбивает на шуме, а потом цена идёт куда надо.

Проблема, конечно, не в индикаторах как таковых, а в том, что стратегия не понимает, в каком режиме сейчас рынок: тренд, флет или хаос. И не адаптируется.

Вчера на эфире в VesperfinCode: Поддержка разбирали, какие инструменты добавляем поверх базовых индикаторов 👇

📊 Yang–Zhang Volatility — фильтрует входы по уровню стресса. Высокая волатильность → сжимаем риск или пропускаем.
📐 Hurst Exponent — определяет режим: тренд, флет, случайное блуждание. Робот сам переключает логику. Готовый код есть во 2-м модуле курса VesperfinCode.
🔀 Permutation Entropy — математически меряет хаотичность ценового ряда. Энтропия высокая → структура развалилась → не торгуем.
⚠️ POT Tail-Risk — оценивает вероятность редких мощных движений. То, что классические стопы не видят.
📏 Z-score Mean Reversion — нормированное отклонение в сигмах, а не просто расстояние от MA. Точнее входы на возврат к среднему.
🛡 Динамический ATR-стоп — стоп расширяется с волатильностью и сужается без неё. Меньше выбитых стопов на шуме.
🔄 Режимная адаптация — всё вышеперечисленное работает вместе: один бот торгует и тренды, и флет, переключая параметры под текущий режим.

📈 Результат по SBER (акция) ≈+24% без плеча, Шарп > 2.6, 8 из 10 тикеров в плюсе на одних настройках. Дальше, нужен Walk-forward и оптимизация — писали об этом здесь: https://t.me/vesperfincode/639. Но уже на этом этапе результат впечатляет.

🔜 На следующей неделе публикуем обновлённого робота под Т-Банк с поддержкой их новых библиотек. Будет доступно в личном кабинете для выпускников, оповестим отдельно.

OpenClaw: делимся инструкцией по установке

На недавнем эфире мы показывали финансового помощника на базе OpenClaw — он анализировал компании, разбирал тикеры и давал рекомендации по портфелю. Запись можно посмотреть здесь: https://t.me/vesperfincode/681

Проект сейчас на пике популярности — 68 000+ звёзд на GitHub, активное сообщество и новые навыки каждый день. Как и обещали, выкладываем подробную пошаговую инструкцию, как развернуть OpenClaw для себя.

Важный момент про безопасность: технически OpenClaw можно поставить и на свой рабочий ноутбук, но мы этого не рекомендуем. Ассистент получает широкий доступ к системе, и в случае ошибки можно потерять данные. Лучше использовать отдельный сервер (VPS) или неиспользуемый компьютер.

Дальше в блоге будем разбирать продвинутые сценарии — как адаптировать OpenClaw под трейдинг, автоматизацию аналитики и работу с торговыми данными.

Всем, кто записался на курс VesperfinCode — на первый модуль, на весь курс или на тестовую неделю — и по какой-то причине ещё не заходил в личный кабинет: самое время приступить к изучению уроков.

Установите необходимые программы для работы и подготовьтесь — уже завтра первый эфир в 19:00, на котором мы напишем первый код для анализа доходностей компаний и разберём, из чего строится торговая стратегия.

Для тех, кто ещё хотел бы присоединиться, — заполняйте форму и получайте доступ на тестовую неделю.

Кто хочет подробнее посмотреть полную программу курса: https://vesperfin.com/courses/vesperfincode-vybor/

Какого брокера выбрать для торгового робота на российской бирже в 2026

Торговый робот — это не ручная торговля, и брокера для него нужно выбирать по совершенно другим критериям. Удобное мобильное приложение, красивый интерфейс и вежливый чат поддержки здесь не имеют значения. Роботу нужно другое: стабильное API, внятная документация, предсказуемые задержки и адекватные комиссии.
На российском рынке вариантов не так много, и у каждого есть свои сильные стороны и подводные камни. Разберём всё по порядку.

🪤 Ловушка «своего» брокера

У большинства трейдеров уже есть брокер — первая и единственная любовь. Там открыт счёт, привычный интерфейс, налоговая история, бонусы или те самые акции при открытии. Менять всё это дискомфортно, даже если текущий брокер объективно не подходит для автоторговли. Опять верификация, опять тесты на допуск к срочному рынку, опять разбираться в новом личном кабинете.
Но это ловушка. Смена брокера — это разовый дискомфорт на один вечер. А нестабильный API или отсутствие нормального подключения — это проблема, которая будет убивать прибыль ежедневно. Если вы пишете робота, вы должны выбирать брокера под задачу, а не подстраивать задачу под того, кто «уже есть».

📌 По каким критериям выбирать
Прежде чем смотреть на конкретные имена, нужно разобраться, что вообще важно для алготрейдинга.

🔌 Тип доступа. Есть два принципиально разных пути: прямой API (REST, gRPC, WebSocket) и терминальный шлюз (QUIK, MT5). Первый даёт свободу: робот — это лёгкий скрипт, который работает на любой ОС. Второй привязывает вас к Windows и запущенному дополнительному десктопному приложению.

🧯 Стабильность соединения. Это важнее скорости. Разрыв в нужный момент — позиция, которую не закрыли, заявка, которая зависла в воздухе. И это не абстрактный риск: терминалы заглючивают, решают обновиться в самый неподходящий момент, рвут соединение. В итоге вы либо закладываете логику уведомлений об аварии, либо периодически подключаетесь удалённо, чтобы проверить, что всё живо. Нестабильность — это не «неудобство», это прямые потери.

📈 Лимиты запросов. Для среднесрочных стратегий стандартных 200 запросов в минуту вполне хватает. Но если вы работаете на высоких частотах, нужно заранее уточнять наличие HFT-тарифов и реальные цифры — не те, что написаны в документации, а те, что подтверждены на практике другими разработчиками.

📚 Документация и SDK. Плохая документация — это не просто неудобство. Это часы на отладку того, что должно работать из коробки. Хорошее SDK на Python с готовыми примерами экономит недели.

💸 Комиссии. Для алготрейдера комиссия — не просто издержка, а полноценный элемент торговой системы, напрямую влияющий на условия работы, маржинальность стратегии. Ключевой момент — разница между Maker (лимитная заявка) и Taker (рыночная). У большинства брокеров лимитные заявки дешевле, и это напрямую влияет на то, какие стратегии вообще жизнеспособны. Конкретные цифры смысла приводить нет — тарифы меняются постоянно, актуальные данные нужно смотреть на сайте брокера в момент выбора.

🤖 Брокеры с прямым API: кого выбрать

✅ Финам — стандарт надёжности

В конце 2025 года Финам обновил торговый API до версии 2.10.0.
Главное преимущество Финама — надёжность и гибкость. Это один из немногих брокеров, который одновременно предлагает три варианта подключения: прямой API, QUIK и MT5. Для Python разработчиков есть несколько библиотек и готовые примеры роботов. Стандартный лимит — 200 запросов в минуту, но для HFT есть отдельные тарифы с прямым доступом (DMA). Документация на tradeapi.finam.ru поддерживается в актуальном состоянии, API работает на любой ОС.
Подходит: тем, кто хочет максимальную стабильность и универсальность.

🚀 Т-Банк (Тинькофф) — лучший старт, но с оговорками

T-Invest API имеет самый низкий порог входа. Недавно библиотеки обновили и окончательно ушли от бренда «Тинькофф». Документация образцовая, примеры на Python покрывают большинство сценариев, есть бесплатный Sandbox для тестирования без реальных денег. Сообщество активное, есть готовые реализации роботов — всё относительно просто и понятно.
Но здесь важно сказать прямо: за хорошие комиссии придётся оформить платную подписку, что нужно учитывать в расчётах.
Подходит: новичкам, которые хотят быстро стартовать на Python и разобраться в механике без затрат. В продакшене — с осторожностью и хорошей обработкой ошибок в коде.

⚡️ Алор — скорость и зрелость

Cамое технологически зрелое решение для HFT-алготрейдинга в России. Скорость исполнения заявки на 98-м перцентиле — около 7 мс, внутри их инфраструктуры — до 3 мс. Лимиты для HFT-тарифов поднимаются до 150 000 запросов в минуту. Комьюнити разработчиков активное, есть SDK на GitHub.
✅ Подходит: тем, для кого критична скорость, или тем, кто уже работает с серьёзными объёмами и думает об HFT.

👀 БКС — наблюдаем

API относительно новое, документация дорабатывается, массового боевого опыта в сообществе пока не накоплено. Мы уже подготовили в сигнального робота под БКС в рамках курса VesperfinCode и готовим торгового, но пока ждём ещё доработок со стороны брокера. Использовать можно, но нужно быть готовым к тому, что часть пути придётся проходить в одиночку — без опоры на чужой опыт.
✅ Подходит: тем, кто готов быть первопроходцем и не боится отлавливать баги без ориентиров.

🖥 Если без терминала никак

Иногда стратегия требует данных или функционала, которых в API просто нет. Или вы работаете с брокером, у которого другого варианта не существует, и принципиально не хотите ничего менять. Или хотите просто попробовать алготрейдинг — и двигаться дальше только при реальных результатах. В таком случае выбор сужается до двух терминалов.
Важно понимать компромисс: терминалы проигрывают по надёжности из-за дополнительного слоя программного обеспечения, зато у них нет лимитов на запросы. А для получения исторических данных под бэктесты терминалы вообще часто удобнее API.

🧩 QUIK — де-факто стандарт российского рынка. Поддерживается почти у всех брокеров: Сбер, ВТБ, Открытие, БКС, Финам и другие. Роботы пишутся на Python через Lua-оболочку (QLua). Интерфейс не менялся с начала 2000-х, зато надёжность проверена десятилетиями. Главное ограничение — жёсткая привязка к Windows.

📈 MetaTrader 5 — хорош для мультивалютных стратегий. На MOEX доступен не у всех — Финам и Открытие поддерживают, Сбер — нет. На macOS этот путь превращается в цепочку виртуализаций и костылей. В общем, мучаться и плакать.

🏠 Где будет жить ваш робот: цена инфраструктуры

Выбор брокера напрямую определяет ваши ежемесячные операционные расходы — и это нужно считать заранее, а не после того, как всё уже настроено.
Торговый робот должен работать 24/7 без сбоев электричества и интернета. Домашний ноутбук для этого не подходит: закрыли крышку, уехали — и вся логика осталась без соединения. Варианта два: аренда VPS или собственное железо. И вот здесь выбор между прямым API и терминалом начинает ощутимо влиять на кошелёк.

🪟 Путь Windows (QUIK, MT5). Привязка к терминалу означает обязательный Windows — а это «налог на инфраструктуру». Стабильный VPS на Windows обходится минимум в 1 200–1 500 рублей в месяц, то есть 15 000+ рублей в год. Собственный Mini PC — разовые затраты около 16 000–20 000 рублей.

🐧 Путь Linux (прямой API). Нормальный API превращает робота в лёгкий скрипт, который работает где угодно. Linux-VPS не требует лицензии, потребляет минимум ресурсов — цена вопроса 300–600 рублей в месяц, около 4 000 рублей в год. Альтернатива — одноплатник вроде Raspberry Pi или Orange Pi (около 9 000 рублей) или мини-ПК на Linux без лицензионных расходов. Единственный нюанс: нужно немного разобраться с настройкой — кроны, запуск скриптов, базовое администрирование. Благо, с этим хорошо справляется ИИ в роли помощника.

✅ Итог прост: выбор брокера с нормальным API экономит от 10 000 рублей в год только на инфраструктуре — деньги, которые не работают на вашу стратегию.

Итого

✅ Нужна максимальная надёжность и гибкость — Финам.
Три варианта подключения, зрелая документация, любая ОС.

⚡️ Важна скорость или вы уже работаете с большими объёмами — Алор. HFT-тарифы, минимальные задержки.

🚀 Вы новичок и хотите быстро стартовать на Python — Т-Банк для старта, Финам для боевой торговли, QUIK или MT5 — если ближе терминальный путь.


💸 Хотите минимизировать расходы на инфраструктуру — только прямой API и Linux. QUIK и MT5 здесь не вариант.