Calibrain Harness yordamida savdo klassifikatorlarini oldindan sinovdan o'tkazish

Calibrain Harness nima?

Calibrain Harness yuqori tezlikdagi tasniflash modellari uchun ochiq kodli forward-test tizimidir. U qo‘llab-quvvatlanadigan modelni perpetual fyuchers bozori ma’lumotlariga ulaydi, har bir yopilgan bar bo‘yicha belgilash mumkin bo‘lgan savollar beradi, qaytarilgan ehtimollarni kutilayotgan qiymatga aylantiradi va mos keladigan savdolarni ixtiyoriy ravishda faqat Bybit testnetda amalga oshiradi.

Loyiha o‘zaro bog‘liq ikkita vositani birlashtiradi: savdo boti va modelni baholash harness’i. Har bir prognoz, hatto savdoga olib kelmagan prognozlar ham saqlanadi va keyinchalik bozor natijasi bilan taqqoslanadi. Bu model sifatini komissiyalar, sirpanish, ijro va siyosat qoidalari ta’siridan ajratish imkonini beradi.

Muhim: Calibrain Harness faol ishlab chiqilmoqda va moliyaviy maslahat emas, balki tadqiqot dasturidir. Uning savdo xosti Bybit testnet’ga qattiq kodlangan va mainnet’ga o‘tish tugmasi mavjud emas. Interfeyslar, standart sozlamalar va savol to‘plamlari commitlar orasida o‘zgarishi mumkin.

Tizim qanday ishlaydi

Modeldan “sotib olish, sotish yoki ushlab turish” deb javob berishni so‘rash o‘rniga, harness keyingi narx ma’lumotlari asosida obyektiv belgilanadigan savollarni beradi. Masalan, belgilangan vaqt oralig‘ida qaysi chegara birinchi bo‘lib tegiladi: ijobiy targetmi yoki salbiy stopmi.

1. Mainnet’ning ommaviy bozor ma’lumotlari, yangiliklar, makroiqtisodiy kontekst, order-book ma’lumotlari va derivativlar ma’lumotlari yig‘iladi.
2. Feature builder ixcham, birliklari ko‘rsatilgan holatni yaratadi va tegishli instrument hamda diapazon uchun tarixiy bazaviy stavkalarni qo‘shadi.
3. Kairos yoki Jev holat va turlari ko‘rsatilgan, belgilash mumkin bo‘lgan yettita savolni qabul qiladi.
4. Javob qat’iy tekshiriladi. Noto‘g‘ri javob salbiy prognoz sifatida talqin qilinmaydi, balki xato sifatida qayd etiladi.
5. Model ehtimollari kalibrlash qatlami orqali tarixiy bazaviy stavkalar bilan aralashtiriladi.
6. Siyosat kutilayotgan qiymatni R birliklarida hisoblaydi, kirish shartlarini qo‘llaydi va risk hajmini belgilaydi.
7. Avtomatik savdo yoqilgan bo‘lsa, mos keladigan orderlar Bybit testnet’ga yuboriladi.
8. So‘rovlar, javoblar, belgilar, ishga tushirishlar va savdolar baholash hamda hisobotlar uchun SQLite’da saqlanadi.

Signallar va belgilar mainnet ma’lumotlaridan foydalanadi, chunki testnet bozor ma’lumotlari sun’iy yoki farqli bo‘lishi mumkin. Shunga qaramay, orderlar faqat testnet’da joylashtiriladi va uning mavjud order-book chuqurligiga muvofiq hajmlanadi.

Asosiy imkoniyatlar

Bir nechta tasniflash modellari

Hozirda harness Kairosni, ya’ni Minara Cloud orqali DMind taqdim etadigan modelni va TypeSafe taqdim etadigan Jevni qo‘llab-quvvatlaydi. Ikkalasi ham bir xil System One so‘rov uslubi, savol to‘plami, tekshiruv, siyosat va baholash pipeline’idan foydalanadi.

Qarorlar, kalibrlash og‘irliklari, baholashlar va hisobotlar model bo‘yicha alohida saqlanadi. Ishlayotgan modelni almashtirish yangi ishga tushirishni boshlaydi va faqat botda ochiq pozitsiya bo‘lmaganda ruxsat etiladi; shu orqali turli modellarning natijalari aralashtirilishining oldi olinadi.

Bloomberg uslubidagi terminal

Next.js terminali bitta WebSocket orqali jonli yangilanishlarni qabul qiladi. Unda grafiklar, model signallari, kalibrlangan va xom kutilayotgan qiymat, pozitsiyalar, hisob ma’lumotlari, order-book va chuqurlik ko‘rinishi, bozor xaritalari, yangiliklar, likvidatsiyalar, derivativlar ma’lumotlari hamda har bir model so‘rovi va javobini o‘z ichiga olgan qarorlar blotteri ko‘rsatiladi.

O‘rnatilgan kalibrlash va baholash

Calibrain Harness model ehtimollarini instrumentga xos bazaviy stavkalar bilan w · model + (1 − w) · base rates formulasi yordamida aralashtiradi. Og‘irlik 0.5 dan boshlanadi va savolda kamida 100 ta belgilangan natija to‘plangandan so‘ng har 15 daqiqada qayta moslashtiriladi.

Baholash Brier va tartiblangan ehtimollar ballarini, klimatologiya va taqdim etilgan bazaviy stavkalarga nisbatan samaradorlikni, AUC, ishonchlilikni, kutilayotgan kalibrlash xatosini, probability integral transform tahlilini, EV reytingini, izchillik tekshiruvlarini, ijro sifatini va har bir ishga tushirish bo‘yicha savdo natijalarini o‘z ichiga oladi.

Testnet ijrosi boshqaruvlari

Kirishlar eng yaxshi testnet narxiga nisbatan cheklangan IOC limit orderlaridan foydalanadi. Targetlar reduce-only limit orderlari sifatida kutib turishi mumkin, boshqariladigan stoplar esa mainnet’dagi ijro etiladigan narxlar yordamida ishga tushiriladi va testnet’da cheklangan reduce-only IOC orderlari bilan yopiladi. Tizim shuningdek vaqt stoplari, mark-price backstop’i, kunlik zarar limiti, pozitsiya cheklovlari, portfel risk limitlari va kill switch’ni o‘z ichiga oladi.

Talablar

O‘rnatishdan oldin quyidagilarni tayyorlang:

• Python 3.12.
• npm bilan Node.js 20 yoki undan yangiroq versiya.
• Minara Clouddan Kairos API kaliti yoki TypeSafe konsolidan Jev API kaliti.
• Bybit testnet API boshqaruvi orqali olingan Bybit testnet API ma’lumotlari.

Bybit kaliti orderlar va pozitsiyalar uchun Contract ruxsatlariga ega bo‘lishi kerak. Pul yechish ruxsatini bermang.

Calibrain Harness’ni o‘rnatish

1. Repozitoriyni klonlash

git clone https://github.com/zadescoxp/calibrain-harness.git
cd calibrain-harness

2. Python muhitini yaratish

Python 3.12 virtual muhitini yarating, bog‘liqliklarni o‘rnating va namunaviy konfiguratsiyadan nusxa oling:

python3.12 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

Hisob ma’lumotlarini .envga qo‘shing yoki keyinroq terminaldagi KEYS buyrug‘i orqali kiriting. Ilova kalitlarni gitignore qilingan va faqat egasi foydalanishi kutiladigan ruxsatlarga ega ushbu fayldan o‘qiydi. Kalitlar ma’lumotlar bazasida saqlanmaydi yoki to‘liq ko‘rinishda brauzerga yuborilmaydi.

3. Terminal UI’ni yig‘ish

cd web-next
npm ci
npm run build
cd ..

Bu web-next/out ichida statik terminalni yaratadi. Python xizmati UI, API va WebSocket’ni taqdim etadi, shuning uchun alohida production Node.js jarayoni talab qilinmaydi.

4. Xizmatni ishga tushirish

.venv/bin/python -m ctb.server

http://127.0.0.1:8800 manzilini oching. Server lokal ravishda 127.0.0.1 manziliga ulanadi va cross-origin yozuvlarni rad etadi.

Agar UI hali yig‘ilmagan bo‘lsa, manzilda build buyrug‘i ko‘rsatilgan qisqa sahifa chiqadi. API va jonli WebSocket ishlashda davom etadi.

Model va hisob ma’lumotlarini sozlash

.env faylida CTB_MODEL_PROVIDER orqali Kairos yoki Jevni tanlang:

CTB_MODEL_PROVIDER=kairos
KAIROS_API_KEY=your_kairos_key

Jev uchun quyidagidan foydalaning:

CTB_MODEL_PROVIDER=jev
TYPESAFE_API_KEY=your_typesafe_key
CTB_JEV_MODEL=jev-1.14.0

Hujjatlarda ko‘rsatilgan Jev modeli jev-1.14.0 ga biriktirilgan, ammo CTB_JEV_MODEL uni almashtirishi mumkin. Kairos hisob ma’lumotlari Kairos yoqilgan Minara Cloud guruhiga tegishli bo‘lishi kerak.

Bybit testnet hisob ma’lumotlarini .env.example taqdim etgan o‘zgaruvchi nomlaridan foydalanib qo‘shing. Hech qachon .env faylini yoki data/ ichidagi fayllarni commit qilmang.

Avval faqat kuzatish rejimida ishga tushiring

Bot buyurtmalar joylashtirmasdan ishga tushadi. Bu rejimda u bozor ma’lumotlarini yig‘ishda, tanlangan modelni chaqirishda, qarorlarni qayd etishda va prognozlarni belgilashda davom etadi. Bu tavsiya etiladigan boshlang‘ich nuqta, chunki u testnet pozitsiyalarini ochmasdan ulanishni tekshirish va model xatti-harakatini o‘rganish imkonini beradi.

1. Python xizmatini ishga tushiring.
2. 127.0.0.1:8800 manzilidagi terminalni oching.
3. Bozor ma’lumotlari va model qarorlari ko‘rinayotganini tasdiqlang.
4. LOG va EVAL ekranlarida xatolar hamda kechikishni tekshiring.
5. Faqat sozlama to‘g‘ri ishlayotganiga ishonch hosil qilganingizdan keyin AUTO-TRADE ni yoqing.

Terminaldan foydalanish

Asosiy ekranlar

• MON, F1: Kuzatuv ro‘yxati, grafik, model belgilari, hisob, pozitsiyalar, bozor xaritasi, orderlar kitobi, yangiliklar, derivativlar, oqim ma’lumotlari va qarorlar jurnalini ko‘rsatadi.
• EVAL, F2: Kalibrlash, aniqlangan holatlar, EV reytingi, savol ballari, izchillik tekshiruvlari, operatsion ko‘rsatkichlar, P&L va ijro sifatini ko‘rsatadi. Natijalarni model, ishga tushirish, symbol, savollar to‘plami va vaqt oralig‘i bo‘yicha filtrlash mumkin.
• TRADES, F3: Alohida ishga tushirishlar va savdolarni, jumladan referens narxlar, bajarilgan buyurtmalar, sirpanish va aniq R ko‘rsatkichini sanab o‘tadi.
• NEWS, F4: Sarlavhalar va Kairos news_return prognozlarini taqdim etadi. Yangiliklar qaytimi prognozi faqat Kairos bilan mavjud.
• LOG, F5: Tizim hodisalari va xatolarni ko‘rsatadi.

Buyruq qatori misollari

Terminal buyruq qatorini ochish uchun / tugmasini bosing. Keng tarqalgan buyruqlar:

• Symbolni yuklash uchun BTC yoki ETH.
• Modelni darhol so‘rash va izchillik tekshiruvlarini ishga tushirish uchun ASK yoki PRB.
• Grafik vaqt oralig‘ini o‘zgartirish uchun 1M dan 4H gacha.
• Savdo vaqt oralig‘ini belgilash uchun TF 5M.
• Symbol universumini tanlash uchun UNIV.
• Maksimal pozitsiyalar sonini belgilash uchun POS 10.
• Hisob ma’lumotlarini boshqarish uchun KEYS.
• Terminal yordam ma’lumotlarini ko‘rsatish uchun HELP.

Funksiya tugmalari panelidagi MODEL orqali Kairos va Jev o‘rtasida almashishingiz mumkin. Almashishdan oldin botda ochiq pozitsiyalar bo‘lmasligi kerak.

Testnet savdosini ehtiyotkorlik bilan yoqing

Qarorlarni kuzatib, sozlamani tasdiqlaganingizdan so‘ng testnet buyurtmalariga ruxsat berish uchun buyruqlar panelidagi AUTO-TRADE dan foydalaning. Qat’iy rejimda savdolar faqat kalibrlangan prognozlar barcha sozlangan talablardan, jumladan minimal kutilayotgan qiymat, sozlama sifati, yo‘nalishdagi kelishuv, daromad taqsimoti bo‘yicha kelishuv, platformalar tafovuti, pozitsiya holati va short pozitsiyalarga ruxsatdan o‘tganda amalga oshiriladi.

O‘rganish rejimi sukut bo‘yicha o‘chirilgan. CTB_EXPLORATION=1 ni o‘rnatish qat’iy talablar to‘sqinlik qilganda tizimga model afzal ko‘rgan yo‘nalishda pasaytirilgan xatar bilan savdo qilish imkonini beradi. Uning maqsadi real ijro ma’lumotlarini yig‘ishdir, qat’iy siyosat ijobiy ustunlik topganini anglatish emas.

Testnet likvidligi nihoyatda past bo‘lishi va mainnetdagidan boshqacha ishlashi mumkin. Loyihaning dastlabki forward testlari ijro sifati testnet P&L ko‘rsatkichiga katta ta’sir qilishi mumkinligini aniqlagan. Testnet natijalarini kelajakdagi daromadlilik dalili sifatida emas, tadqiqot ma’lumotlari sifatida ko‘ring.

Favqulodda to‘xtatish tugmasidan foydalanish

Terminaldagi KILL tugmasi bot pozitsiyalarini yopadi, buyurtmalarni bekor qiladi va tizimni to‘xtatadi. Xuddi shu amalni loyiha katalogidan ham ishga tushirish mumkin:

touch KILL

Testnetda qo‘lda ochilgan pozitsiyalar odatda ko‘rsatiladi, ammo bot tomonidan boshqarilmaydi. Favqulodda to‘xtatish tugmasi bunga hujjatlashtirilgan istisnodir.

Testlar va tezkor tekshiruvlarni ishga tushirish

Unit testlarni tarmoqqa ulanmasdan ishga tushiring:

.venv/bin/python -m pytest -q tests

Faol modelga bitta haqiqiy so‘rov yuboring va uning javobini tekshiring:

.venv/bin/python scripts/kairos_smoke.py SOLUSDT

Jevni aniq nishonlang:

.venv/bin/python scripts/kairos_smoke.py SOLUSDT --model jev

Long pozitsiya ochib, stopni tekshirib va uni yopish orqali testnetdagi minimal hajmli ijro yo‘lini sinang:

.venv/bin/python scripts/testnet_smoke.py SOLUSDT long

Ushbu smoke skriptlar haqiqiy tashqi so‘rovlarni yuboradi, shuning uchun ularni ishga tushirishdan oldin tanlangan symbol va hisob ma’lumotlarini tekshiring.

Muhim konfiguratsiya parametrlarini tushunish

Qaror vaqti va bracketlar

• CTB_DECISION_TF standart bo‘yicha 5 ga teng, ya’ni qarorlar yopilgan besh daqiqalik barlar asosida qabul qilinadi.
• CTB_HORIZON_BARS standart bo‘yicha 24 ga teng bo‘lib, standart timeframe’da ikki soatlik ufqni hosil qiladi.
• CTB_ATR_TF stop hajmini belgilash uchun standart bo‘yicha 15 ga teng.
• CTB_SL_ATR va CTB_TP_ATR standart bo‘yicha mos ravishda 1.5 va 2.5 ATR ga teng.
• CTB_MIN_SL_BP va CTB_MAX_SL_BP standart bo‘yicha stop masofalarini 40–300 bazaviy punkt oralig‘ida cheklaydi.

Qat’iy siyosat cheklovlari

• CTB_MIN_EDGE_R=0.15 kalibrlangan edge uchun standart minimal qiymatni belgilaydi.
• CTB_MIN_SETUP_QUALITY=1.5 setup sifati chegarasini boshqaradi.
• CTB_MIN_DIRECTION_MARGIN=0.03 kalibrlangan yo‘nalish taklif qilingan tomon bilan belgilangan marja bo‘yicha mos kelishini talab qiladi.

Risk cheklovlari

• CTB_RISK_PER_TRADE_PCT=0.5 stop ishga tushganda yo‘qotilishi ko‘zda tutilgan kapital ulushini belgilaydi.
• CTB_MAX_POSITIONS, CTB_MAX_SAME_SIDE va CTB_MAX_OPEN_RISK_PCT portfel ekspozitsiyasini cheklaydi.
• CTB_MAX_LEVERAGE=3 va CTB_MAX_NOTIONAL_USDT=5000 standart bo‘yicha qat’iy yuqori chegaralarni ta’minlaydi.
• CTB_DAILY_LOSS_LIMIT_PCT=3 standart kunlik yo‘qotish chegarasini belgilaydi.

Xarajatlar va ijro

• CTB_TAKER_FEE_BP=5.5 va CTB_SLIPPAGE_BP=2 kutilayotgan qiymat va yorliqlar uchun ishlatiladigan xarajatlar modeliga uzatiladi.
• CTB_MAX_ENTRY_SLIP_BP=10 standart kirish narxi chegarasini belgilaydi.
• CTB_EXIT_MODE=managed hujjatlashtirilgan boshqariladigan chiqish jarayonini yoqadi.

Siyosatlarni taqqoslashda sozlamalarning bir guruhini bir vaqtning o‘zida o‘zgartiring va yangi ishga tushirishni boshlang. Har bir ishga tushirish o‘z konfiguratsiyasini saqlab qoladi, bu keyingi tahlilni osonlashtiradi.

Ilg‘or baholash bo‘yicha maslahatlar

Modelni bazaviy ko‘rsatkichlari bilan taqqoslang

Foydali ko‘rinadigan prognoz avtomatik ravishda foydali bo‘lavermaydi. Model input’iga kiritilgan klimatologiya va aniq tarixiy bazaviy stavkalardan model ustun keladimi-yo‘qmi, tekshiring. Kalibrlash qatlami belgilangan natijalar model kam ma’lumot qo‘shayotganini ko‘rsatganda uning ta’sirini kamaytiradi.

Prognoz mahoratini savdo natijalaridan ajrating

Faqat savdolarni emas, barcha belgilangan qarorlarni tekshirish uchun EVAL’dan foydalaning. Prognoz metrikalari modelning ehtimollik mahoratini, testnet P&L esa model, siyosat, xarajatlar, risk hajmini belgilash va ijroning birgalikdagi ta’sirini o‘lchaydi.

Ustma-ust tushadigan qarorlarni hisobga oling

Yorliqlar har bir qarordan keyingi birinchi bir daqiqalik bardan boshlanadi va bu kelajak ma’lumotlaridan foydalanishning oldini oladi. Agar bitta bar ham target, ham stop’ga tegsa, yorliq uni stop sifatida hisoblaydi. Biroq ketma-ket qarorlarning ufqlari ustma-ust tushishi mumkin, shu sababli xom namunalar soni statistik mustaqillikni oshirib ko‘rsatishi mumkin. README xulosa chiqarishdan oldin har bir symbol uchun bir necha yuzta belgilangan qaror to‘planishini kutishni tavsiya qiladi.

Izchillikni tekshiring

Deterministiklikni o‘lchash uchun takroriy probalardan, bullish va bearish bozor xususiyatlarini teskari o‘zgartirish model javobini mos ravishda o‘zgartirishini aniqlash uchun esa mirror probalardan foydalaning. Shuningdek, bitta alohida metrikaga tayanish o‘rniga long va short izchilligini ko‘rib chiqing.

Hisobotlarni eksport qiling

EVAL bo‘limida baholash natijalarini o‘z ichiga olgan Markdown hisobotini yozish uchun EXPORT MINARA REPORT tugmasidan foydalaning. Taqqoslashlarni talqin qilishdan oldin model, ishga tushirish, symbol, savollar to‘plami yoki timeframe bo‘yicha filtrlang.

Symbol va ishga tushirishlarni boshqaring

UNIV buyrug‘i aylanmasi bo‘yicha eng yuqori 100 tagacha bo‘lgan va testnet listing’lariga ega USDT perpetual’larini ko‘rsatadi. Unda likvidlik va spread ma’lumotlari bo‘ladi, shuningdek, sayoz order book’lar hamda aksiyalar yoki tovar perpetual’lari belgilanadi. Model so‘rovlari budjetiga ko‘ra 30 tagacha symbol tanlashingiz mumkin. Universe o‘zgarishini qo‘llash uchun xizmat qayta ishga tushadi.

Har bir qaror va savdo faol ishga tushirishga biriktiriladi. Ishga tushirishni dasturiy ravishda yaratish uchun bot savdosi ochiq bo‘lmagan paytda POST /api/runs/start so‘rovini yuboring. Modellar, savollar, risk qoidalari yoki ijro sozlamalarini o‘zgartirganda alohida ishga tushirishlarni boshlash foydalidir.

UI ustida ishlash

O‘zgarishlarni yuklaganingizdan yoki frontend’ni tahrirlaganingizdan so‘ng statik eksportni qayta yarating:

cd web-next && npm run build

Shundan keyin brauzerni qayta yuklang; Python serverini qayta ishga tushirish shart emas.

Jonli qayta yuklash bilan ishlab chiqish uchun Python serverini ishlayotgan holda qoldiring va Next.js’ni alohida ishga tushiring:

cd web-next && npm run dev

http://localhost:3000 manzilini oching. Ishlab chiqish UI’si 127.0.0.1:8800 manzilidagi API va WebSocket bilan bog‘lanadi.

Frontend’ning turlarini quyidagi buyruq bilan tekshiring:

cd web-next && npx tsc --noEmit

Xavfsizlik va operatsion amaliyotlar

• Host api-testnet.bybit.com bo‘lib qolganini tasdiqlang; loyiha ataylab mainnet savdo kalitini taqdim etmaydi.
• Faqat kuzatuv rejimidan boshlang va testnet buyurtmalarini yoqishdan oldin model xatolarini ko‘rib chiqing.
• Bybit hisob ma’lumotlaridan yechib olish huquqisiz foydalaning.
• .env va data/ katalogini versiyalar nazoratidan tashqarida saqlang.
• Faqat P&L’ga tayanmasdan, platformalar tafovuti, to‘ldirish nisbati, kechikish, sirpanish va chiqish sabablarini kuzating.
• Ijroni sinashdan oldin kill-switch jarayonini foydalanish uchun qulay holda saqlang.
• O‘zgarishlarni yuborishdan oldin Python testlari va frontend type-check’ini ishga tushiring.

Xulosa

Calibrain Harness tezkor klassifikatsiya modeli perpetual bozori prognozlariga o‘lchanadigan ma’lumot qo‘shadimi-yo‘qmi, aniqlashning tizimli usulini taqdim etadi. U obyektiv savollar, tarixiy bazaviy stavkalar, ehtimollikni kalibrlash, qat’iy tekshiruv, testnet ijrosi va batafsil baholashni bitta lokal terminalda birlashtiradi.

Avval xizmatni o‘rnating, Kairos yoki Jev tizimidan birini sozlang va faqat kuzatuv rejimidagi qarorlarni to‘plang. Ma’lumotlar va model quvuri barqarorlashgach, ijroni Bybit testnetida ehtiyotkorlik bilan sinab ko‘ring, ishga tushirishlarni alohida saqlang va modelni qisqa muddatli foyda va zararga tayanish o‘rniga, yetarlicha katta namuna asosida bazaviy ko‘rsatkichlari bilan solishtirib baholang.