План разработки бота - shoumq/bybit_scalp GitHub Wiki

План реализации проекта: Скальпинговый трейдинговый бот с использованием ML

Срок: 45 дней
Команда:

Тимлид: Иван

Архитектор: Андрей

Тестировщик: Эльес


1. ЭТАП 1: Инициализация (Дни 1-5)

Цель: Постановка целей и планирование

Роль Задачи ДДЛ
Иван Создание репозитория, Roadmap проекта, распределение ролей 2025-03-26
Андрей Анализ API бирж (Binance/Bybit), выбор стека (Python, FastAPI, PyTorch)
Эльес Настройка CI/CD (GitHub Actions), подготовка тестовых сценариев

2. ЭТАП 2: Архитектура и данные (Дни 6-10)

Цель: Проектирование системы

Роль Задачи ДДЛ
Андрей Схема данных, WebSocket для реальных данных, ETL-пайплайн 2025-03-30
Эльес Тесты подключения к API, валидация качества данных
Иван Утверждение архитектуры, координация со стейкхолдерами

3. ЭТАП 3: ML-ядро (Дни 11-20)

Цель: Разработка модели

Роль Задачи ДДЛ
Андрей Построение LSTM/Transformer модели, hyperparameter tuning 2025-04-10
Эльес Тестирование точности (MSE, Sharpe), бэктест на исторических данных
Иван Контроль прогресса, риск-анализ

4. ЭТАП 4: Торговая система (Дни 21-28)

Цель: Логика исполнения сделок

Роль Задачи ДДЛ
Андрей Алгоритм ордеров, интеграция с биржей, балансировка лотов 2025-04-19
Эльес Тесты скорости исполнения (<100 мс), стресс-тесты (500+ сделок/мин)
Иван Управление инцидентами, приоритезация задач

5. ЭТАП 5: UI и аналитика (Дни 29-35)

Цель: Интерфейс управления

Роль Задачи ДДЛ
Андрей API для дашборда (PnL, сделки), Telegram-уведомления 2025-04-25
Эльес Юзабилити-тесты, проверка графиков (Chart.js)
Иван Сбор feedback от beta-тестеров, планирование доработок

6. ЭТАП 6: Оптимизация (Дни 36-40)

Цель: Устранение узких мест

Роль Задачи ДДЛ
Андрей Квантование ML-модели, шифрование API-ключей 2025-05-01
Эльес Penetration-тесты (OWASP ZAP), нагрузочное тестирование
Иван Оценка рисков, резервное копирование

7. ЭТАП 7: Запуск (Дни 41-45)

Цель: Деплой и документация

Роль Задачи ДДЛ
Андрей Деплой на AWS/GCP, настройка мониторинга (Prometheus/Grafana) 2025-05-06
Эльес Регрессионное тестирование, smoke-тесты
Иван Документация для пользователей, план поддержки

Критерии приемки:

Точность модели: >82% (F1-score)

Скорость исполнения: <50 мс

Надежность: 99.95% uptime

Безопасность: 0 критических уязвимостей (OWASP)

Инструменты:

Разработка: Python, FastAPI, PyTorch, Go

Тестирование: PyTest, Mock

Инфраструктура: Docker, Prometheus

Риски и решения:

Риск Митигация
Резкий рост волатильности Лимит на дневную просадку
Сбои API биржи Фолбэк на резервный сервер
Дрифт модели Авторетренинг раз в 24 часа