Стратегии
Инерционная стратегия с буфером
Выбирает бумаги с устойчивой положительной динамикой и снижает лишние перестановки портфеля.
Буфер удержания помогает не менять состав портфеля при небольшом сдвиге рейтинга бумаг.
Загружается раздел
Понятные объяснения стратегий, метрик, источников, агентного слоя, данных и демо-исполнения без внутреннего языка разработки.
Выбирает бумаги с устойчивой положительной динамикой и снижает лишние перестановки портфеля.
Буфер удержания помогает не менять состав портфеля при небольшом сдвиге рейтинга бумаг.
Ограничивает участие в рынке, когда общая волатильность становится слишком высокой.
Это защитный слой над базовой стратегией: при неблагоприятном режиме часть риска переводится в свободные деньги.
Использует рыночный тренд и отдаёт преимущество бумагам с сильной динамикой относительно риска.
Если рыночный режим слабый, стратегия может снизить долю риска вместо механической покупки лидеров роста.
Покупает бумаги только при положительном собственном движении и благоприятном рыночном режиме.
Такой сценарий отсеивает бумаги, которые выглядят сильными только относительно ещё более слабого рынка.
Проверяет, подходит ли общий рынок для принятия рыночного риска.
Фильтр снижает вероятность входа в портфель в период слабого движения всего рынка.
Сравнивает рост бумаг с их волатильностью, чтобы не выбирать только самые шумные движения.
Вес бумаги зависит не только от доходности, но и от устойчивости движения.
Покупает бумаги, у которых собственная динамика за выбранное окно положительная.
Если положительного движения нет, сценарий может перейти в защитный режим.
Выбирает бумаги, которые росли сильнее остальных за прошлое окно наблюдения.
Простая версия полезна как базовая точка сравнения для более строгих стратегий.
Покупает бумаги с положительным собственным импульсом и взвешивает их по риску.
Более спокойные бумаги получают больший вес при прочих равных условиях.
Комбинирует оборот торгов, динамику цены и волатильность для выбора бумаг.
Сценарий полезен, когда нужно выбирать из большого каталога MOEX без ручного отбора тикеров.
Состояние, при котором выбранный сценарий считает рыночный риск приемлемым.
В этом режиме сервис может предложить портфель из бумаг вместо свободных денег.
Распределяет капитал поровну между выбранными бумагами.
Используется как понятный базовый сценарий для сравнения с агентным выбором.
Фиксирует стартовый портфель и почти не меняет его.
Сценарий нужен для честного сравнения активного выбора с простой долгосрочной логикой.
Защитный режим, при котором система сохраняет деньги вне рынка и не берёт рыночный риск.
Такой выбор нормален, если сигнал слабый, данные неполные или риск выглядит чрезмерным.
Система отказывается от рекомендации, если данных или качества сигнала недостаточно.
Отказ от позиции считается корректным результатом, а не ошибкой сервиса.
Собирает портфель из актуальной рыночной ситуации с учётом профиля риска пользователя.
Сценарий использует свежие котировки, каталог бумаг, ограничения и сохранённые предпочтения.
Открывает уже рассчитанный выбор стратегии вместе с графиками, метриками и объяснением.
Это нужно для воспроизводимого разбора длинных окон и защиты результата от случайного переключения.
Расчёт стратегии на большом историческом окне для проверки устойчивости результата.
Такие прогоны помогают сравнивать агентный выбор с базовыми сценариями без ручной подгонки.
Худшее падение капитала от предыдущего максимума до минимума.
Ключевой показатель для понимания того, насколько болезненным мог быть путь стратегии.
Оценка потерь, которые не должны превышаться в 95% обычных наблюдений.
Это статистическая оценка, а не обещание максимального убытка.
Средняя потеря в худших 5% наблюдений.
Метрика показывает тяжесть неблагоприятных дней, а не только порог потерь.
Чувствительность портфеля к движению рыночного индекса.
Высокая бета означает, что результат сильнее зависит от общего рынка.
Насколько активно стратегия переставляет капитал между бумагами.
Высокий оборот повышает чувствительность результата к комиссиям и проскальзыванию.
Комиссии и проскальзывание, учтённые в симуляции.
Без учёта издержек активные стратегии могут выглядеть лучше, чем в реалистичном исполнении.
Состояние рынка, которое определяет, стоит ли принимать риск или перейти в защитный сценарий.
Риск того, что бумагу сложно купить или продать без заметного влияния на цену.
Риск ошибки решения из-за устаревших, неполных или противоречивых данных.
Риск того, что текст объяснения выглядит убедительно, но слабо связан с источниками и расчётом.
Среднегодовой темп роста капитала за период.
Метрика удобна для сравнения стратегий с разной длиной истории.
Насколько вырос или снизился капитал за весь период.
Показывает общий результат, но не объясняет путь к нему и глубину просадок.
Доходность на единицу общей волатильности. Чем выше, тем лучше риск-доходность.
Полезен для сравнения стратегий, но не отличает обычную волатильность от падений.
Доходность на единицу негативной волатильности, то есть риска падений.
Лучше подходит для оценки стратегий, где важнее контролировать падения, а не любую волатильность.
Соотношение среднегодовой доходности и максимальной просадки.
Помогает быстро увидеть, окупает ли стратегия пережитые падения капитала.
Доходность сверх того, что объясняется движением рынка.
Положительная альфа показывает добавленную стоимость стратегии относительно рыночного фактора.
Насколько стабильно стратегия обгоняет бенчмарк относительно ошибки слежения.
Метрика полезна, когда стратегия оценивается не сама по себе, а относительно индекса.
Волатильность разницы доходности стратегии и бенчмарка.
Чем выше значение, тем сильнее стратегия отклоняется от поведения индекса.
График стоимости портфеля во времени.
По кривой видно не только итог, но и путь стратегии к этому итогу.
Показывает падение капитала от предыдущих максимумов.
Нужен для оценки глубины и длительности неблагоприятных периодов.
Рыночный ориентир, с которым сравнивают стратегию или портфель.
Без бенчмарка сложно понять, добавила ли стратегия ценность относительно рынка.
Показывает, какие бумаги и решения повлияли на результат портфеля.
Качество ранжирования: насколько высоко модель ставит действительно сильные бумаги.
Метрика подходит для задач выбора бумаг из списка, а не только для прогноза цены.
Корреляция между прогнозным порядком бумаг и их будущей доходностью.
Высокий RankIC означает, что модель лучше упорядочивает бумаги по будущему результату.
Средняя абсолютная ошибка прогноза.
Показывает средний размер ошибки в исходной шкале прогнозируемого признака.
Среднеквадратичная ошибка, сильнее штрафующая крупные промахи.
Метрика особенно чувствительна к редким, но крупным ошибкам прогноза.
Исторический период, на котором модель или стратегия подбирает параметры.
Период, на котором проверяют качество настройки без использования будущих данных.
Проверка результата на периоде, который не участвовал в подборе параметров.
Список обученных моделей, их статусов, метрик и используемых данных.
Факт, новость или документ, на который опирается объяснение.
Источник не заменяет расчёт, а помогает объяснить контекст решения.
Явная связь утверждения с документом, новостью, фактом или событием.
Небольшой смысловой кусок текста или события, который можно найти через Qdrant.
Поисковая структура, которая помогает быстро находить близкие по смыслу документы и события.
В сервисе индекс используется для новостей, документов, событий эмитентов и контекста решений.
Объяснение, где существенные утверждения связаны с найденными источниками.
Решение использует только сведения, доступные на дату решения.
Так сервис избегает подглядывания в будущие отчёты, новости и котировки.
Набор документов и событий, которые агент получил перед формированием объяснения.
Сводка по компании: котировки, сектор, новости, отчётность, дивиденды и найденные события.
Проверка полноты, даты публикации и применимости источников к конкретному решению.
Разрешённая функция сервиса с типизированным входом, выходом, временем ожидания и аудитом.
Часть сервиса, которая считает веса, метрики, ограничения и проверки риска по фиксированным правилам.
Языковая модель, которая разбирает запрос, вызывает разрешённые инструменты и объясняет результат.
Портфельные веса и риск-лимиты остаются в расчётном слое.
Модель Qwen, развёрнутая рядом с сервисом для разбора запроса и подготовки объяснения.
Локальный режим нужен для демонстрации агентного контура без внешнего поставщика LLM.
Сохранённые предпочтения: риск-профиль, горизонт, список наблюдения и прошлые рекомендации.
Проверки, которые не дают агенту нарушить ограничения, раскрыть секреты или обойти контроль риска.
Механизм, который не позволяет тексту из внешних источников менять правила работы агента.
Фоновый расчёт рекомендации, который имеет статус, время начала, завершение и сохранённый результат.
Текущее состояние задания агента: подготовка данных, расчёт, объяснение, сохранение или завершение.
Пошаговый журнал: запрос, данные, признаки, портфель, риски и объяснение.
Результат расчёта, который появился в истории и доступен для повторного открытия.
Запись действий пользователя и сервиса для воспроизводимости, расследования ошибок и демонстрации контроля.
Насколько состояние рынка близко к последней доступной торговой дате.
Сколько бумаг из выбранной вселенной имеют котировки и параметры для расчёта.
Данные старше допустимого окна актуальности, поэтому рекомендацию нужно пересчитать осторожно.
Источник вернул не всё. Сервис должен явно показать, что именно отсутствует.
Список бумаг MOEX с тикером, названием компании и поиском для выбора в интерфейсе.
График цены бумаги с открытием, максимумом, минимумом и закрытием за период.
Визуальная сводка по бумагам: размер, изменение цены, ликвидность и сектор.
Сохранённое состояние котировок и справочников на конкретный момент времени.
Финансовая отчётность эмитента, используемая как источник контекста после даты публикации.
Список ожидаемых и исторических дивидендных событий по бумагам.
Единый расчёт тренда, импульса, ликвидности и качества риска по бумагам.
Сохранённый набор числовых признаков, подготовленный строго на доступную дату расчёта.
Проверка готовности ключевых страниц, маршрутов API, данных и демонстрационного сценария.
Зафиксированный набор данных, отчётов и инструкций, чтобы показать работу сервиса воспроизводимо.
Учебный счёт без реальных сделок, на котором видно расчётное исполнение и историю операций.
Сервис не отправляет заявки брокеру. Он показывает предложение, риски и демо-исполнение.
Виртуальный портфель, на котором видно влияние решения на капитал и позиции.
Расчётный список покупок и продаж, который можно проверить до любого исполнения.
Журнал виртуальных покупок, продаж, изменения капитала и статусов исполнения.
Дата, на которую рассчитан сигнал и доступны исходные данные.
Дата, на которую переносится расчётное исполнение решения.
Разница между ожидаемой и фактической ценой исполнения, которую нужно учитывать в реалистичной симуляции.
Расчёт рекомендации в рабочем интерфейсе с подготовкой данных, проверками и сохранением результата.
Результат с артефактами, кодами состояний и журналом агента, который можно открыть и сравнить.
Нет. Сервис поддерживает торговые решения: считает предложение, показывает риск, объясняет логику и даёт демо-исполнение без реальных заявок брокеру.
Он собирает профиль риска, список наблюдения, котировки, источники и признаки, запускает разрешённые расчёты, сохраняет рекомендацию и формирует объяснение.
Когда задание получило финальный статус, рекомендация появилась в истории, а объяснение и трасса агента сохранены и доступны для открытия.
Веса, ограничения и проверки риска считает расчётный слой. LLM разбирает запрос, вызывает разрешённые инструменты и объясняет результат.
На дату решения используются только котировки, новости, отчётность и факты, которые уже были доступны в тот момент. Так результат не подглядывает в будущее.
Так происходит, когда рыночный режим, риск, ликвидность или качество данных делают вход в бумаги хуже защитного сценария.
Котировки показывают движение цены, а источники добавляют контекст: новости, корпоративные факты, отчётность, документы и события, на которые можно опереться в объяснении.
Существенные утверждения должны быть связаны с найденными источниками. В аналитике можно открыть использованный контекст, даты, фрагменты и связь с решением.
Сервис показывает свежесть и покрытие данных. Если данных не хватает, рекомендация становится менее надёжной и должна явно объяснять, чего не хватает.
Она быстро показывает, какие бумаги движутся сильнее, где выше ликвидность и как распределены изменения по секторам. Это обзор, а не отдельная рекомендация.
Аналитика разбирает решения, источники, графики и вклад бумаг. Исследования показывают качество стратегий, моделей, прогонов и сравнения.
Демо-счёт показывает расчётное исполнение без реальных заявок: план операций, изменение виртуального капитала, историю и влияние решения на портфель.
Нет. Внешние тексты считаются источниками данных, а не командами. Защитные проверки не дают им менять правила работы, обходить контроль риска или получать секреты.