Технологический стек - shoumq/bybit_scalp GitHub Wiki

Backend (ядро бота)

Python – основной язык для алгоритмов скальпинга, ML-моделей (PyTorch/scikit-learn) и анализа данных.

Go – для высокопроизводительных микросервисов

ML-стек

PyTorch – для нейросетевых моделей.

scikit-learn – для классических ML-алгоритмов.

Pandas/Numpy – обработка финансовых данных.

Базы данных

PostgreSQL – для хранения исторических сделок, метрик стратегий, пользователей.

Инфраструктура и инструменты FastAPI – REST API для управления ботом.

Docker – контейнеризация для удобного развертывания.

Git – контроль версий.

Jupyter Notebook – эксперименты с ML-моделями.

Почему такой выбор?

Python – доминирует в ML/Analytics, богатые библиотеки (backtesting, data processing).

Go – где важна скорость и низкие задержки (реальный трейдинг).

PyTorch/scikit-learn – покрывают 90% ML-нужд..