Я не программист. Я строю алготрейдер на MOEX. Вот что вышло

87 закрытых сделок. Критерий Келли: −15.5%.

Отрицательный Келли означает: у системы нет математически подтверждённого преимущества. Торговать на реальные деньги с таким результатом — значит проигрывать рынку гарантированно.

Эта цифра меня не расстроила. Потому что сам факт что она есть — уже результат. Система собирает реальные данные, считает по ним — и показывает где находится. Насколько точно — покажет время и больше сделок.

Формула Келли простая. Ей нужны два числа: процент выигрышей и среднее соотношение выигрыш/проигрыш.

Звучит элементарно. На практике — ад. Потому что нужна система которая автоматически пишет каждую сделку. Не просто "купил-продал". А какой был режим рынка при входе, что показывал стакан, почему вышли, какая была просадка внутри. Каждую сделку. Без ручной работы.

Большинство алготрейдеров которых я видел в интернете — не делают этого. Они видят что на бычьем рынке заработали и думают что у них есть система. Разница между "рынок вырос и я вырос с ним" и "у меня есть воспроизводимое преимущество" — это ровно то что Келли проверяет.

Я сам до сих пор не уверен что логика принятия решений везде правильная. Шума много, сделок мало для уверенных выводов. Но я хотя бы знаю что не уверен. Это лучше чем думать что всё работает.

Несколько месяцев назад начал делать алготрейдер для Московской биржи. Назвал TITAN LEGION — пафосно, но название прилипло.

Я не пишу код. Вообще. Код пишет AI, я ставлю задачи и проверяю результат. Звучит как халтура — на практике это сложнее чем кажется. AI ошибается, я ошибаюсь, мы ловим ошибки друг друга. Иногда AI создаёт баг и тут же чинит его в следующей итерации — и считает что молодец. Я научился это замечать.

За несколько месяцев — больше 250 пронумерованных изменений. Каждое задокументировано: что сделали, зачем, к чему привело. Без этого через неделю не помнишь что менял и почему.

Сейчас всё работает в режиме бумажной торговли. Живые данные биржи, настоящий стакан, реальные цены — но ордера виртуальные. Цель не заработать. Цель — убедиться что цепочка от сигнала до записи нигде не рвётся.

В какой-то момент я решил пройтись по всей системе и проверить одну вещь: данные вычисляются — записываются — используются при решении — и потом можно проверить что именно система видела. Четыре звена. Если любое выпадает — данные бесполезны.

Нашлось много дыр. Где-то считалось но не записывалось. Где-то записывалось, но к моменту входа система уже видела устаревшую картину. Часть закрыл. Сколько ещё осталось — не знаю, покажет следующий аудит.

Первый честный разбор торгового дня показал: больше половины сделок принимались на неполных данных. Не потому что стратегия плохая. Потому что труба в одном месте текла и данные не доходили.

Звучит скучно. Но именно это и есть работа на текущем этапе. Сначала труба, потом стратегия.

Когда данные полные — начинаешь видеть конкретные вещи.

Пример. Есть защита позиции — адаптивный стоп. По теории должен ограничивать потери. Я посмотрел все сделки где он сработал. Ни одна не восстановилась бы даже если бы стопа не было. Ноль из девятнадцати. То есть стоп работает правильно — он ловит реальные развороты. Проблема не в нём. Проблема в том что система входит на затухающем движении. Ловит хвост а не начало.

Без полной цепочки ты видишь минус в P&L и думаешь "надо стоп подвинуть". С цепочкой видишь что стоп ни при чём — менять надо фильтр входа.

Kelly −15.5% — не приговор. Это диагноз с конкретным адресом.

Недавно K2 Cloud вместе с Хабром опросили 872 айтишника — как они относятся к AI в работе. Вышло четыре типа. Тони Старк — строит на AI всё подряд. Оби-Ван — использует спокойно, без фанатизма. Доктор Хаус — устал и раздражён. Халк — нравится и бесит одновременно.

Я ни один из них. Потому что все четыре — программисты которые используют AI как помощник. У них есть навык, AI его ускоряет.

У меня навыка программирования нет. AI не помогает мне в работе — AI единственный инструмент через который эта работа вообще возможна. Это другие отношения. Ты не можешь позволить себе лениться с промптами или не проверять результат. Потому что если AI написал мусор — ты не увидишь этого по коду. Ты увидишь только когда система начнёт терять деньги.

Параллельно наткнулся на историю инженера из Google — он за месяц написал с помощью AI большой проект и выбросил всё. Его вывод: AI-код одноразовый, не поддерживается, непонятен. У меня противоположный опыт. Разница не в AI. Разница в том что у меня нет роскоши понимать код напрямую — и это заставляет быть строже к процессу. Каждое изменение пронумеровано. Каждое решение записано. Каждый баг — урок который задокументирован. Не потому что я такой дисциплинированный. Потому что без этого через три дня не вспомнишь что система делает и почему.

54% опрошенных в исследовании K2 Cloud готовы дорабатывать результат AI. 35% предпочитают сделать вручную. Я в категории которой нет в их опросе: для меня "вручную" вообще не вариант. И поэтому качество процесса вокруг AI — не опция, а единственный способ не утонуть.

Несколько месяцев работы, 255 итераций, Kelly −15.5%. Точного графика нет. Иногда то что казалось проблемой на месяц решается за вечер. Иногда то что считал решённым оказывается верхушкой чего-то глубже.

Условие перехода к реальным деньгам одно: Келли должен выйти в устойчивый плюс. Не "примерно плюс". Устойчивый, с пониманием почему именно плюс. На достаточном количестве сделок чтобы это был не случайный всплеск.

До этого — бумага. Это единственный способ отличить сигнал от шума до того как поставить на него свои деньги.

Если строите что-то похожее — на MOEX или другом рынке — интересно поговорить про подход к диагностике и сбору данных. Не про "какой индикатор лучше", а про то как вы проверяете что ваша система вообще видит то что думает что видит.

Если видите в описанном фундаментальную ошибку — напишите. Один комментарий от человека который уже через это прошёл может сэкономить месяц блуждания. Конструктивная критика ценнее лайка.

Процесс идёт открыто: t.me/algosistema_ai — там видно как меняется Kelly и что происходит с системой в реальном времени.

Живу в Абхазии. Параллельно работаю в девелопменте, занимаюсь аэросъёмкой и применяю AI в коммерческих проектах.

Не программист. Но за эти месяцы понял что мне нравится держать в голове сложную систему и разбираться где именно она ломается. Не заклеить снаружи, а понять почему оно так устроено. Это оказалось интереснее чем я думал.

Связь: Telegram | MAX

Вопрос к читателям: считаете ли вы Kelly Criterion полезным инструментом для оценки торговых систем? Или есть лучшие методы?