Система крипто-скальпинга с risk engine и audit trail

О проекте

APIX — Django-система для автоматического крипто-скальпинга APIX — это backend-платформа и веб-панель для автоматизированной торговли на криптовалютном рынке через ApeX Omni API. Проект ориентирован на краткосрочный скальпинг, мониторинг рыночной микроструктуры, управление рисками, аудит торговых решений и постепенную подготовку стратегии к production-запуску.

Система умеет получать рыночные данные, анализировать стакан, спред, волатильность, торговую активность и дисбаланс ликвидности, после чего формирует торговый сигнал LONG, SHORT или FLAT. Перед исполнением каждая идея проходит risk engine: проверку баланса, drawdown, комиссии, проскальзывания, плеча, лимитов риска и kill-switch условий.

Что делает проект

Проект решает задачу построения управляемого торгового бота, где важно не просто “открыть сделку”, а понимать, почему бот вошёл или не вошёл в рынок.

Основные возможности:

• автоматический сбор рыночных данных с ApeX
• генерация торговых сигналов на основе микроструктуры рынка
• risk management перед каждой сделкой
• dry-run режим без отправки реальных ордеров
• live mode с реальной отправкой ордеров при включённых защитных флагах
• синхронизация позиций, ордеров и сделок с биржей
• dashboard с live KPI, статусом бота, сигналами, риском и аудитом циклов
• ручное управление ботом: pause, resume, close all, risk override
• AI-контекст для анализа режима рынка и новостного sentiment
• обучение на истории сделок и анализ убыточных паттернов
• Prometheus-compatible endpoint для мониторинга

production-деплой через Gunicorn, Nginx, systemd и таймеры.

Как работает

Внутри система построена как Django-приложение с отдельными сервисами для каждого этапа торгового цикла.

Типовой цикл выглядит так:

Получение данных Бот получает актуальные данные рынка: bid/ask, spread, mid price, orderbook imbalance, trade intensity, volatility и другие параметры.

Feature Engineering Из сырых данных строятся признаки для принятия решения: сила дисбаланса, качество спреда, активность сделок, волатильность, рыночный режим.

Signal Engine На основе признаков система формирует торговый сигнал: LONG, SHORT или FLAT, а также score и rationale — объяснение причины сигнала.

Risk Engine Перед исполнением сигнал проходит фильтры риска: доступный баланс, максимальный риск на сделку, дневная просадка, комиссии, slippage, ликвидность, kill-switch.

Execution Engine Если все проверки пройдены и включён live mode, система отправляет ордер через ApeX API. В dry-run режиме ордер не отправляется, но сохраняется полный аудит решения.

State Sync Отдельные команды синхронизируют состояние позиций, ордеров и исполнений с биржей, чтобы локальная база отражала реальное состояние аккаунта.

Audit & Learning Каждый цикл сохраняется в TradingCycleAudit: причина входа или отказа, параметры сигнала, риск, детали проверки. Реальные сделки дополнительно попадают в обучающий цикл для анализа результатов.

Dashboard Веб-интерфейс показывает текущее состояние бота, сигналы, риск, статистику, причины отказов, графики и элементы управления.

Технологический стек

Backend: Python, Django

Database: SQLite для локального режима, PostgreSQL для production

Trading API: ApeX Omni API

Realtime / data: HTTP API, WebSocket endpoints

Frontend: Django templates, JavaScript, CSS

Analytics: pandas, numpy, scikit-learn, Bokeh

AI-интеграции: разбор новостного фона и режима рынка

Monitoring: Prometheus metrics endpoint, Telegram alerts

Deployment: Gunicorn, Nginx, systemd, deploy scripts

Testing / Validation: Django tests, backtests, soak tests, strategy validation commands

Ключевые особенности

Проект выделяется тем, что в нём реализована не только торговая логика, но и полноценная operational-система вокруг неё.

Есть безопасный dry-run режим, где бот работает на реальных рыночных данных и реальном балансе ApeX, но не отправляет ордера. Это позволяет проверять поведение стратегии без риска для капитала.

Также реализован подробный audit trail: если бот не входит в сделку, система сохраняет причину, например no_trade:insufficient_balance, fee_edge_too_low, flat_signal, risk_blocked и т.д. Это помогает не гадать, почему стратегия молчит, а видеть конкретную причину.

Дополнительно есть learning layer: система хранит контекст сделок, результаты, убыточные паттерны и может формировать предложения по улучшению стратегии.

Dashboard

В проекте есть защищённая веб-панель оператора. Через неё можно:

• видеть статус бота
• смотреть KPI и live-сигналы
• анализировать spread, drawdown, signal score и risk state
• видеть последние причины торговых решений
• ставить бота на паузу
• возобновлять работу
• закрывать позиции
• временно менять risk limit

смотреть аналитику и training lab. Интерфейс рассчитан не просто на отображение данных, а на контроль production-бота.

Безопасность и контроль риска

Перед live-торговлей проект требует явного включения защитных флагов:

• разрешение на отправку ордеров
• подтверждение готовности signing-ключей
• risk checks
• kill-switch
• drawdown protection
• проверка stale data

контроль partial fill и latency. Это снижает риск случайного запуска реальной торговли без подготовки.