AI-агенты для трейдера полезны там, где нужно разобрать много данных и не потерять логику. Вы собрали бота на платформе Veles, запустили бэктест и увидели результат. Прибыль есть, но одна сделка закрылась слишком поздно, а просадка оказалась выше ожидаемой. AI может помочь разобрать настройки и отчёт — если дать ему понятную задачу и исходные данные.
Ниже — короткая карта основных понятий. Она нужна не для изучения терминов, а чтобы понимать, где помощник опирается на ваши данные, а где делает предположение.
AI-модель, AI-агент, Telegram-бот: в чём разница
Это разные вещи. Название «бот» тут вообще ничего не объясняет: Telegram-бот может быть обычным меню с кнопками, а может быть интерфейсом полноценного AI-агента.
| Что это | Что делает | Пример |
|---|---|---|
| AI-модель | Получает данные и выдаёт ответ. Сама никуда не ходит и ничего не нажимает. | Прочитала ваш промпт и объяснила, что такое стоп-лосс. |
| AI-агент | Использует модель как «мозг», сам выбирает следующие шаги и вызывает доступные инструменты. | Открыл отчёт, сверил цифры, нашёл противоречие и попросил недостающий скриншот. |
| Telegram-бот | Это интерфейс внутри Telegram. За ним может стоять простой сценарий, AI-модель или AI-агент. | Бот с кнопкой «Показать инструкцию» — обычный. Бот, который сам разбирает файлы и уточняет данные, может быть агентом. |
| Торговый бот Veles | Исполняет заданные условия входа, сопровождения и выхода из сделки. | Открывает позицию при совпадении фильтров и закрывает её по настройкам. |
Коротко: модель отвечает, агент действует, Telegram-бот показывает всё это в Telegram, торговый бот Veles торгует по настройкам. Один продукт может объединять сразу несколько этих частей.
AI не видит ваш кабинет Veles и не знает состояние счёта, пока вы не передали ему эти данные. Уверенный текст сам по себе не подтверждает, что цифры или настройки прочитаны верно.
LLM и токены: основа AI-помощника
AI-модель — обученная система, которая умеет выполнять определённый тип задач: работать с текстом, изображениями, звуком или другими данными. LLM, или большая языковая модель, — один из видов AI-модели. Она понимает запросы на обычном языке и формирует ответ.
LLM не воспринимает ваш запрос как цельный абзац. Сначала текст разбивается на небольшие части — токены. Токеном может быть целое короткое слово, часть длинного слова, число или знак препинания. Уже с этими частями работает модель.
Это хорошо объясняет, почему AI умеет разложить отчёт по пунктам, но может ошибиться в конкретной цифре или названии настройки. LLM не обладает доступом к вашему кабинету Veles по умолчанию и не знает, что было на экране, которого вы не показали.
Куда уходят токены
На вход модели идут токены вашего промпта, прошлых сообщений, приложенных документов, системных инструкций и результатов инструментов. Затем модель собирает ответ — тоже токен за токеном. Поэтому расход считается с двух сторон: вы тратите токены и на то, что AI прочитал, и на то, что он написал.
Отсюда и быстрый расход: вы приложили длинную инструкцию Veles, несколько отчётов, десять скриншотов, продолжили большой диалог — всё это приходится снова помещать в рабочий контекст. Чем больше мусора в переписке, тем дороже и сложнее модели удерживать главное.
Один бот — один отдельный разбор. Не тащите в новый диалог старые версии и чужие отчёты. Дайте только актуальные настройки, нужный бэктест и чёткий вопрос.
Промпт и контекст: что нужно передать AI
Промпт — задача для помощника. Контекст — всё, на что он может опереться: ваше сообщение, скриншоты настроек, отчёт бэктеста и приложенные материалы.
Запрос «улучши бота» слишком расплывчатый. Сначала нужно определить, что именно беспокоит: долгие сделки, просадка, частота входов или другой показатель. Затем обозначить ограничения: например, не менять плечо, депозит и направление бота.
Передайте настройки входа, режима торговли и выхода, размер депозита и плечо, период теста, итоговую статистику и проблемные сделки. Если сравниваете две версии — приложите обе и перечислите, что поменяли.
Отделяйте факты от гипотез. «На таком-то экране указано…» — факт. «Эта настройка могла повлиять…» — гипотеза, которую нужно проверить отдельным тестом.
RAG: сначала нашёл, потом ответил
RAG расшифровывается как Retrieval-Augmented Generation — «генерация ответа, дополненная поиском информации». По-человечески: AI не пытается вспомнить всё из головы. Сначала он ищет подходящий кусок в ваших файлах или документации, подкладывает найденное в контекст и только потом отвечает.
Например, вы спрашиваете, что означает показатель в бэктесте Veles. Система находит раздел справки с определением, передаёт его модели, а модель переводит это определение на нормальный язык и связывает с вашим отчётом.
Это особенно полезно, когда речь идёт о показателях бэктеста и названиях полей в Veles. Похожие термины в разных сервисах могут означать разное. Просите помощника опираться на документацию Veles и прямо говорить, если нужного определения не нашёл.
«Найди в справке Veles, что означает этот показатель. Затем объясни его применительно к моему отчёту. Если ответа в документации нет, не подменяй его похожим термином».
API, MCP, плагины и инструменты — без тумана
Инструмент, или tool, — одно конкретное действие, которое агент умеет вызвать. Не «работать с Veles вообще», а, например: прочитать файл, найти текст в документации, посчитать разницу между двумя значениями.
API расшифровывается как Application Programming Interface — программный интерфейс приложения. Это набор чётких команд, через которые одна программа обращается к другой. Условный пример: «дай список бэктестов» или «верни настройки бота №123». Если такой команды в API нет, никакой AI её магически не придумает.
MCP расшифровывается как Model Context Protocol — протокол контекста модели. Это стандартный переходник между AI-агентом и внешним сервисом. Он показывает агенту список доступных инструментов, объясняет их параметры и передаёт вызов нужному сервису.
Грубо: API — дверь в сервис. MCP — понятная для AI табличка на этой двери: куда она ведёт, что через неё можно сделать и какие данные нужно передать.
Плагин — готовый пакет, который устанавливается в AI-приложение. Внутри могут лежать MCP-подключение, инструменты, скиллы и инструкции. Поставили плагин — у агента появились новые возможности. Но только те, которые реально реализованы в этом плагине.
| Термин | Один конкретный пример |
|---|---|
| API | Veles, если такая функция предусмотрена, может отдать другой программе данные бэктеста. |
| MCP | Описывает агенту команду чтения бэктеста и передаёт её вызов. |
| Tool | Конкретная кнопка в руках агента: «получить бэктест». |
| Плагин | Готовая упаковка, через которую это подключение добавили в AI-приложение. |
И не путайте подключения. Veles подключён к бирже для торговли. AI подключён к своим инструментам для анализа. Это две разные цепочки. Для работы по скриншотам вообще не нужен доступ к кабинету Veles.
API-ключи, пароли и коды подтверждения в чат не отправляем. Если помощнику для разбора якобы срочно нужен ключ от биржи — значит, вы свернули не туда.
Как агент проходит задачу
AI-агент работает не одним ответом, а серией шагов. Он получает задачу, выбирает следующий шаг, использует доступный инструмент и учитывает результат. Это называют рабочим циклом агента.
- Вы просите разобрать бэктест и настройки бота.
- AI читает приложенные материалы и замечает, например, что не указан период теста.
- Он просит нужный экран или, если есть доступ к документации, уточняет определение показателя.
- После этого формирует вывод и предлагает одну проверяемую гипотезу.
Оболочка, или harness, — это сама программа, в которой вы работаете с AI. Она передаёт модели ваш запрос, хранит историю диалога, запускает инструменты и возвращает результат обратно в разговор.
Скиллы и память
Скилл, или навык, — сохранённый порядок работы для повторяющейся задачи. В нём можно закрепить ваш шаблон разбора: сначала проверить вход, сопровождение и выход, затем сверить показатели бэктеста, а в конце сформулировать одну гипотезу.
Скилл не даёт AI новые доступы сам по себе. Он объясняет, как действовать, когда доступы уже есть. Его имеет смысл сохранять после нескольких удачных разборов, когда вы убедились, что порядок действительно подходит вашей работе с Veles.
Память — сведения, которые AI-приложение может сохранить между диалогами: например, предпочитаемый формат отчёта. Для точных данных о конкретном боте не полагайтесь на память: депозит, плечо, текущие ограничения и версию настроек передавайте заново.
Как разобрать бота на Veles
Начните с сохранения текущей версии. В Veles можно клонировать бота — так исходные настройки останутся точкой сравнения, а проверять гипотезу вы будете в отдельной копии.
- Подготовьте материалы. Скриншоты настроек бота, отчёт бэктеста и список или график сделок.
- Попросите восстановить логику. AI должен описать, когда бот входит, как ведёт позицию и по каким условиям выходит. Сначала проверьте этот шаг сами.
- Разберите отчёт. Попросите выписать показатели с источником и отдельно отметить нечитаемые или отсутствующие значения.
- Выберите одну гипотезу. Меняйте один параметр в копии бота и сравнивайте тесты на сопоставимых условиях.
Разбери моего бота на Veles по приложенным настройкам и бэктесту. Пара и направление: … Депозит и плечо: … Период бэктеста: … Что меня беспокоит: … Параметры, которые менять нельзя: … 1. Перечисли, какие экраны и данные ты получил. Укажи, чего не хватает, не додумывай значения. 2. Опиши текущую логику бота: вход, сопровождение позиции и выход. 3. Выпиши ключевые показатели бэктеста с указанием источника. Отдели закрытые сделки от открытых позиций. 4. Назови одну проверяемую гипотезу: что изменить в копии бота и по каким показателям сравнить результат. Не меняй настройки и не выполняй торговые действия. Если данных недостаточно, напиши, какой экран нужно добавить.
Бэктест показывает поведение стратегии на исторических данных. Он помогает сравнить версии и увидеть риск на выбранном периоде, но не гарантирует такой же результат в будущем.
Как проверить результат AI, а не поверить красивому тексту
- Сначала проверьте пересказ бота. Направление, условия входа, режим торговли и выход должны совпасть с настройками Veles. Ошибка здесь — дальше разбор не читаем.
- Ткните пальцем в источник каждой цифры. Не можете найти число на скриншоте или в отчёте — спрашивайте, откуда оно взялось. Ответа нет — цифру выкидываем.
- Проверьте, что сравнивается одно и то же. Одинаковые период, пара, депозит, плечо, комиссии и остальные настройки. Иначе сравнение мусорное.
- Не смешивайте закрытые сделки с открытой позицией. Итог по завершённым сделкам не показывает, что прямо сейчас висит внутри незакрытой.
- Одна гипотеза — одно изменение. Если AI предлагает поменять сразу вход, тейк и страховочные ордера, разбиваем это на отдельные тесты.
- Сверьте новый бэктест с исходным. Смотрите не только на итоговую прибыль, но и на просадку, число сделок, время в позиции и незакрытые сделки.
AI пишет «стратегия стала лучше», но не показывает, по каким показателям и какой ценой. Значит, вывод сырой. Требуйте конкретику: что улучшилось, что ухудшилось и на каких данных это видно.
С чего начать
Выберите одного знакомого бота и один бэктест. Дайте AI узкую задачу: восстановить логику, проверить цифры и предложить одну гипотезу. Когда такой разбор станет полезным и повторяемым, сохраните свой шаблон запроса для следующих версий.
Материал посвящён работе с AI и проверке торговых гипотез. Он не является торговой рекомендацией; результаты бэктеста не гарантируют будущую доходность.