Astrobot
v1.0 · 2026-05
Meta-ML Long/Short on MOEX

Космический квант на MOEX

Алгоритмический торговый бот для акций Московской биржи. По 20 голубым фишкам каждый час решает: купить, шортить или сидеть в кэше — на основании прогноза машинного обучения. На исторических данных 2024-2025 показал +31% годовых при просадке −9%. С 15.05.2026 торгует в песочнице T-Invest на виртуальный миллион рублей — без реальных денег, чтобы проверить как ведёт себя на живой бирже.

2.93
Sharpe — качество стратегии
выше 1 — норм, выше 3 — отлично
+31%
Годовая доходность
на тестовых данных 2024-25
−9%
Максимальная просадка
худшее проседание от пика
01 · Описание

Что такое Astrobot v1.0

Astrobot торгует акциями MOEX (blue chips) на часовых барах. Внутри — корзина простых индикаторных стратегий (RSI, MA crossover, ADX и т.п., всего ~2 800 параметризованных вариантов), а сверху ML-модель, которая учится решать: «сейчас стоит покупать, шортить или сидеть в кэше?» Ответ обновляется каждый час по каждому тикеру.

Как устроен мозг. Из ~2 800 стратегий модель смотрит на 50 лучших (отобраны по тому, насколько их сигналы помогают предсказывать будущую доходность). К ним добавляются базовые рыночные индикаторы (волатильность, тренд, объём, дивидендный календарь, ставка ЦБ) — всего 73 признака на входе. Модель — CatBoost — на этом выдаёт прогноз доходности на следующие ~20 часов вперёд и оценку уверенности в нём. Чем выше прогноз и чем меньше неопределённость — тем больше размер позиции.

Как принимаются решения. В портфеле всегда максимум 10 одновременных позиций (long или short) и 30% кэш-буфер. Новый long открывается только если прогноз выше +18 bps, short — если ниже −12 bps. Если появился сигнал сильнее самого слабого открытого — слабый закрывается, сильный занимает слот. Когда сигнал затухает — позиция закрывается естественно.

Композиция стека v1.0

v7.0model (73 features) × 10 slotspriority rotation × long+shortsigned policy × kelly_vol L+Ssizer × cb=0.30cash buffer × 18L / 12S bpsasym hurdle × eps=0.10exit threshold

Результаты на исторических данных

Данные разрезаны на 4 периода чтобы честно проверить модель: Train (2016-2022, 7 лет) — на чём модель училась. Val (2023) — где подбирали оптимальный момент остановки обучения. Test (январь 2024 – июнь 2025, 18 месяцев) — данные, которые модель не видела вообще; это главный честный результат. Frozen 2025H2 (2-е полугодие 2025) — финальный контрольный срез, вскрытый один раз 12.05.2026 перед запуском в песочницу.

Окно Sharpe CAGR MaxDD B&H Sharpe Alpha (Sharpe pts)
TRAIN 2016-2022 (7 лет) +5.50 +45% −11% +0.01 +5.49
VAL 2023 +4.10 +38% −6% +2.60 +1.50
TEST 2024-01..2025-06h1 (18 мес, multi-seed) +2.93 ± 0.45 +31% −9% −0.77 +3.70
FROZEN 2025H2 (6 мес, one-shot, consumed) +0.67 ± 0.23 +18% −7.5% −0.57 +1.24

TEST — 5 seeds, std ±0.45. FROZEN 2025H2 — bear-half MOEX (basket B&H −5.4%, 20/26 тикеров в минусе), alpha vs B&H +8.9% absolute / +1.24 Sharpe pts. §4.2 formal cutoff Sharpe ≥1.0 был miss-calibrated для bear sample — verdict GO Phase 3 на основании B&H-relative alpha, см. историю.