model-trader превращает трейдера в сканер сделок model-trader

model-trader — open-source фреймворк, который превращает публичный контент трейдера в исполняемый сканер сетапов.⠀
Это не формат «ИИ, скажи, покупать ли BTC». Здесь сначала вытаскивают правила, потом проверяют их на рынке.

Сначала берутся видео, статьи или твиты трейдера. Потом Claude или Hermes собирает из них стратегию: какие паттерны человек ищет, что инвалидирует сетап, где он ждёт подтверждение, когда просто сидит на руках.

Дальше стратегия превращается в gates — цепочку pass/fail-проверок. Например: есть ли нужный контекст на старшем таймфрейме, был ли FVG, пришло ли подтверждение, не повторяется ли уже сломанный уровень.

После этого бот может гонять сканер по рынку, бэктестить историю и открывать сделки в paper trading. По умолчанию реальные деньги не трогаются: журнал сделок пишется в JSON, риск считается отдельно, есть фильтр дублей и ограничение плеча.

Отдельно есть агентский слой: Claude получает роль veto-фильтра поверх уже найденного сетапа. Сканер сказал TAKE, а агент смотрит на философию трейдера и решает: брать, пропустить или подождать. Если API упал, система не ломается — продолжает работать по gates.⠀

Почему это интересно: repo показывает нормальную форму «AI для трейдинга». Вместо магического советчика, который обещает деньги, здесь обычный конвейер: контент → стратегия → проверки → бумажные сделки → бэктест.

Риск тоже очевидный. Если плохо вытащить стратегию или придумать лишние gates, получится кулебяка. Главная работа здесь — ручная сборка правил после разбора вашим агентом.Источник: GitHub repo, pipeline docs, agent layer docs, backtest docs.