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: