Elie Vascres
Назад к проектам
Личный R&D

Vikeur

Платформа количественного крипто-трейдинга

2025 – 2026

PythonFastAPINext.jsTypeScriptTimescaleDBRedisDockerCaddy
Приватно — доступ ограничен
Vikeur interface
Обзор

Vikeur — система, которую я разработал самостоятельно для изучения и тестирования автоматизированного крипто-трейдинга. Она собирает рыночные данные, генерирует торговые сигналы и может исполнять сделки — в симулированном («бумажном») режиме или, после подтверждения стратегии, в контролируемом реальном режиме.

Задача

Автоматизированный трейдинг легко может пойти не так и быстро привести к реальным потерям. Я хотел построить систему, где ошибки выявляются рано, а стратегия не может торговать реальными средствами, пока не докажет себя на данных.

Решение

Я разработал бэкенд на Python и FastAPI, который собирает рыночные данные с HTX и Binance в реальном времени, запускает несколько независимых движков принятия решений и объединяет их сигналы через этап калибровки. Отдельный риск-движок проверяет каждое решение перед исполнением и может немедленно остановить всю торговлю через аварийный выключатель.

Мой вклад

Я самостоятельно спроектировал и построил всю систему: пайплайн данных, движки принятия решений, риск-движок, логику жизненного цикла стратегий, дашборд на Next.js и деплой.

Ключевые функции
  • Рыночные данные с HTX и Binance в реальном времени (спот и фьючерсы)
  • Несколько независимых движков принятия решений, объединяемых вероятностной калибровкой
  • Риск-движок с жёстким аварийным выключателем
  • Правило управления, блокирующее реальную торговлю до статистического подтверждения стратегии
  • Автоматическое отключение стратегий, переставших приносить результат
  • Уведомления в Telegram
  • Дашборд на Next.js для наблюдения за системой, защищённый авторизацией
Архитектура
Технические детали

Система работает как набор сервисов (сбор данных, движок решений, риск-движок, исполнение и другие), каждый — с чёткой границей, закреплённой в коде — 16 границ, проверяемых автоматически через import-linter. Используется TimescaleDB для рыночных данных, Redis для быстрого внутреннего обмена сообщениями, деплой — через Docker и Caddy на VPS.

Как это было построено

Я строил её поэтапно, добавляя по одной возможности за раз — сначала данные, затем сигналы, затем риск, затем исполнение, затем мониторинг — тестируя каждый этап перед переходом к следующему.

Текущее состояние

Система функционально завершена и работает в бумажном режиме. Я пока не вводил реальные средства в реальную торговлю — правило управления делает именно то, для чего оно создано.