Для тех, кто поставил Cline для помощи в коде — хорошая новость.
С сегодняшнего дня в промо на 3 дня добавили сильную модель Kimi K2.6 — бесплатно. Обязательно выберите её в настройках и используйте это время с пользой: переносите стратегии в код, дорабатывайте роботов, тестируйте идеи.

Как расширить набор бесплатных моделей в Cline или OpenCode?

Заходим на OpenRouter: https://openrouter.ai
Нажимаем Get API Key — регистрация простая, без лишних шагов. Попадаем на страницу ключей: https://openrouter.ai/workspaces/default/keys

Даём ключу имя — чтобы понимать где используется — и выставляем срок действия, например 1 год. Копируем ключ.

Идём в настройки провайдеров в Cline, OpenCode или GitHub Copilot и добавляем OpenRouter как провайдера.

Всё — теперь доступны дополнительные бесплатные модели.


Материалы по установке:
— Cline: https://t.me/vesperfincode/738
— OpenCode: https://t.me/vesperfincode/731
— Или GitHub Copilot плагин в VSCode / PyCharm

Топ моделей для кода:
Qwen3 Coder 480B A35B — MoE-модель, специально обученная на коде (480B параметров / 35B активных), 262K контекста. Для Python, Backtrader, pandas_ta — оптимальный выбор.
MiniMax M2.5 — сильный агентский и кодовый генералист, хорошо держит длинные цепочки tool-use.
Z.ai GLM 4.5 Air — один из лучших опенсорс-вариантов для агентских кодовых сценариев. Компактный, быстрый. Хороший рабочий конь на каждый день.

Список доступных моделей

Переходим на VS Code: установка Python и редактора

Для тех, кто хочет перейти с Jupyter Lab на полноценную IDE и заодно получить возможность работать с AI-агентами — записали короткое видео по установке Python и VS Code.

Кто Python уже ставил — шаг 1 можно пропустить и сразу переходить к установке VS Code.

Что такое VS Code

VS Code (Visual Studio Code) — это IDE (интегрированная среда разработки) от Microsoft. В отличие от Jupyter Lab, который заточен под интерактивные ноутбуки, VS Code — полноценный редактор кода: подсветка синтаксиса, отладчик, терминал, расширения, интеграция с Git и, самое важное для нас, поддержка AI-агентов вроде Cline, Qwen Code и OpenCode. При этом Jupyter-ноутбуки в нём тоже открываются и работают через расширение.Те, кто мучился с именами пользователей на компьютере, написанными на кириллице, — тут такого нет, и все будет работать из коробки без дополнительных терминалов.


Шаг 1 — Установить Python

Windows: https://www.python.org/ftp/python/3.12.2/python-3.12.2-amd64.exe
⚠️ На первом экране установщика обязательно поставьте галку «Add python.exe to PATH». Это критично — без неё ни Python, ни VS Code не увидят интерпретатор, и дальше ничего не заработает. Затем нажмите «Install Now»и дождитесь окончания.
macOS: https://www.python.org/ftp/python/3.12.9/python-3.12.9-macos11.pkg
Запустите .pkg-файл и пройдите шаги установщика. Никаких дополнительных галок ставить не нужно — Python автоматически добавится в PATH.



Шаг 2 — Установить VS Code
Скачайте с официального сайта: https://code.visualstudio.com/ — кнопка «Download» на главной странице сама определит вашу ОС (Windows или macOS).
Windows — на шаге «Select Additional Tasks» поставьте галки:
Add "Open with Code" action to Windows Explorer file context menu
Add "Open with Code" action to Windows Explorer directory context menu
Register Code as an editor for supported file types
Add to PATH (обычно уже стоит — не снимайте)
Нажмите Install → Finish.
macOS — распакуйте архив и перетащите Visual Studio Code в папку «Программы».

Шаг 3 — Установить расширения
Откройте VS Code. Слева на боковой панели — иконка расширений, или нажмите Ctrl+Shift+X (на macOS Cmd+Shift+X).
Установите два расширения от Microsoft:
Python (автор: Microsoft)
Jupyter (автор: Microsoft)
Больше пока ничего не нужно — остальные пакеты подтянутся автоматически как зависимости.

После этого VS Code готов к работе: открывайте папку с проектом, запускайте .py-файлы и .ipynb-ноутбуки — и подключайте любой из AI-агентов, которые мы разбирали в этой серии.


Что еще можно поставить в Marketplace:
OpenCode
Cline
Всякие подсветки синтаксиса, например Rainbow CSV
Поддержку Docker

Вот так можно поставить Cline, и по такому же принципу ставятся другие приложения из Marketplace VS Code.

Про Cline писали тут:
https://t.me/vesperfincode/744
https://t.me/vesperfincode/734

60% за месяц: стратегия на рыночных неэффективностях

Разобрали стратегию, которая ищет ситуации, когда один актив уже начал движение, а второй ещё отстаёт и может догонять лидера.
На примере OP/USDT и VLD/USDT показали, как с помощью Python, лаговых доходностей, rolling-корреляциии Z-score собрать lead-lag стратегию и сравнить её с обычным Buy & Hold.

Смотрите запись там, где вам удобно:
Rutube: https://rutube.ru/video/a710b4fc3083bbfd173e9e1155253f06/
YouTube: https://youtu.be/wXi0hc5zCRI
Дзен: https://dzen.ru/video/watch/6a0b59c74c7b16366bdb3b88
VK: https://vk.com/wall-211006598_2953

LM Studio — личный ChatGPT на вашем компьютере
Мы разобрали инструменты, которые работают через API и облако. Теперь поговорим о другом подходе: что если запустить модель прямо на своём компьютере — без интернета, без API-ключей, без ограничений?
🔗 https://lmstudio.ai

Зачем это нужно
Главных причин три.
Приватность. Ни один байт вашего кода не уходит на чужие серверы. Если вы работаете со стратегией, которую не хотите светить — локальная модель единственный по-настоящему безопасный вариант.
Офлайн. Нет интернета, VPN, ограничений — модель работает полностью локально. Актуально как для дороги, так и просто для стабильной работы без зависимости от внешних сервисов.
Бесплатность без лимитов. Никаких 1 000 запросов в день. Ограничение одно — ресурсы вашего компьютера.

Что такое LM Studio
LM Studio — десктопное приложение для запуска локальных LLM. Не требует знания командной строки: скачали, установили, выбрали модель — работаете. Доступно для Windows, macOS и Linux, бесплатно для личного использования.
Внешне — привычный чат-интерфейс, как в ChatGPT. Но под капотом — ваша локальная модель.

Установка
Скачайте с официального сайта: https://lmstudio.ai/download — кнопка автоматически определит вашу ОС.
Windows — стандартный установщик, всё по умолчанию. macOS — перетащите приложение в папку «Программы». Linux — запускается как AppImage, без установки в систему.

Какое железо нужно
Это главное ограничение. Чем больше параметров у модели — тем мощнее нужен компьютер.

Какое железо нужно

Это главное ограничение. Чем больше параметров у модели — тем мощнее нужен компьютер.

Для большинства задач разработки торговых роботов — модели 7–14B вполне достаточно. Компактная Qwen 7B или DeepSeek-Coder 6.7B уже уверенно помогают с рефакторингом, переносом стратегий и отладкой кода.

Квантование — почему модель 14B весит 8 ГБ
В названиях моделей вы увидите суффиксы вроде Q4_K_M. Это квантование — сжатие модели с небольшой потерей качества, как JPEG для изображений. Благодаря этому огромные модели помещаются на обычное потребительское железо.
Запомните одно правило: оптимальный баланс — Q4_K_M или Q5_K_M. Q2/Q3 — слишком много потерь, Q8 — лучшее качество, но требует больше памяти.

Какие модели выбрать для работы с кодом
Все доступны бесплатно прямо через встроенный маркетплейс LM Studio. Выбор зависит от вашего железа и задачи.
🔵 Qwen3-Coder — топ для разработки MoE-модель с контекстным окном 256 000 токенов. Доступна в двух размерах: 30B (3B активных) и 480B (35B активных). Специально разработана для coding-агентов, отлично справляется с длинными цепочками рассуждений и сложными инструментальными задачами. Версия 30B запускается на RTX 4070 Ti и выше.
🟢 DeepSeek-Coder V2 — специалист по коду Обучена на 6 триллионах токенов кода, поддерживает 338 языков программирования, контекст 128K. Как MoE-модель, активных параметров около 21B — запускается на железе с 24+ GB VRAM. Версия 6.7B запускается даже на RTX 3060 почти мгновенно.
🟡 GPT-OSS 20B — от OpenAI с открытыми весами Первые open-source модели от OpenAI. Доступны в размерах 20B и 120B, поддерживают настройку reasoning effort (low/medium/high), обучены для tool use. Лицензия Apache 2.0. Хорош если привыкли к стилю ответов ChatGPT.
🔴 Devstral от Mistral — агентный coding Специализируется на использовании инструментов, изучении кодовых баз и редактировании множества файлов. Devstral-2 добавил поддержку vision. Хорош в связке с Cline и OpenCode — разработан именно для агентных сценариев.
🟣 Codestral 2 — быстрый и точный Поддерживает более 80 языков программирования, одинаково хорошо справляется как с инструкциями, так и с автодополнением кода. Контекст 32K, хорошо работает на одной GPU.
⚪ LLaMA 4 Scout 8B — универсал для слабого железа Новейшая модель от Meta, сильна в reasoning и общих задачах. Запускается на ноутбуках с 16 GB RAM. Хороший старт если только начинаете.
⚙️ GLM-4.5 Air — reasoning + длинный контекст 106B параметров, 12B активных, контекст 128K, с thinking mode. MoE-архитектура позволяет запускать на среднем железе. Сильна в анализе кода и сложных рассуждениях.

Подробнее тут - https://lmstudio.ai/models
Также можно брать модели с Hugging Face, но лучше выбирать версии в формате GGUF.