Botcoin — Trading System с ML-фильтром сигналов

Торговая система для Binance Futures, которая снижает количество убыточных сделок за счёт фильтрации сигналов через ML-модель, RSI-индикаторов, индекса страха и жадности и вынесения latency-critical операций в Rust-исполнитель.

Как это работает

Система состоит из семи слоёв, каждый решает свою задачу.

Слой 1. Два KF-бота ищут признаки слива (обвал цены)

Бот №1 — BTCUSDT/ETHUSDT на 15m / 1h / 1d
Бот №2 — «слив по трём» (с текстовой интерпретацией)

Оба анализируют 3 последние свечи: тело, тени, объём, проливы — и выдают коэффициент KF.

Слой 2. Каскадная логика разрешает вход

Сигнал проходит, если совпадают сильные фильтры по старшим ТФ (1D, 1H) и подтверждение на 15m.

Слой 3. ML-модель отсеивает неуверенные сигналы

LightGBM, обучена на 1245 исторических сигналах. Для каждого сигнала оценивает вероятность TP. Если < 0.85 — сделка не открывается.

Слой 4. RSI-фильтр для «серой зоны» ML

Если ML-модель не уверена — её вероятность попадает в диапазон [0.83, 0.9) — сигнал дополнительно проверяется RSI-индикаторами. Это «серая зона», где модель не даёт однозначного «нет», и RSI может «спасти» сигнал.

Что считается:

Индикатор	Описание	Порог
RSI(7)	Индекс силы за 7 свечей	`> 15`
cum5, %	Накопленная доходность за 5 свечей	`∈ (-1.1, -0.30)`
bb %B	Позиция в Bollinger Bands (20, 2.0)	`∈ (-0.15, 0.80)`

Логика решения:

RSI TAKE → сигнал проходит, сделка открывается.
RSI SKIP → сигнал пропускается.

Итоговое решение:

Ситуация	Что делаем
ML `TAKE` (prob ≥ 0.85)	Входим сразу, RSI не проверяется
ML `SKIP`, prob ∈ `[0.83, 0.9)`	Спрашиваем RSI — он может «спасти» сигнал
ML `SKIP`, prob < 0.83	Модель уверенно против — пропуск
ML `SKIP`, prob ≥ 0.9	Не серая зона — пропуск

Слой 5. Фильтр по индексу страха и жадности

Если индекс > 75 («Экстремальная жадность») — торговля блокируется.

Слой 6. Rust-исполнитель открывает позицию

Latency-critical операции вынесены в отдельный сервис:

идемпотентность через idempotency_key
автоматический rollback при сбое SL
защита от наложения позиций
гарантия отсутствия «голой» позиции без стопа

Слой 7. AI-агент анализирует сделки

После каждой закрытой сделки система накапливает контекст в журнале ai_trade_journal. Раз в сутки LLM-агент анализирует данные и выдаёт отчёт с закономерностями и рекомендациями.

Что нового в 2.1.0

ML вызывается только при сигнале ботов

Раньше модель запускалась на каждом открытии дашборда — это занимало 10–30 секунд и приводило к 504 Gateway Timeout. Теперь ML вызывается только если боты дали сигнал через каскадную логику.

Реализовано через новый публичный метод TradingBotService::checkSignal(), который:

читает KF (из БД или из переданных live-данных),
строит вердикт,
останавливается, если сигнала нет,
вызывает ML только при verdict['enter'] === true,
вызывает RSI только если prob ∈ [0.83, 0.9).

RSI-фильтр синхронизирован с бэктестом

Диапазон [0.83, 0.9) и пороги индикаторов теперь едины для трёх мест:

backtest_ML.php
DashboardController (то, что ты видишь на экране)
TradingBotService (то, что реально торгует)

Единая логика через `checkSignal()`

run() теперь использует checkSignal() внутри:

public function run(): array
{
    $check = $this->checkSignal();       // проверка без открытия сделки
    if (!$check['approved']) { ... }      // пропуск
    $trade = $this->openTrade(...);       // открытие
    ...
}

Дашборд вызывает тот же checkSignal(), но не открывает сделку. Это значит: что ты видишь на экране — то и делает бот.

Дашборд больше не открывает сделки

Раньше DashboardController::index() вызывал tradingBot->run() — то есть каждое открытие дашборда могло открыть сделку. Теперь контроллер вызывает checkSignal() — только проверка.

Индикаторы на дашборде

Блок «📊 RSI-фильтр» показывает:

RSI(7), cum5, bb %B — если RSI проверялся,
«⏭ RSI не проверялся: ML TAKE» — если ML уверена,
«⏭ RSI не проверялся: ML вне серой зоны (prob, dec)» — если prob не попал в [0.83, 0.9),
«⏭ RSI не проверялся: Нет сигнала ботов» — если каскад не сработал.

Убран `bulls10`

Индикатор bulls10 больше не считается и не участвует в решении — он не использовался.

Архитектура

┌───────────────┐   HTTP POST /execute   ┌───────────────────┐
│  PHP/Laravel  │ ─────────────────────► │   Rust executor   │
│   (signals,   │                        │   (axum + tokio)  │
│    verdict,   │ ◄───────────────────── │                   │
│   ML filter)  │  {entry, sl, order_id} │   BinanceClient   │
└───────┬───────┘                        └─────────┬─────────┘
        │                                          │
        │ INSERT INTO trades, ai_trade_journal     │ MARKET SELL
        │                                          │ STOP_MARKET
        ▼                                          ▼
┌───────────────┐                        ┌───────────────────┐
│    MariaDB    │                        │ Binance Futures   │
│   (signals,   │                        │      Testnet      │
│    trades,    │                        │                   │
│ ai_trade_     │                        └───────────────────┘
│   journal)    │
└───────┬───────┘
        │ раз в день (09:00 МСК)
        ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ AI-агент (Python + LangChain)           │
│ - trades:analyze                        │
│ - POST /analyze → Ollama Cloud          │
│ - storage/app/private/analytics/*.txt   │
└─────────────────────────────────────────┘

Почему Rust: торговые операции требуют предсказуемой latency, отсутствия гонок данных и гарантий на уровне компилятора.

Результаты

Сравнение на исторических данных (walk-forward, без утечки):

ВСЕГО СИГНАЛОВ БОТОВ: 594

ЭТАП 2 — ML-МОДЕЛЬ: TAKE: 127 SKIP: 0 Из них TP: 118, SL: 9

ЭТАП 3 — ИНДИКАТОРЫ (на SKIP от ML): Проверено: 0 TAKE: 57 SKIP: 410 Из них TP: 54, SL: 3

ФИНАЛ (ML + RSI): Всего TAKE: 172 TP + 12 SL + 0 TO Winrate: 93.48% PnL: 28.76%

ПРОПУЩЕНО: Всего SKIP: 410 Из них TP: 362, SL: 48

Модель не «делает деньги из воздуха» — она отсеивает сигналы бота, в которых не уверена, повышая winrate за счёт сокращения количества сделок. RSI увеличивает колличество TAKE.

Управление рисками

Stop Loss

Фиксированный стоп-лосс +0.9% от цены входа (для шорта — выше входа). Выставляется как STOP_MARKET с workingType=MARK_PRICE.

Если SL не выставился после открытия позиции — Rust немедленно закрывает позицию. Голая позиция без стопа невозможна.

Trailing Stop

Плавающий стоп-лосс:

Activation price = −0.2% от входа
Callback rate = 0.1%

Если trailing не выставился — позиция всё равно защищена фиксированным SL.

Защита от наложения

Перед открытием Rust проверяет positionRisk. Если позиция уже открыта — новая не открывается.

Идемпотентность

Каждый запрос содержит idempotency_key. Rust хранит in-memory HashMap с результатами (TTL 24 часа). Повторный запрос возвращает кэш.

Защищает от:

Двойного cron-запуска
Retry при сбое PHP → Rust
Случайного двойного вызова

Стек

Слой	Технологии
Backend	PHP 8.2, Laravel 12
Executor	Rust 1.90, axum, tokio, reqwest, serde
ML	Python 3.13, LightGBM, scikit-learn, pandas
AI-агент	Python 3.13, FastAPI, LangChain, Ollama Cloud (`gpt-oss:120b`)
База	MariaDB 10.4
Инфраструктура	Docker, Docker Compose, Nginx
Внешние API	Binance Futures Testnet, Telegram Bot API, alternative.me, RSS (5 источников), Ollama Cloud

Что реализовано

Основная логика

Сбор и обработка рыночных данных (15m / 1h / 1d)
Два независимых KF-алгоритма
Каскадный вердикт
Обучение ML-модели (1245 сигналов, LightGBM)
RSI-фильтр для серой зоны ML ([0.83, 0.9)) — RSI(7), cum5, bb %B
Пайплайн вывода PHP → Python
Фильтр Fear & Greed
Уведомления в Telegram
Дашборд: KF, история, RSI, новости, AI-анализ
Единая логика проверки сигнала (checkSignal()) для дашборда и бота

Rust-исполнитель

Идемпотентность через idempotency_key
Автоматический rollback при сбое SL
Защита от наложения
HMAC-SHA256 подпись
STOP_MARKET SL + TRAILING_STOP_MARKET
Fallback /fapi/v1/algoOrder → /fapi/v1/order
DRY_RUN режим
Graceful degradation

AI-агент анализа сделок

После закрытия каждой сделки система накапливает полный контекст в таблице ai_trade_journal. Раз в сутки AI-агент анализирует данные и выдаёт отчёт.

Как работает:

При открытии сделки telegram_sender.php пишет в ai_trade_journal:
- 12 KF-коэффициентов
- ML-вероятность TP и порог
- Fear & Greed
- Новости (счётчики + топ-5 + сентимент)
- Вердикт системы
При закрытии Rust ловит user_stream → POST /notify/position-closed → Laravel обновляет: exit_price, exit_time, exit_reason, pnl, fees, is_win, duration_seconds.

PnL и fees считаются сами:
- pnl = (entry_price − exit_price) × quantity (для SHORT)
- fees = (entry_price + exit_price) × quantity × 0.0004
Раз в день в 09:00 МСК Laravel-команда trades:analyze:
- Берёт закрытые сделки за 24 часа
- Отправляет в Python-сервис analyst
- Получает анализ от LLM
- Сохраняет в storage/app/private/analytics/analysis_*.txt
- Показывает на дашборде

Что анализирует агент:

Winrate по новостному сентименту
Winrate по Fear & Greed
Winrate по ML-score
Общее у прибыльных / убыточных
Проблемы
Конкретные рекомендации

Пример рекомендации:

«Комиссии (0.076 USDT) составляют почти 38% от чистой прибыли (0.1986 USDT). Сократить размер комиссии: использовать биржу/пару с более низкой taker-fee.»

Команда:

docker compose exec app php artisan trades:analyze --hours=24 --limit=200

Расписание:

Schedule::command('trades:analyze --hours=24 --limit=200')
    ->dailyAt('09:00')
    ->timezone('Europe/Moscow');

Ограничение: для статистически значимых выводов нужно 20–30 сделок.

Запуск

git clone https://github.com/ditlate0-spec/botcoin.git
cd botcoin
cp .env.example .env
# указать ключи Binance Testnet и Telegram

# Опционально: для AI-агента
# OLLAMA_API_KEY=ваш_ключ
# OLLAMA_MODEL=gpt-oss:120b
# ANALYST_URL=http://analyst:8001

docker compose up -d --build
docker compose exec app composer install
docker compose exec app php artisan key:generate
docker compose exec app php artisan migrate

Открыть: http://localhost:8000

Важно: composer install и key:generate — обязательные шаги.

AI-агент требует:

Ollama Cloud API key — ollama.com/settings/keys
Бесплатный тариф даёт ограниченные кредиты, но при одном анализе в день хватит надолго.

Структура проекта

coin/
  RustExecutorClient.php          — HTTP-клиент для Rust executor
  telegram_sender.php             — KF → вердикт → ML → RSI → Rust + INSERT в ai_trade_journal
  model_check.php                 — вызов Python ML-модели
  binance_demo.php                — старый Binance-клиент (deprecated)

executor/                         — Rust microservice
  src/
    main.rs                       — точка входа
    cli.rs                        — CLI: balance / price / info / serve / trade
    server.rs                     — axum-сервер
    binance/
      client.rs                   — HTTP-клиент с HMAC-подписью
      models.rs                   — serde-структуры
      sign.rs                     — HMAC-SHA256
    api/routes.rs                 — /health, /execute
    trading/
      execute.rs                  — execute_trade с rollback
      idempotency.rs              — in-memory store ключей
    user_stream.rs                — слушает Binance, ловит закрытие, шлёт webhook

app/                              — Laravel-приложение
  Http/Controllers/DashboardController.php
  Models/AiTradeJournal.php
  Console/Commands/AnalyzeTrades.php
  Services/
    BinanceService.php            — свечи, цена, ордера, позиции
    TelegramService.php           — уведомления
    FearGreedService.php          — индекс страха и жадности
    NewsService.php               — новости + сентимент
    ModelService.php              — вызов Python ML-модели
    KfBotService.php              — бот №1 → oth_*
    KfCalculatorService.php       — бот №2 → old_bot_signals_*
    IndicatorsService.php         — RSI(7), cum5, bb %B
    TradingBotService.php         — вердикт → checkSignal() → ML → RSI → шорт

python/
  predict_one.py                  — загрузка ML-модели
  tp_filter_model.pkl             — обученная LightGBM
  tp_filter_features.pkl          — порядок признаков
  analyst/
    __init__.py
    main.py                       — FastAPI + ChatOpenAI → Ollama Cloud
    prompts.py                    — System + Analysis prompts
    formatter.py                  — format_trades() + calculate_stats()
  Dockerfile.analyst
  requirements.txt

resources/views/
  dashboard.blade.php             — дашборд (KF, RSI, ML, новости, AI-анализ)

database/migrations/
  *_create_ai_trade_journal_table.php

docker/nginx/default.conf
Dockerfile
docker-compose.yml

API Rust executor

Rust-исполнитель слушает 0.0.0.0:8080 внутри сети botcoin. PHP обращается по http://executor:8080.

GET /health

Healthcheck для Docker и мониторинга.

Response:

{ "status": "ok" }

POST /execute

Открытие SHORT-позиции с автоматической защитой.

Что делает Rust:

Проверяет idempotency_key
Проверяет positionRisk
Получает цену и правила символа
Считает quantity
Отправляет MARKET SELL
Ждёт FILLED
Выставляет STOP_MARKET
Rollback при сбое SL
Выставляет TRAILING_STOP_MARKET
Возвращает результат

Request:

{
  "symbol": "BTCUSDT",
  "margin": 100,
  "leverage": 1,
  "sl_percent": 0.9,
  "trail_activate_percent": 0.2,
  "trail_callback_rate": 0.1,
  "idempotency_key": "trade_2026-09-23_14:45"
}

Response (успех):

{
  "status": "ok",
  "result": {
    "status": "opened",
    "symbol": "BTCUSDT",
    "side": "SHORT",
    "entry_price": 86504.8,
    "quantity": 0.0011,
    "leverage": 1,
    "sl_price": 87283.3,
    "trail_activation_price": 86301.4,
    "order_id": 28598973686,
    "sl_order_id": 1000000215053860,
    "idempotency_key": "trade_2026-09-23_14:45"
  }
}

Response (dry-run):

{
  "status": "ok",
  "result": {
    "status": "dry_run",
    "symbol": "BTCUSDT",
    "side": "SHORT",
    "entry_price": 86556.3,
    "quantity": 0.0011,
    "leverage": 1,
    "sl_price": 87335.2,
    "trail_activation_price": 86383.2,
    "order_id": 0,
    "sl_order_id": 0,
    "idempotency_key": "manual_test_1790125825"
  }
}

Response (ошибка):

{
  "status": "error",
  "error": "position already open on BTCUSDT: amount=-0.0011 entry=86504.8"
}

Возможные ошибки:

position already open on ...
notional 45.2 below minNotional 50
SL failed (...), position rolled back
CRITICAL: SL failed AND rollback failed

HTTP-код всегда 200. Реальный статус — в status.

Идемпотентность

Rust хранит in-memory HashMap с результатами (TTL 24 часа). Повторный запрос возвращает кэш.

Защищает от:

Двойного cron-запуска
Retry при сбое PHP → Rust
Случайного двойного вызова

Rollback при сбое SL

Если set_stop_loss падает — Rust немедленно закрывает позицию через MARKET BUY (reduceOnly=true). Голая позиция без стопа невозможна.

Скриншоты

Дашборд

AI-анализ на дашборде

Открытие и закрытие сделки

Уведомления в Telegram

Тестирование

Known issues

Binance Testnet: /fapi/v1/algoOrder не поддерживается

С декабря 2025 Binance мигрировал условные ордера на новый эндпоинт. На Testnet он отстаёт — возвращает -4120.

Решение: в client.rs реализован fallback на /fapi/v1/order.

Trailing stop: -4136 closePosition not allowed (RESOLVED)

Binance не разрешает closePosition=true для TRAILING_STOP_MARKET. Возвращает -4136.

Fix: заменён closePosition=true на quantity + reduceOnly=true.

Testnet: stale positionRisk

Иногда /fapi/v2/positionRisk возвращает устаревшие данные.

Решение: подождать 1–2 минуты, либо Reset Testnet.

Ограничения

R:R стратегии 0.24 (TP +0.21%, SL −0.9%)
Модель обучена на 2023–2024, проверена на 2025–2026
Проект работает с Binance Testnet (DEMO)
AI-агенту нужно 20–30 сделок для значимых выводов
TradingBot::run() пока вызывается через дашборд — переедет в Scheduler в 2.2.0

Changelog

2.1.0 (текущая)

ML вызывается только при сигнале ботов — дашборд открывается быстро, 504 больше нет
RSI-фильтр синхронизирован с бэктестом — диапазон [0.83, 0.9), пороги едины для трёх мест
Индикаторы RSI(7), cum5, bb %B — считаются в серой зоне ML
TradingBotService::checkSignal() — публичный метод проверки без открытия сделки
run() использует checkSignal() — единая логика для дашборда и бота
Дашборд больше не открывает сделки — DashboardController вызывает checkSignal(), не run()
bulls10 убран из IndicatorsService
Блок RSI на дашборде показывает причину пропуска (нет сигнала / ML TAKE / ML вне серой зоны)

2.0.0

AI-агент анализа сделок
Rust-исполнитель с rollback и идемпотентностью
Каскадная логика вердикта
ML-модель LightGBM

Лицензия

PolyForm Noncommercial 1.0.0 — запрещено коммерческое использование без письменного разрешения.

Для коммерческой лицензии: https://github.com/ditlate0-spec

Автор

Instagram: https://www.instagram.com/prod_23b/
GitHub: https://github.com/ditlate0-spec

Name		Name	Last commit message	Last commit date
__pycache__		__pycache__
app		app
bootstrap		bootstrap
catboost_info		catboost_info
coin		coin
config		config
database		database
docker/nginx		docker/nginx
executor		executor
ml_tmp		ml_tmp
public		public
python		python
resources		resources
routes		routes
screen		screen
storage		storage
tests		tests
.dockerignore		.dockerignore
.editorconfig		.editorconfig
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE.txt		LICENSE.txt
README.md		README.md
analyze_indicators.php		analyze_indicators.php
analyze_misses.php		analyze_misses.php
artisan		artisan
backtest_ML.php		backtest_ML.php
backtest_off_ML.php		backtest_off_ML.php
backtest_off_ML_tabl.php		backtest_off_ML_tabl.php
backtest_signals.csv		backtest_signals.csv
check_history.php		check_history.php
check_indicators.php		check_indicators.php
composer.json		composer.json
composer.lock		composer.lock
docker-compose.yml		docker-compose.yml
docs		docs
download_history.php		download_history.php
export_signals.php		export_signals.php
fear_greed_cache.json		fear_greed_cache.json
find_patterns.php		find_patterns.php
history_15m.json		history_15m.json
history_15m_eth.json		history_15m_eth.json
history_1d.json		history_1d.json
history_1h.json		history_1h.json
ml_signals_log.csv		ml_signals_log.csv
news_cache_BTC.json		news_cache_BTC.json
package.json		package.json
phpunit.xml		phpunit.xml
predict_one.py		predict_one.py
response.txt		response.txt
response_clean.txt		response_clean.txt
test_all.csv		test_all.csv
test_model.py		test_model.py
test_sl_model.php		test_sl_model.php
tp_filter_features.pkl		tp_filter_features.pkl
tp_filter_meta.pkl		tp_filter_meta.pkl
tp_filter_model.pkl		tp_filter_model.pkl
tp_filter_scaler.pkl		tp_filter_scaler.pkl
train_model.py		train_model.py
train_tp.csv		train_tp.csv
tune_rsi_filter.php		tune_rsi_filter.php
verify_sync.php		verify_sync.php
vite.config.js		vite.config.js

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

Botcoin — Trading System с ML-фильтром сигналов

Как это работает

Слой 1. Два KF-бота ищут признаки слива (обвал цены)

Слой 2. Каскадная логика разрешает вход

Слой 3. ML-модель отсеивает неуверенные сигналы

Слой 4. RSI-фильтр для «серой зоны» ML

Слой 5. Фильтр по индексу страха и жадности

Слой 6. Rust-исполнитель открывает позицию

Слой 7. AI-агент анализирует сделки

Что нового в 2.1.0

ML вызывается только при сигнале ботов

RSI-фильтр синхронизирован с бэктестом

Единая логика через checkSignal()

Дашборд больше не открывает сделки

Индикаторы на дашборде

Убран bulls10

Архитектура

Результаты

Управление рисками

Stop Loss

Trailing Stop

Защита от наложения

Идемпотентность

Стек

Что реализовано

Основная логика

Rust-исполнитель

AI-агент анализа сделок

Запуск

Структура проекта

API Rust executor

GET /health

POST /execute

Идемпотентность

Rollback при сбое SL

Скриншоты

Дашборд

AI-анализ на дашборде

Открытие и закрытие сделки

Уведомления в Telegram

Тестирование

Known issues

Binance Testnet: /fapi/v1/algoOrder не поддерживается

Trailing stop: -4136 closePosition not allowed (RESOLVED)

Testnet: stale positionRisk

Ограничения

Changelog

2.1.0 (текущая)

2.0.0

Лицензия

Автор

About

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages

Единая логика через `checkSignal()`

Убран `bulls10`