Нейросеть разбирает торговые сигналы прямо на ноутбуке
Решение принимают несколько моделей, и всё считается прямо на ноутбуке. Модели работают в Ollama — программе для запуска нейросетей на своём компьютере. Основная модель — qwen2.5:14b, запасная — llama3.1:8b, скриншоты графиков разбирает LLaVA:7b. База ChromaDB хранит историю сделок: перед ответом система находит в ней похожие случаи (такой подход называют RAG). Платить внешним сервисам не нужно. Данные, инструкции для моделей и логика решений остаются на компьютере владельца.
Почему модель должна работать на своём компьютере
Первая причина — стоимость. Запрос к облачной модели стоит $0,01–0,10 за один сигнал. При 1000 сигналов в день это до $100 в день только на вычисления.
Вторая — сохранность стратегии. Торговые правила записаны в инструкциях для модели, и это главная ценность всей системы. Отправлять их во внешний сервис я не хотел.
Поэтому нужна была система, которая целиком работает на своём компьютере. Она принимает сигналы по методике Smart Money Concepts (например, BHM-3BP, iFVG, IMPULSIVE, REVERSAL) и проверяет, сколько признаков сошлось одновременно: направление на старшем таймфрейме, импульс, снятие ликвидности. На выходе получается решение (покупать, продавать или не входить в сделку) и оценка уверенности.
Три модели и поиск по своей истории
Принимает торговое решение. Опирается на размеченный сигнал и на похожие сделки из базы.
Подстраховывает, когда qwen не отвечает вовремя, и берёт на себя вспомогательные запросы: определить состояние рынка, проверить решение на здравый смысл.
Смотрит на скриншоты графиков: узнаёт фигуры и подтверждает зоны крупных заявок (order block), ценовые разрывы (FVG) и снятие ликвидности.
Хранит прошлые сделки вместе с результатом и обстановкой на рынке. Для нового сигнала находит 5–10 самых похожих и передаёт их модели как подсказку.
Как считается уверенность в сделке
По каждому входящему сигналу (например, BHM-3BP, iFVG, SM-OB-CONT, SM-ASIA-SWEEP) система учитывает:
- класс сигнала (A, B, C или D), от которого зависит начальная уверенность: от 0,45 до 0,65;
- надбавки за совпавшие признаки: направление на старшем таймфрейме (+0,05), импульс (+0,03), снятие ликвидности (+0,02);
- поправку по истории: система находит 5–10 похожих сделок и считает долю удачных;
- время: час суток, торговую сессию (Азия, Лондон, Нью-Йорк), сезонность.
Модель выдаёт итоговую уверенность и решение: покупать, продавать или не входить в сделку. Порог — 0,70: всё, что ниже, отбрасывается как спорное. Отдельные проверки в коде следят за объёмом позиции, расстоянием до тейк-профита и стоп-лосса и за тем, не пересекается ли новая сделка с уже открытыми позициями.
Прогон без реальных денег на 100 сигналах
чуть выше задуманных 60–75%: система отсекает даже больше слабых сигналов, чем планировалось
все проверки пройдены — объём позиции, стоп-лосс, пересечение с открытыми позициями
облачная модель при 1000 сигналах в день обошлась бы до $100 в день
Кому это пригодится. Модели на своём компьютере подходят там, где данные не должны покидать компанию: в медицине (закон о персональных данных, 152-ФЗ), в банках, на оборонных предприятиях, в службах безопасности и юридических сервисах. Хватает Mac mini на M2 или M3, а электричества он потребляет немного. Процессоры Apple с общей памятью справляются с моделями на 14 млрд параметров и отвечают достаточно быстро. Если данные можно передавать во внешний сервис, выбор моделей шире. Как выбрать модель для своего продукта, я разобрал в отдельной статье.
Такую же систему я могу развернуть у вас: поиск по вашим документам, запасная модель на случай сбоя основной, все вычисления на вашем компьютере. Наработки остаются у вас.
Похожие кейсы
Бот с цифрами по продажам: шесть метрик, расчёты перепроверили ИИ-агенты
Telegram-бот считает продажи по странам, годам, товарам и штатам США через одно общее ядро метрик. Все цифры…
ИИ-помощник по базе знаний компании в Telegram
Бот отвечает по рабочим чатам, письмам, голосовым и документам и к каждому ответу прикладывает цитаты из…
Автономные боты: как сделать их надёжными и честно проверять на истории
Десяток сервисов принимает решения по потоку внешних событий. Данные приходят по WebSocket в момент события…
Начните с аудита за 5 000 ₽: письменный отчёт и расчёт окупаемости
Расскажу, что автоматизировать в первую очередь, когда это окупится и нужен ли вашей задаче ИИ вообще. Иногда он не нужен.
Или просто задайте вопрос. В рабочее время отвечаю в течение 2 часов