# Algodesks — платформа оптимизации алгоритмической торговли

Платформа для алгоритмической торговли криптофьючерсами: создание стратегий, бэктесты, оптимизация параметров и paper trading на Bybit. Система перебирает сетки параметров на серверах Fly.io, прогоняет бэктесты и сейчас проходит испытания в paper trade режиме.

- **Author:** Фёдор Чищин
- **Role:** Solo founder-engineer
- **Period:** 2025 — настоящее
- **Stack:** Python · FastAPI · Next.js · PostgreSQL · Redis · Fly.io · Bybit
- **Source:** https://fedorthinks.com/ru/work/algodesks

---

## Проблема

Работа с алгоритмической торговлей часто распадается на отдельные инструменты: исследовательские
скрипты, локальные бэктесты, ноутбуки для параметров, раннеры для биржи и операционные дашборды.
В этом разрыве появляется главный риск: стратегия, которая выглядела приемлемо в исследовании, не
всегда совпадает с тем, что потом работает против реальной биржи.

Algodesks закрывает этот разрыв для стратегий на криптофьючерсах. Публичное обещание продукта
простое: строить, бэктестить и запускать торговые стратегии с walk-forward валидацией и исполнением
на Bybit, используя один и тот же движок в исследовании и в рантайме.

## Что делает продукт

Algodesks позволяет пользователю описать стратегию, прогнать её на исторических данных Bybit,
оптимизировать параметры, собрать портфель и запустить результат в paper trading режиме. Сейчас
система проходит испытания на Bybit в paper trade режиме, до открытия реальной торговли деньгами.

Сейчас это не ML-система. Ядро продукта — оптимизация параметров: перебрать наборы настроек,
прогнать бэктесты, отсеять слабые конфигурации, сравнить целевые метрики и применить лучший
кандидат обратно к стратегии или портфелю.

## Как выглядит продукт

## Что я построил

**Бэктест как контракт.** Те же торговые правила, которые проверяются на исторических данных,
используются в runtime-пути. Комиссии, допущения по slippage, trailing stops, trend gates и правила
приёмки являются входами системы, а не заметками в отдельной таблице.

**Оптимизация параметров на Fly.io.** Оптимизация требует вычислений, поэтому такие задачи уходят
на серверы Fly.io, а не блокируют веб-приложение. Job перебирает сетку параметров для выбранных
инструментов, запускает бэктесты по каждому кандидату и возвращает прогресс в продукт.

**Walk-forward валидация.** Система разделяет окно подбора и окно проверки: набор параметров должен
выжить на более позднем отрезке, прежде чем считаться полезным. Цель — снизить overfit, а не делать
вид, что оптимизатор умеет предсказывать рынок.

**Paper trading на Bybit.** Текущая стадия проверки — paper trading на Bybit. Это даёт реалистичное
взаимодействие с биржей, live-тайминг рынка и операционные сбои без включения риска реальными
деньгами слишком рано.

**Продуктовая поверхность.** В публичном приложении есть исследовательский цикл, тарифы, Google
sign-in, потоки бэктестов и портфелей, а также операционный путь от оптимизации до paper trading
сессии.

## Архитектурные решения

**Никакого ML, пока система его не заслужила.** Было бы легко продавать это как AI/ML. Для текущего
продукта это было бы неправдой. Сейчас система использует оптимизацию и бэктесты; ML можно
добавлять позже только если он победит более простой подход в той же дисциплине валидации.

**Одни и те же концепты в исследовании и рантайме.** Параметры стратегии, trend filters, trailing
stops, fee gates и legs портфеля — доменные объекты, а не только поля формы в UI. Так бэктест,
оптимизатор и раннер остаются согласованными.

**Асинхронные задачи по умолчанию.** Бэктесты и оптимизация — долгая работа. Им нужны состояние job,
отмена, события прогресса, retry и понятные типы ошибок. Делать это обычным HTTP request/response
путём было бы хрупко.

**Paper trading перед реальными деньгами.** Продукт намеренно проходит paper trade фазу на Bybit.
Именно там проверяются биржевые ключи, размещение ордеров, live-тайминг и восстановление сессий до
того, как появляется риск реальным капиталом.

## Текущее состояние

Algodesks доступен на [algodesks.com](https://algodesks.com). Публичный сайт позиционирует продукт
вокруг adaptive crypto futures trading, бэктестов, оптимизации и исполнения на Bybit. Платные
тарифы завязаны на исследовательскую ёмкость, optimization runs, paper trading и будущую реальную
торговлю.

Сейчас платформа проходит paper trade проверку на Bybit. Следующий важный рубеж — не «добавить ML»,
а доказать, что оптимизатор, бэктесты, конфигурация портфеля и live execution path ведут себя
согласованно в реальных биржевых условиях.