Описание

Задача была разработать алгоритмического торгового бота для DEX Raydium на Solana: собирать исторические данные, обучать модели и использовать ML-сигналы для принятия торговых решений.

Решение

Я построил Python-систему для сбора OHLCV-данных с GeckoTerminal, подготовки датасетов и обучения моделей LSTM, GRU, CNN, Transformer и Random Forest. Добавил PostgreSQL для хранения данных, Docker-деплой и Telegram-уведомления о событиях и сигналах.

Результат

Получился исследовательско-практический торговый контур: данные собираются автоматически, модели можно сравнивать по качеству сигналов, а результаты использовать для дальнейшего тестирования стратегий на Solana DEX.

Презентация проекта