На данный момент проект временно заморожен в связи с недостаточным уровнем финансирования для дальнейшего развития и масштабирования. Однако мы хотим поделиться результатами, которых удалось достичь за время активной разработки.
Разработчики:
Манжос Сергей
Linux System Administrator и DevOps-инженер, айтишник проекта WhiteRock AI. Отвечаю за всю техническую сторону: от железа и сети до архитектуры микросервисов, ML-инфраструктуры на GPU и продакшн-эксплуатации системы 24/7.
Функции в проекте
- Проектирование и реализация всей микросервисной архитектуры WhiteRock AI: 6 независимых AI-сервисов (FinGPT, Prophet, Trading Gym, Darts, Fuzzy Logic, DeepSeek-оркестратор), data collector, ensemble-слой, limit order advisor, liquidation streamer, dashboard.
- Контейнеризация и оркестрация, сетевая изоляция сервисов.
- Подготовка GPU-инфраструктуры под локальные LLM и ML-модели: драйверы NVIDIA, CUDA, проброс GPU в контейнеры, оптимизация загрузки видеопамяти.
- Сбор и нормализация биржевых данных, интеграция с Bybit API, обработка потоков ликвидаций в реальном времени.
- Полный observability-стек: Prometheus (метрики), Loki + Promtail (логи), Grafana (дашборды и алертинг), health-checks для всех сервисов.
- DevOps-конвейер: воспроизводимые сборки, обновление, бэкапы, восстановление, дисциплина изменений.
- Перевод торговой и аналитической логики команды в код: интеграция стратегий Ивана и риск-моделей Константина в автоматизированный конвейер принятия решений.
Константин Латынин
PhD в экономике, инвестор и практикующий юрист. Работаю на стыке аналитики рынков, риск-менеджмента, регуляторики и AI-продуктов. Фокус: системная оценка рынков и активов, построение устойчивых моделей принятия решений и развитие финтех-решений, где важны точность, комплаенс и дисциплина управления капиталом.
Ключевой подход: данные → гипотеза → проверка → риск-профиль → решение. Применимо к крипто и фондовым рынкам, портфельным стратегиям, продуктам автоматизации и инвестиционной среде.
Функции в проекте:
• Аналитика рынков / риск-контур / методология принятия решений / регуляторная надстройка
• “Сигналы и шум” в структурированную модель: метрики, фильтры, сценарии, контроль рисков
• Результат для пользователя: понятная логика стратегии, прозрачные правила риска, дисциплина исполнения
Компетенции:
• Аналитика активов и капитала: оценка риска, аллокация, сценарное мышление, контроль допущений
• Комплаенс и структурирование: правовые рамки, регуляторные риски, ответственность и прозрачность моделей
• AI-инструменты для исследований и продуктов: OpenAI GPTs, Claude 3, Gemini, Notion AI — аналитика, документация, моделирование, продуктовая упаковка
• Операционная дисциплина: документация, процессы, аналитика и контроль качества.
Владение инструментами (AI):
• OpenAI GPTs, Claude, Gemini, Notion AI — аналитика, документооборот, вычислительные модели, обработка больших объёмов информации
Платформы (market intelligence / trading):
• TradingView, CoinGlass, CoinMarketCap, Interactive Brokers, Finviz — аналитика, гипотезы и стратегии, индикаторы, риск-менеджмент.
ИНТЕРЕСЫ
• Фондовые и криптовалютные рынки, инвестиционные решения, системная аналитика, risk frameworks, финтех-продукты, AI-автоматизация
• Научные исследования и публикации
АНАЛИТИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ И ИССЛЕДОВАНИЯ
• «LegalTech Revolution: Navigating the Future of Law and AI Innovations» — публикация на Medium
ОПЫТ
Advisor — Thundermark Capital
02.2024 – 12.2024
• Аналитика, ресерч, коммуникации, написание научных материалов.
Attorney / Independent Practice
12.2020 – н.в.
• Практика в среде, где важны доказательная база, системность, управление риском и ответственность;
• Перенос правовой логики на финтех-задачи: правила, ограничения, контроль ошибок, документирование решений;
Associate / Senior Associate — Law Firm
09.2018 – 04.2020
• Комплексные кейсы, структурирование аргументации и приоритизация
• Безопасность и защита бизнеса: оценка рисков, дисциплина процессов, контроль качества решений
ОБРАЗОВАНИЕ
• PhD, Economics — Uzhhorod National University
• Master’s in Law — Taras Shevchenko National University of Kyiv
• Double-Degree Master’s in Law — Mykolas Romeris University
• Курсы: Financial Accounting (Wharton Online), Technology Entrepreneurship (Harvard University / edX), HUGS — инвестиции и управление капиталом.
КОНТАКТЫ:
Текущее местоположение: Валенсия, Испания, Av. de les Corts Velencianes, Valencia, 46015.
Средства связи:
• +380 (93) 044-25-52 (WhatsApp, Telegram)
• +34 677 423 699
Никитин Иван
Трейдер и специалист по рыночным стратегиям, работающий на стыке криптовалютных рынков, алгоритмического трейдинга и риск-менеджмента. В команде проекта отвечаю за торговую логику, разработку стратегий и построение системы принятия решений, которая превращает рыночный хаос в понятные правила входа, выхода и контроля рисков.
Основная экспертиза — это дисциплина трейдинга, структурирование торговых сценариев и создание стратегий, которые способны работать в реальной рыночной среде: в условиях высокой волатильности, новостных импульсов и постоянной смены фаз рынка.
В проекте криптобота выступаю как человек, который формирует практическое ядро продукта — то, что непосредственно влияет на результат пользователя: логика сделок, фильтрация сигналов, управление капиталом и защита от рыночных аномалий.
Ключевой подход
Рынок → данные → структура → сценарий → риск-профиль → сделка → контроль → результат.
Трейдинг в моем понимании — это не эмоции и не азарт, а математика вероятностей, управление риском и дисциплина исполнения. Выстраиваю стратегии так, чтобы каждая сделка была частью общей модели, а не случайным решением.
Функции в проекте
- Разрабатываю и тестирую торговые стратегий для криптовалютного рынка;
Создаю систему риск-менеджмента: лимиты потерь, распределение капитала, контроль просадок. - Анализирую рыночные фазы (тренд / флэт / высокая волатильность) и адаптирую стратегии под сценарии.
- Совместно работаю с аналитиком и разработчиком для перевода трейдерской логики в автоматизированную модель.
Ключевые компетенции
- Системный трейдинг: построение стратегий с четкой структурой и повторяемой логикой.
- Риск-менеджмент: управление капиталом, контроль просадки, защита от экстремальных движений рынка.
- Психология рынка: понимание поведения толпы, ликвидности, импульсов и рыночных ловушек.
- Стратегическое мышление: сценарное планирование и принятие решений на основе вероятностей.
ИНТЕРЕСЫ
Криптовалютные рынки и алгоритмический трейдинг.
Стратегии, основанные на вероятностях и статистике.
Риск-менеджмент и управление капиталом.
Поведение ликвидности и рыночные фазы.
Автоматизация торговых решений и развитие финтех-продуктов.
ОПЫТ
В криптоиндустрии с 2017 года, а занимаюсь трейдингом с 2022 года, опираясь на опыт работы внутри рынка и понимание его циклов, поведения ликвидности и механизмов движения цены.
До того как полностью сфокусироваться на трейдинге, развивал криптопроекты и участвовал в экосистеме крипторынка с практической стороны. Этот опыт дал глубокое понимание того, как устроен рынок не только “на графике”, но и на уровне участников, интересов капитала и факторов, которые формируют движение цены.
Коротко о главном
WhiteRock — это собственная (self-hosted) платформа для анализа криптовалютного рынка, построенная на искусственном интеллекте. Если объяснить простыми словами: представьте, что у вас есть команда из шести разных экспертов-аналитиков. Один читает новости и оценивает настроение рынка, другой строит прогноз по графику цены, третий моделирует поведение опытного трейдера, четвёртый умеет работать в условиях хаоса и шума, пятый перепроверяет всех остальных независимо, а шестой — главный — выслушивает их всех, сопоставляет мнения и выдаёт финальное решение: покупать, продавать или подождать.
Только в роли этих экспертов выступают не люди, а специально обученные модели искусственного интеллекта, работающие на собственных серверах с поддержкой видеокарт (GPU). Они никогда не устают, не паникуют от красных свечей и не ловят «эмоциональные» сделки в три часа ночи.
WhiteRock сводит всё это в одно понятное окно, где пользователь видит: какую пару торговать, в какой момент входить, где ставить стоп-лосс (защиту от убытка), где фиксировать прибыль и насколько система уверена в своём прогнозе.
Зачем вообще нужен такой проект
Криптовалютный рынок — это не «спокойная биржа», а живая среда, где цены меняются круглосуточно, новости влияют на котировки за секунды, а одни и те же сигналы у разных индикаторов могут противоречить друг другу. Даже опытный трейдер физически не способен одновременно отслеживать десятки активов, читать сотни новостей и считать математические индикаторы в режиме нон-стоп.
WhiteRock берёт эту рутину на себя:
- Собирает биржевые данные.
- Обрабатывает их сразу несколькими моделями ИИ.
- Считает технические индикаторы.
- Читает новости и оценивает их тон.
- Сравнивает мнения «экспертов» внутри системы.
- Выдаёт пользователю короткое и понятное решение со всеми параметрами входа.
Главная идея: решение принимается не на основе одного сигнала, а на основе цельной картины рынка, собранной из разных независимых источников.
Из чего состоит «мозг» системы — ИИ-конвейер
WhiteRock использует не одну модель ИИ, а целую связку. Каждая отвечает за свой участок работы, а в конце все их мнения сводятся в одно решение. Это называется мультимодельным конвейером.
DeepSeek-R1 — «главный аналитик»
Это большая языковая модель (LLM), которую проект запускает у себя на сервере (через систему Ollama). DeepSeek получает на вход всё, что собрали другие модели, сопоставляет их выводы и формулирует финальную торговую рекомендацию: направление сделки (LONG / SHORT / WAIT), точку входа, уровень стоп-лосса, до трёх уровней тейк-профита, рекомендуемый размер позиции, соотношение «риск/прибыль» и общий уровень уверенности.
DeepSeek работает не «болтливо», а строго по структурированному формату — отвечает по чёткому шаблону, который потом автоматически попадает в базу данных и в интерфейс пользователя.
FinGPT (на базе FinBERT, ProsusAI/finbert) — «новостной аналитик»
Эта модель умеет читать финансовые новости и понимать их эмоциональную окраску. Что она делает:
- Берёт RSS-ленты десятков крипто- и финансовых изданий.
- Убирает повторяющиеся новости-дубликаты.
- Оценивает общий тон новостного фона: позитивный, негативный или нейтральный.
- Отслеживает, в какую сторону этот тон меняется со временем.
- Подсвечивает ключевые темы и события, которые могут резко повлиять на цену.
Это особенно ценно, потому что цены на криптовалюту часто двигаются именно от новостей, а не от «чистой математики».
Prophet — «прогнозист тренда»
Prophet — известная модель прогнозирования временных рядов. В WhiteRock она работает в нескольких конфигурациях одновременно. Её задача — оценить, куда вероятнее всего пойдёт цена дальше: вверх, вниз или вбок. Она анализирует тренды, сезонность, использует технические индикаторы как дополнительные регрессоры, делает несколько прогнозов сразу и проверяет их между собой (cross-validation), а потом собирает в общий ансамбль. На выходе пользователь получает не только направление, но и силу движения, и уровень уверенности.
Darts — «второй независимый прогнозист»
Darts — это библиотека, которая включает в себя несколько математических подходов: ARIMA, экспоненциальное сглаживание, линейная регрессия, случайный лес. Главная фишка — модель автоматически выбирает, какой подход лучше подходит в текущий момент: при сильном тренде, при флэте, при высокой или низкой волатильности.
Зачем это нужно? Чтобы у системы было «второе мнение», независимое от Prophet. Если оба прогнозиста соглашаются — уверенность в сигнале выше. Если расходятся — система автоматически снижает уверенность и чаще выбирает «подождать».
Darts строит не только направление, но и доверительные интервалы, оценку силы тренда, профиль волатильности и ценовые цели с учётом риска на разных горизонтах — короткий, средний и долгий.
Trading Gym (агенты обучения с подкреплением — DQN и PPO)
Это, пожалуй, самый интересный «эксперт» в команде. Trading Gym — это среда, в которой ИИ-агенты учатся торговать так же, как ребёнок учится ходить: пробуют, ошибаются и постепенно понимают, какие действия в каких ситуациях приводят к прибыли, а какие — к убытку.
Что делает Trading Gym:
- Запускает пошаговую симуляцию рынка на исторических данных.
- Отслеживает баланс портфеля, открытые позиции и общую стоимость капитала.
- Анализирует цену, объём и технические индикаторы (RSI, MACD, полосы Боллинджера).
- Определяет «режим рынка» (тренд, флэт, перегретое состояние) и выбирает наиболее подходящего обученного агента.
- Выдаёт рекомендацию: BUY / SELL / HOLD, плюс вероятности и уровень уверенности.
Это даёт системе нечто вроде «опыта»: модель действует не по формуле, а по натренированным реакциям на похожие ситуации в прошлом.
Fuzzy Time Series — «эксперт по хаотичным рынкам»
Fuzzy TS — модель, основанная на нечёткой логике. Она специально создана для тех случаев, когда рынок ведёт себя «нервно»: резкие всплески, ложные движения, обилие шума.
Идея в том, что вместо точных чисел модель работает в «лингвистических интервалах» — то есть оценивает движение как «слабый рост», «средний рост», «сильное падение» и так далее. Это делает её устойчивой к случайным выбросам и помогает не реагировать на «фейковые» сигналы. На выходе — направление, уровень уверенности и предполагаемый путь цены на ближайший горизонт.
Ensemble AI — «модератор экспертного совета» (наш продукт)
Когда у вас шесть мнений, кто-то должен их свести воедино. Ensemble AI — это слой агрегации, который:
- Приводит сигналы всех моделей к единой шкале.
- Применяет взвешенное голосование (одни модели имеют больший вес, другие — меньший, в зависимости от текущей ситуации).
- Объединяет уровни уверенности (confidence fusion).
- Проверяет согласованность сигналов между собой.
- Использует адаптивные пороги, чтобы не было перекоса в сторону «вечного HOLD» — то есть чтобы система не превращалась в трусливого аналитика, который всегда советует «подождать».
- Разрешает конфликты, когда модели говорят разное.
Результат Ensemble — предварительный консолидированный сигнал, который затем передаётся в DeepSeek для финального решения.
Как система анализирует одну торговую пару — шаг за шагом
Чтобы стало совсем понятно, как всё работает «вживую», вот полный цикл анализа одной торговой пары (например, BTC/USDT):
Шаг 1. Сбор цен и проверка надёжности данных. Система забирает свечные данные с биржи Bybit. Если основной канал по какой-то причине недоступен — автоматически включается резервный источник через CCXT. Данные очищаются от «провалов» и аномальных скачков. На выходе — надёжная основа для всех расчётов.
Шаг 2. «Картина рынка» через индикаторы. Считаются классические индикаторы: RSI, MACD, полосы Боллинджера, SMA/EMA, ATR, ADX и объёмы. Система понимает, в каком состоянии рынок: спокойный или «нервный», ускоряется или замедляется, перегрет или перепродан.
Шаг 3. Прогноз тренда через Prophet. Первый «эксперт» даёт своё мнение о направлении движения и уровне уверенности.
Шаг 4. Анализ новостей через FinGPT. Параллельно читается новостной фон. Если выходят важные негативные новости, это сразу отражается на финальной рекомендации.
Шаг 5. Второй прогноз через Darts. Независимая проверка прогноза Prophet с помощью альтернативных моделей.
Шаг 6. Устойчивость к шуму через Fuzzy TS. Модель оценивает картину в «нечётких» категориях, помогая не реагировать на ложные сигналы.
Шаг 7. Поведенческий взгляд через Trading Gym. ИИ-агент «вспоминает», как обычно вели себя успешные трейдеры в похожих ситуациях, и предлагает свой сценарий — с учётом не только потенциальной прибыли, но и риска.
Шаг 8. Сбор мнений в Ensemble. Все «голоса» сводятся вместе: где модели согласны, где спорят, и какой общий вектор.
Шаг 9. Финальный арбитр — DeepSeek. DeepSeek получает всё: исходные цены, индикаторы, мнения других моделей, новостной фон, ситуацию по орбитебуку (стакан заявок), funding rate, открытый интерес, рыночную сессию и предупреждения о качестве данных. Он разрешает противоречия и выдаёт финальное решение в строгом формате: позиция (LONG/SHORT/WAIT), точка входа, три уровня тейк-профита, стоп-лосс, размер позиции, соотношение риск/прибыль, уровень уверенности (HIGH/MEDIUM/LOW), временной горизонт и однозначный ответ — открывать сделку (DO_TRADE: YES) или нет (NO).
Завершение цикла. Результат каждой пары сохраняется в базу данных и отображается в интерфейсе. Когда обработаны все пары — пакетный запуск считается завершённым и попадает в историю. Это позволяет отслеживать качество аналитики во времени и сравнивать запуски между собой.
Все 17 приоритетных пар анализируются последовательно, а не одновременно — система обрабатывает их по очереди, начиная с самых ликвидных и волатильных (BTC, ETH, BNB, SOL, XRP, TON, TRX, DOGE, ADA, AVAX, DOT, LINK, UNI, ATOM, HBAR, LTC, BCH).
Откуда берутся данные
Хорошая аналитика начинается с хороших данных. Поэтому WhiteRock не полагается на один источник:
- Основные цены и свечи — биржа Bybit.
- Резервный источник — библиотека CCXT, дающая доступ к десяткам других бирж, если основной канал «отвалился».
- Новости — RSS-ленты крупных крипто- и финансовых изданий.
- Внутренние метрики — система сама считает силу тренда, состояния перекупленности/перепроданности и волатильность.
Благодаря этой архитектуре платформа никогда не остаётся «слепой».
Что видит пользователь
Публичные результаты аналитики (бесплатно для всех)
Команда реализовала открытый доступ к результатам системы. На публичной странице любой посетитель может посмотреть:
- Список торговых пар и рекомендации по ним.
- Точки входа, уровни тейк-профита и стоп-лосса.
- Соотношение риск/прибыль (RR).
- Время публикации анализа.
- Систему голосования, доступную для всех посетителей сайта.
Это делает проект прозрачным: любой независимый трейдер или аналитик может оценить качество работы алгоритмов и сравнить рекомендации с реальным движением рынка.
Для зарегистрированных пользователей — расширенный функционал
После регистрации пользователь попадает в собственный кабинет с целым набором инструментов.
Полноценная мультиаккаунт-система. Каждый аккаунт работает независимо: свои настройки, своя история, своя приватность. Никакого пересечения данных между пользователями.
Гибкое управление API-ключами. Поддерживаются как реальный торговый аккаунт, так и режим Demo Trading. Пользователь может сначала спокойно проверить систему на демо, убедиться в её прибыльности и стабильности — и только потом подключить настоящие ключи. На демо нет ограничения по времени: испытательный период длится столько, сколько нужно.
Кастомные позиции в мониторинге. Если у пользователя есть собственная идея — он может вручную задать торговую пару, точку входа, стоп-лосс, тейк-профит и выбрать, где открыть позицию: на реальном аккаунте или на демо. Платформа возьмёт под контроль отслеживание этой позиции.
Hot Pairs — горячие пары. На этой странице публикуются результаты автоматической аналитики. Любую пару отсюда можно добавить в мониторинг с уже рассчитанными параметрами. Позиция автоматически откроется в тот момент, когда текущая цена актива пересечёт заданную точку входа.
Активный мониторинг с двумя статусами. Когда пользователь активирует мониторинг, пара появляется в специальной панели:
- Статус ACTIVE — позиция «ждёт» своего ценового уровня.
- Статус TRIGGERED — позиция уже автоматически открыта при пересечении уровня. Для каждой позиции отображается время открытия, точка входа, уровни тейк-профита, стоп-лосс, а также колонка Last Price, которая обновляется каждые 10 секунд. Мониторинг можно отключить вручную в любой момент.
Страница DP (DeepSeek Prompt). Зарегистрированные пользователи могут напрямую общаться с DeepSeek через специальный интерфейс. Это, по сути, личный ИИ-консультант, к которому можно обращаться с любыми вопросами — от уточняющих по аналитике до общих про рынок.
Уникальная логика входа в сделку — то, чего нет у большинства
Это одна из самых сильных сторон проекта, и заслуживает отдельного объяснения простым языком.
Большинство трейдеров и обычных ботов отправляют ордер на биржу сразу же. Цена ещё не подтвердила движение, а позиция уже активна — и это часто приводит к потерям на ложных пробоях.
WhiteRock работает иначе. В системе встроена структурная логика исполнения:
- Алгоритм заранее определяет точные условия для входа.
- Позиция активируется только тогда, когда цена достигает нужного уровня и все заранее заданные критерии выполнены.
- До этого момента никакого «висения в рынке» нет — деньги не подвергаются риску.
- Сразу после открытия позиции автоматически расставляются стоп-лосс и тейк-профит на заранее рассчитанных уровнях.
То есть исполнение управляется не ручной интуицией, не эмоциями и не «успеть бы войти», а правилами. Это резко снижает количество ненужных входов, защищает от ловушек ликвидности (так называемых fakeouts — ложных пробоев) и убирает эмоциональный фактор из торговли.
Дополнительно: пока сигналы не подтверждены живым движением цены, система не открывает позицию — даже если все индикаторы кричат «покупай». Это страховка от манипулятивных движений, которые случаются на криптовалютном рынке постоянно.
И вишенка на торте — возможность открывать несколько позиций одним кликом, имея перед глазами все рассчитанные параметры и уровень уверенности алгоритма.
Технологическая архитектура — кратко и понятно
Под капотом WhiteRock устроен как набор «независимых работников» — это называется микросервисной архитектурой. Каждая модель ИИ живёт в своём собственном изолированном контейнере (Docker) и общается с остальными через сеть.
- FinGPT Service (порт 8001) — анализ новостей и паттернов.
- Prophet Service (порт 8002) — прогноз временных рядов.
- Trading Gym Service (порт 8003) — RL-агенты и симуляция стратегий.
- Darts Service (порт 8004) — продвинутое прогнозирование.
- Fuzzy Logic Service (порт 8007) — нечёткая логика для шумных рынков.
- Ensemble Service — агрегация сигналов.
- DeepSeek Service — финальный LLM-арбитр.
- Data Collector — сбор и проверка рыночных данных.
- Orchestrator — оркестратор всего конвейера анализа.
- Liquidation Streamer — отслеживание ликвидаций.
- Limit Order Advisor — советник по лимитным ордерам.
- Dashboard — пользовательский интерфейс.
- Redis — общая «доска объявлений» между сервисами и кэш.
Почему это важно для пользователя:
- Отказоустойчивость. Если ломается один сервис — остальные продолжают работать.
- Масштабируемость. Можно увеличивать мощность только тех частей системы, где это нужно (например, удвоить мощности для DeepSeek, не трогая остальные).
- Скорость. Разные модели считают параллельно, не мешая друг другу.
- Безопасность. Сервисы изолированы между собой — компрометация одной части не открывает доступ ко всем остальным.
Система полностью self-hosted — то есть она работает на собственных серверах команды, с поддержкой GPU. Это значит: никаких зависимостей от внешних облачных провайдеров ИИ, никаких утечек данных в сторонние сервисы и никаких неожиданных счетов за API.
Как именно DeepSeek получает информацию для финального решения
Чтобы было полное представление, насколько детально работает система, вот что попадает в финальный «промпт» для DeepSeek по каждой паре:
- Роль модели: ей чётко сказано, что она — экспертный аналитический трейдер, анализирующий конкретную пару на конкретном таймфрейме (например, BTCUSDT, 4h).
- Market Data Summary: текущая цена, изменение за 24 часа, волатильность, текущий тренд, объём проанализированных данных и доступные таймфреймы.
- Support & Resistance: уровни поддержки и сопротивления.
- Volume Analysis: анализ объёмов (средний, текущий, тренд).
- Historical Window Stats: статистика за 24 часа, 7 дней, 30 дней и 90 дней.
- Multi-Timeframe Snapshot: срезы по 1d и 1w, чтобы проверить, согласуется ли картина 4h с более крупными таймфреймами.
- Higher-Timeframe Anchor Levels: ключевые уровни на W1, D1 и H4 — именно их система использует как «якоря» для расчёта входа, стопа и целей.
- Market Quality & Risk Flags: торговая сессия (Азия / Лондон / Нью-Йорк), состояние стакана (спред, дисбаланс, глубина), open interest, funding rate, предупреждения о пропавших каналах данных, оценка тренда, текущая волатильность, качество данных и латентность, флаги аномалий и неопределённости. Это система «тормозов», которая не даёт торговать при плохих условиях.
- Additional AI Insights: мнения каждой модели по отдельности — Prophet, FinGPT, Darts, RL-агент, Ensemble — в текстовом виде с пояснениями.
- AI Signal Snapshot (JSON): те же мнения, но в строго машиночитаемом формате с указанием модели, направления, уровня уверенности и комментария.
- Technical Indicators (Compact): «сырые» значения индикаторов (RSI, MACD, BB, SMA, EMA, ATR, ADX, объёмы).
- Indicator Highlights: те же индикаторы, но уже с предварительной интерпретацией на человеческом языке, чтобы стандартизировать понимание.
- Recent Price Action: последние 20 свечей в формате OHLCV — чтобы модель «чувствовала» живой ритм рынка.
- Your Task: строгая инструкция, что именно должна включать в себя итоговая аналитика — структура рынка, технический анализ, оценка рисков, рекомендация по позиции, обоснование, кросс-проверка с другими ИИ и решение о входе.
- Output Requirements: строгий формат ответа с точными метками (POSITION, ENTRY_POINT, TAKE_PROFIT_1/2/3, STOP_LOSS, POSITION_SIZE, RISK_REWARD_RATIO, CONFIDENCE, TIMEFRAME, DO_TRADE) и правило: если качество данных плохое, объём аномально низкий или сигналы противоречат друг другу — предпочесть WAIT и DO_TRADE: NO.
- Trade Safety Gates: «ворота безопасности» — условия, при которых разрешено выдать YES на открытие сделки. Если тренд и консенсус ИИ противоречат друг другу, размер позиции уменьшается и требуются дополнительные подтверждения.
- Final Output Block: обязательный финальный блок строго фиксированной структуры — это «контракт» между DeepSeek и автоматической системой, которая записывает результат в базу.
Такой уровень детализации означает, что DeepSeek не выдаёт «общие слова» в духе «возможно, стоит купить» — а отвечает по жёсткому алгоритму с конкретными цифрами, которые сразу можно использовать в торговле.
Реальные результаты — без приукрашиваний
Команда честно публикует результаты тестирования на демо-аккаунте биржи.
- Ноябрь–декабрь 2025 года: депозит вырос на +100%. И это в период, когда сам рынок переживал серию каскадных ликвидаций: по данным WatcherGuru (агрегирующего CoinGlass), общие принудительные ликвидации превысили $3.25 млрд в ноябре и $1.87 млрд в декабре.
- Январь–февраль 2026 года: команда сознательно провела серию более рискованных тестов, несмотря на повышенную неопределённость, которую алгоритм сам флагал по основной паре BTCUSDT. Просадка портфеля составила −22%. Контекст: $6.5 млрд ликвидаций в январе и $2.4 млрд в феврале.
- Совокупный результат по двум портфелям с учётом веса капитала: +56%.
Главный вывод не в самих процентах, а в том, что система продемонстрировала ключевое качество — способность контролировать риск и защищать капитал во время резких скачков и каскадных ликвидаций. Это и есть то, ради чего вообще нужна автоматизация: не «выжать максимум», а пройти бурю с минимальными потерями.
И, что важно: эти результаты достигнуты без существенного масштабирования вычислительных мощностей — то есть у системы остаётся большой задел для повышения точности, стабильности и качества исполнения.
Куда движется проект
Команда не останавливается и уже работает над дальнейшим развитием:
- Наращивание серверных мощностей — для повышения скорости и качества аналитики.
- Расширение списка торговых пар в автоматической аналитике.
- Распределение нагрузки между несколькими серверами.
- Подключение дополнительных бирж — чтобы пользователи не были привязаны к одной площадке.
Сильные стороны проекта — итоговый список
- Не один ИИ, а целая команда. Решение всегда формируется коллективно — Prophet, Darts, FinGPT, Trading Gym (DQN + PPO), Fuzzy TS, Ensemble и DeepSeek-R1.
- Self-hosted на собственных GPU-серверах. Никаких зависимостей от внешних API искусственного интеллекта, полный контроль над данными и моделями.
- Микросервисная архитектура. Отказоустойчивость, масштабируемость, изоляция сервисов — система устойчива к сбоям.
- Структурная логика входа. Позиции открываются только после подтверждения ценой, что защищает от ложных пробоев и манипуляций.
- Автоматическое размещение стоп-лосса и тейк-профита. Никаких «забыл поставить защиту».
- Анализ новостного фона. FinGPT собирает RSS из десятков источников, фильтрует дубли, оценивает сентимент и подсвечивает важные события.
- Демо-режим без ограничения по времени. Любой может сначала проверить систему на «бумаге», а потом подключать реальные деньги.
- Гибкий мониторинг кастомных позиций. Можно отдать системе свою идею — она аккуратно её отработает.
- Hot Pairs и автоматическое открытие. Уникальный механизм обхода ограничений биржи на условные ордера.
- Прозрачность. Публичная страница с результатами анализа открыта для всех — даже без регистрации.
- Кросс-проверка качества данных. Резервный канал через CCXT, очистка данных от выбросов, флаги аномалий и неопределённости.
- «Тормоза» в опасных условиях. При плохом качестве данных, аномально низком объёме или противоречивых сигналах система выбирает WAIT и не торгует.
- DeepSeek в роли финального арбитра. Не одна модель ИИ единолично решает судьбу сделки — её решение проходит через проверку и согласование с остальными.
- Полная история запусков. Можно отслеживать качество аналитики во времени, сравнивать разные сессии и видеть динамику.
- Личный ИИ-консультант. Через страницу DP пользователи могут напрямую общаться с DeepSeek.
- Многоаккаунтность. Каждый пользователь работает в полностью изолированной от других среде.
- Доказанные результаты. +56% совокупно за период тестирования, причём с проходом через периоды массовых ликвидаций рынка.
Кому это нужно
WhiteRock будет полезен:
- Начинающим трейдерам, у которых нет времени и опыта, чтобы вручную анализировать рынок и читать новости круглосуточно. Система делает это за них, а демо-режим позволяет учиться без риска для денег.
- Опытным трейдерам, которые ценят системный подход и хотят убрать эмоции из исполнения. Алгоритм не паникует, не «доводит» убыточные сделки и не входит «потому что чувствую».
- Аналитикам, которым интересно посмотреть на работу мультимодельного ИИ-конвейера в реальном времени и сверить выводы с собственными.
- Инвесторам, рассматривающим использование автоматизированных систем в части своего портфеля.
В сухом остатке
WhiteRock AI — это не просто «бот для крипты». Это полноценная аналитическая платформа, которая:
- Использует целый ансамбль современных моделей искусственного интеллекта (DeepSeek-R1, FinGPT/FinBERT, Prophet, Darts, Trading Gym DQN/PPO, Fuzzy TS, Ensemble).
- Работает полностью на собственных серверах, без отправки данных во внешние ИИ-сервисы.
- Имеет уникальную структурную логику исполнения сделок, которая снижает влияние эмоций и ложных сигналов.
- Предоставляет пользователю всё необходимое в одном окне: точку входа, стоп-лосс, тейк-профиты, размер позиции, риск/прибыль и уровень уверенности.
- Доказала свою работоспособность реальным тестированием — с положительным совокупным результатом даже в один из самых турбулентных периодов рынка.
Современный рынок всё больше уходит в сторону вычислительных систем принятия решений на базе ИИ. WhiteRock — это один из самых зрелых и продуманных примеров такого подхода в криптовалютном сегменте, где у обычного человека есть реальный шанс не «соревноваться» с большими алгоритмическими игроками, а получить в свои руки инструмент того же уровня.
