Ульченко Ф.С.
РАЗРАБОТКА ТЕХНИЧЕСКОГО ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ *
Аннотация:
в статье представлен процесс разработки технического задания (ТЗ) для программного обеспечения, предназначенного для автоматизированного анализа и обработки данных в сфере торговли криптовалютами. Описывается проектирование системы, основанной на модели LSTM (Long Short-Term Memory), для прогнозирования цен активов и автоматической генерации торговых сигналов. Подробно рассмотрены функциональные требования к системе, включая сбор и предварительную обработку данных, обучение и валидацию модели, автоматическое исполнение ордеров через API биржи Bybit, а также мониторинг и управление торговой стратегией. Особое внимание уделено требованиям к организации входных и выходных данных, а также к обеспечению надежности и отказоустойчивости системы при работе с внешними API. Предложенный подход к разработке ТЗ направлен на создание масштабируемого и гибкого решения для автоматизированной торговли криптовалютами, учитывающего риски и обеспечивающего прозрачность торговых операций.
Ключевые слова:
автоматизированная торговля, криптовалюты, техническое задание, анализ данных, машинное обучение, финансовые технологии
В современном мире финансовых технологий наблюдается экспоненциальный рост интереса к автоматизированным системам торговли криптовалютами. Волатильность рынка криптовалют и доступность больших объемов исторических данных создают благоприятные условия для применения методов машинного обучения, позволяющих прогнозировать ценовые колебания и автоматически совершать торговые операции. Одним из наиболее перспективных подходов является использование рекуррентных нейронных сетей (RNN), и, в частности, архитектуры LSTM, способной эффективно обрабатывать временные ряды и выявлять сложные закономерности.Целью данной работы является разработка технического задания для программного обеспечения, предназначенного для автоматизированного анализа и обработки данных в сфере торговли криптовалютами с использованием LSTM-модели. Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания надежной и эффективной платформы, способной генерировать торговые сигналы и автоматически исполнять ордера на основе прогнозов цен криптовалют, обеспечивая при этом управление рисками и прозрачность торговых операций.В рамках данной статьи будут рассмотрены основные этапы разработки ТЗ, включая определение функциональных и нефункциональных требований, описание архитектуры системы, а также требования к организации входных и выходных данных.Разрабатываемое программное обеспечение представляет собой комплексную систему для автоматизированной высокочастотной торговли криптовалютами. Ключевым компонентом системы является LSTM-модель, которая обучается на исторических данных о ценах активов и технических индикаторах, и генерирует прогнозы будущих цен. Система использует эти прогнозы для автоматического формирования торговых сигналов, определяющих моменты для размещения лимитных ордеров на покупку или продажу криптовалюты через Bybit API. Система обеспечивает мониторинг открытых позиций и автоматическое закрытие ордеров по достижении заданных уровней стоп-лосс или тейк-профит. Предусмотрена гибкая настройка параметров торговой стратегии, таких как начальный капитал, допустимый уровень риска на сделку, период обучения модели, выбор технических индикаторов, что позволяет адаптировать систему к различным рыночным условиям. Механизм обратной связи обеспечивает постоянную корректировку стратегии на основе исторических данных и результатов работы системы.Система предназначена для непрерывной круглосуточной работы, обеспечивая автоматическую обработку данных и совершение торговых операций в режиме реального времени. Для повышения надежности система включает механизмы мониторинга доступности API и автоматическое переключение на резервный источник данных в случае возникновения проблем с основным источником. Система обеспечивает полную прозрачность торговых операций и предоставляет пользователю подробную отчетность о результатах работы. Взаимодействие с пользователем осуществляется через Telegram-бот.Для достижения поставленных целей, Система должна соответствовать следующим функциональным требованиям:1) Сбор и обработка данных:Автоматизированное получение данных: Автоматизированное извлечение данных о ценах, объемах торгов и временных метках для заданного набора криптовалютных пар с использованием API (Bybit, CoinGecko). Поддерживаемые форматы данных: JSON, CSV. Предусмотрена возможность управления частотой запросов для предотвращения перегрузки API.Предварительная обработка данных: Очистка, нормализация и подготовка данных для обучения LSTM-модели. Это включает в себя обработку пропущенных значений, выявление и удаление выбросов, а также преобразование данных в формат, совместимый с LSTM-моделью (масштабирование, нормализация).2) Моделирование и прогнозирование:Обучение и валидация LSTM-модели: Обучение LSTM-модели на исторических данных с использованием набора технических индикаторов, выбранных пользователем.Валидация модели: Реализован механизм валидации модели на независимом наборе данных (тестовой выборке) для оценки точности прогнозирования и предотвращения переобучения. Используются метрики, такие как среднеквадратическая ошибка (MSE) или средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE).3) Торговые операции:Генерация торговых сигналов: Генерация торговых сигналов (покупка/продажа) на основе прогнозов LSTM-модели и параметров торговой стратегии, заданных пользователем (уровни стоп-лосс, тейк-профит, допустимый риск на сделку).Автоматизированное исполнение ордеров: Автоматическое размещение и управление лимитными ордерами через Bybit API, обеспечивая обработку подтверждений и ошибок при выполнении транзакций.4) Мониторинг и управление:Мониторинг позиций и анализ эффективности: Отслеживание открытых позиций, расчет прибыли/убытка (PNL) в режиме реального времени и анализ эффективности торговой стратегии на основе заданных пользователем критериев.Корректировка стратегии: Предусмотрен механизм для ручной или автоматической корректировки параметров торговой стратегии на основе анализа PNL и результатов работы LSTM-модели. В автоматическом режиме корректировка может осуществляться на основе алгоритмов оптимизации.5) Отчетность и оповещения:Формирование отчетности: Генерация отчетов о торговых операциях, PNL, эффективности модели и других ключевых метрик. Отчеты доступны в форматах CSV и JSON.Интеграция с Telegram: Отправка уведомлений о важных событиях (открытие/закрытие позиций, достижение стоп-лосс/тейк-профит, значительные изменения PNL) через Telegram-бот.Система должна обеспечивать эффективную обработку входных данных и представление выходных данных в удобном для анализа формате. Входные данные включают исторические и текущие данные о ценах криптовалют, а именно данные о ценах Open, High, Low, Close (OHLC), объемах торгов и временных метках для заданного набора криптовалютных пар, получаемые из API Bybit и CoinGecko в формате JSON. Система должна поддерживать различные частоты данных, включая 1 минуту, 5 минут, 1 час и другие, а также обеспечивать расчет и использование индикаторов технического анализа, таких как RSI (Relative Strength Index), MACD (Moving Average Convergence Divergence) и Bollinger Bands. Выходные данные включают отчеты о торговых операциях, содержащие время размещения и закрытия ордера, цену покупки/продажи, объем, прибыль/убыток каждой сделки и суммарный PNL, представляемые в форматах CSV и JSON. Дополнительно формируются отчеты о работе LSTM-модели, содержащие информацию о точности прогнозов, метрики оценки качества модели (MSE, RMSE, MAE, R-squared) и графики прогнозов, представляемые в форматах CSV, JSON и в виде графических изображений (PNG, JPEG). Предусмотрена отправка уведомлений через Telegram-бот, содержащих информацию об открытии/закрытии позиций, достижении уровней стоп-лосс/тейк-профит, значительных изменениях PNL и предупреждения о сбоях в работе системы или API, в формате текстовых сообщений.В данной статье представлен детальный план разработки технического задания для программного обеспечения, предназначенного для автоматизированного анализа и обработки данных в сфере торговли криптовалютами. Предложенная архитектура системы, основанная на использовании LSTM-модели, обеспечивает возможность прогнозирования цен активов и автоматической генерации торговых сигналов. Особое внимание уделено требованиям к обеспечению надежности, отказоустойчивости и гибкости системы при работе с внешними API.Дальнейшие исследования могут быть направлены на оптимизацию параметров LSTM-модели, разработку более совершенных алгоритмов управления рисками, а также на интеграцию системы с другими торговыми платформами.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 4
Ссылка для цитирования:
Ульченко Ф.С. РАЗРАБОТКА ТЕХНИЧЕСКОГО ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ // Вестник науки №5 (86) том 4. С. 1474 - 1479. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23454 (дата обращения: 12.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+