План развития платформы
Актуальные направления работ live-контура и исследовательской петли: что в очереди,
почему именно тогда, и через какой критерий приёмки это пройдёт. Даты «ждёт данных» привязаны к
накоплению истории наблюдений, а не к произвольному сроку.
Ждёт данных (дата возврата)
Готово к реализации
Решение оператора
Бэклог
01Календарный график
Горизонт июль–октябрь 2026.
14.07
21.07
28.07
04.08
18.08
01.09
01.10
API-подписки на данные
Стратегии в песочнице
Мультиязычность
Петля обратной связи знаний
Telegram-алерты
Микроструктура: чекпоинт
Meta ML «качество решения»
Telegram mini-app
02Ближний горизонт – июль–август
API-подписки на данные после релиза 1.2
продукт
- Зачем
- Расчёты платформы – решения комитета, состояние рынка, микроструктура – нужны не
только на борде: их запрашивают для собственной аналитики и торговых систем.
- Как
- Отдельный доступ по ключу с тарифами и лимитами: бесплатный уровень с задержкой и
урезанным составом данных, платный – реальное время и полнота. Публичная витрина остаётся открытой.
Ядро торговых стратегий в песочнице проектирование
исследовательский контур
- Зачем
- Проверить, превращаются ли сигналы платформы в устойчивый результат, не рискуя
деньгами: стратегии торгуют на живых данных в изолированной песочнице.
- Как
- Пул агентов с собственными портфелями и правилами входа и выхода, учёт издержек и
проскальзывания, честный форвардный результат. Продвижение стратегии – только вручную, после
статистической проверки.
Мультиязычность поэтапно
охват аудитории
- Зачем
- Платформу читают за пределами русско- и англоязычной аудитории; интерфейс и
пояснения должны быть на языке пользователя.
- Как
- Полный перевод борда, подсказок и документации. Очередь языков: английский,
испанский, китайский, португальский, турецкий, арабский, японский, казахский.
Петля обратной связи знаний ~кон. июля
исследовательская петля
- Зачем
- Систематически находить контексты, в которых система ошибается чаще базовой
частоты, и превращать их в очередь новых гипотез для исследовательского контура.
- Как
- Созревшие исходы журнала решений группируются по контексту (режим, ликвидность,
волатильность, новости); корзина с точностью статистически ниже базы становится кандидатом
на исследование.
- Данные
- Полный контекст копится с начала июля – к концу месяца корзины наберут объём.
Telegram-алерты готово к запуску
клиентский канал
- Зачем
- Критичные события должны доходить до оператора, когда борд закрыт: смена режима,
каскад ликвидаций, включение вето, рост вероятности стресса, появление или уход направления.
- Как
- Источники событий уже считаются в ядре; остаётся правило «что и с каким порогом
отправлять» и доставка ботом.
Исторический скоринг новостей опционально
данные · разовый прогон
- Зачем
- Датасет «тон новостей → последующая волатильность» за два года для проверки
гипотезы «новости как модификатор риска».
- Как
- Разовый прогон многоязычной модели тона по накопленному архиву заголовков.
03Микроструктура – чекпоинт ~20 августа
Секундная микроструктура (стакан, поток сделок, ликвидации) копится с конца июня.
Обучаемым слоям нужны месяцы истории – раньше walk-forward проверка не разложится на достаточное
число окон. Пороговые сенсоры уже работают и самонастраиваются.
Ранний детектор смены режима ~20.08.2026
ML · минутный горизонт
- Идея
- Микроструктура меняется раньше цены – по ней можно ловить смену состояния рынка
за десятки минут до подтверждения.
- Гейт
- Качество прогноза должно быть статистически выше, чем у действующей модели
без микроструктурных признаков – иначе не внедряется.
A/B микропризнаков в прогнозных моделях ~20.08.2026
ML · расширение признаков
- Идея
- Проверить, добавляет ли микроструктура качества моделям волатильности и смены
режима – на общем окне вне обучающей выборки.
- Гейт
- Строго лучше базовой версии; отрицательный результат фиксируется наравне
с положительным.
Фильтр плохого исполнения после наблюдения
слой честности
- Идея
- Отсекать сигналы в моменты, когда исполнение заведомо плохое: тонкая ликвидность,
стакан против сигнала.
- Как
- Сначала ретроспектива по журналу (что правило отфильтровало бы), затем –
пре-регистрированное одностороннее правило.
04Дублёр оператора – этап 2 (~сентябрь)
Принятое решение: дублёр без LLM, полностью автономно на сервере. Этап 1
(согласованность индикаторов + детерминированный нарратив) уже работает.
Meta ML «качество решения» ~сентябрь 2026
ML · оценка надёжности, не рынка
- Идея
- Лёгкая модель оценивает, стоит ли доверять текущему решению системы, – объект
прогноза не шумный рынок, а поведение самой системы, что статистически устойчивее.
- Гейт
- Достаточный датасет созревших исходов; walk-forward качество выше базы;
калибровка. До прохождения гейта – только наблюдение, не фильтр решений.
Telegram mini-app после редизайна борда
клиентский канал
- Идея
- Мобильный доступ к тому же API. Делается после стабилизации дизайна борда,
чтобы не переверстывать дважды.
05Отклонено осознанно
Жёсткая иерархия аналитических ядер – каскадная хрупкость: сбой родителя гасит всю ветку.
Отдельные комитеты под каждый режим рынка – переобучение на крошечных подвыборках.
LLM в контуре решений – дублёр оператора работает без LLM, полностью автономно.
Слияние вероятности и уверенности в один «красивый» процент – противоречит принципам честности.
Расширение признаков за счёт ставки финансирования и открытого интереса – проверено A/B,
оказалось хуже базовой версии; зафиксировано как отрицательный результат.
06Инварианты
· Обучаемое в live – только зарегистрированный артефакт, прошедший проверку вне обучающей выборки;
нет артефакта – честное «нет сигнала».
· Направление у порога случайности показывается как есть; пороги фиксируются до выхода в бой.
· Формулы признаков едины для обучения и боя – расхождение исключено конструктивно.
· Журнал решений диагностический: боевой контур его не читает, петля обратной связи исключена.
· Отрицательные эксперименты фиксируются наравне с положительными.
Platform roadmap
Current work directions for the live loop and the research loop: what is queued,
why at that time, and which acceptance criterion each item must pass. "Waiting for data" dates are
tied to the accumulation of observation history, not to arbitrary deadlines.
Waiting for data (return date)
Ready to implement
Operator decision
Backlog
01Timeline
Horizon: July–October 2026.
14.07
21.07
28.07
04.08
18.08
01.09
01.10
Data API subscriptions
Strategies in a sandbox
Multi-language support
Knowledge feedback loop
Telegram alerts
Microstructure checkpoint
Meta ML "decision quality"
Telegram mini-app
02Near horizon – July–August
Data API subscriptions after the 1.2 release
product
- Why
- The platform's computations – committee decisions, market state, microstructure –
are wanted beyond the board itself: for third-party analytics and trading systems.
- How
- Separate key-based access with tiers and limits: a free tier delayed and reduced in
scope, a paid tier in real time and in full. The public showcase stays open.
Trading-strategy core in a sandbox design
research loop
- Why
- To check whether the platform's signals turn into a durable result without risking
money: strategies trade on live data inside an isolated sandbox.
- How
- A pool of agents with their own portfolios and entry/exit rules, costs and slippage
accounted for, an honest forward result. Promoting a strategy stays manual, after statistical review.
Multi-language support in stages
audience reach
- Why
- The platform is read beyond its Russian- and English-speaking audience; the interface
and explanations should be in the user's own language.
- How
- Full translation of the board, its hints and the documentation. Language queue:
English, Spanish, Chinese, Portuguese, Turkish, Arabic, Japanese, Kazakh.
Knowledge feedback loop ~late July
research loop
- Why
- Systematically find contexts where the system errs more often than the base
rate and turn them into a queue of new hypotheses for the research loop.
- How
- Matured journal outcomes are grouped by context (regime, liquidity, volatility,
news); a bucket with accuracy statistically below the base rate becomes a research candidate.
- Data
- Full context has been accumulating since early July – buckets will reach
volume by the end of the month.
Telegram alerts ready to launch
client channel
- Why
- Critical events must reach the operator when the board is closed: regime
change, liquidation cascade, veto switching, rising stress probability, direction appearing
or disappearing.
- How
- Event sources are already computed in the core; what remains is the "what to
push and at which threshold" rule plus bot delivery.
Historical news scoring optional
data · one-off run
- Why
- A two-year "news tone → subsequent volatility" dataset to test the
"news as a risk modifier" hypothesis.
- How
- A one-off run of the multilingual tone model over the accumulated headline
archive.
03Microstructure – checkpoint ~August 20
Second-level microstructure (order book, trade flow, liquidations) has been
accumulating since late June. Trainable layers need months of history – earlier than that,
walk-forward validation cannot be split into enough windows. Threshold sensors already work and
self-calibrate.
Early regime change detector ~Aug 20, 2026
ML · minute horizon
- Idea
- Microstructure changes before price does – it can catch a market state
change tens of minutes before confirmation.
- Gate
- Forecast quality must be statistically above the current model without
microstructure features – otherwise it is not deployed.
A/B of micro-features in forecast models ~Aug 20, 2026
ML · feature extension
- Idea
- Test whether microstructure adds quality to the volatility and regime change
models – on a shared out-of-sample window.
- Gate
- Strictly better than the baseline; a negative result is recorded on a par
with a positive one.
Poor execution filter after observation
honesty layer
- Idea
- Cut off signals at moments when execution is known to be poor: thin
liquidity, order book against the signal.
- How
- First a retrospective over the journal (what the rule would have filtered),
then a pre-registered one-way rule.
04Operator's understudy – stage 2 (~September)
Decision made: the understudy works without LLMs, fully autonomously on the
server. Stage 1 (indicator agreement + deterministic narrative) is already live.
Meta ML "decision quality" ~September 2026
ML · reliability scoring, not the market
- Idea
- A light model estimates whether the system's current decision should be
trusted – the forecast object is not the noisy market but the system's own behaviour, which
is statistically more stable.
- Gate
- A sufficient dataset of matured outcomes; walk-forward quality above the
base rate; calibration. Until the gate passes – observation only, not a decision filter.
Telegram mini-app after board redesign
client channel
- Idea
- Mobile access to the same API. Done after the board design stabilizes,
to avoid rebuilding the layout twice.
05Deliberately rejected
A rigid hierarchy of analytical cores – cascade fragility: a parent failure kills the whole branch.
Separate committees per market regime – overfitting on tiny sub-samples.
An LLM inside the decision loop – the operator's understudy runs without LLMs, fully autonomously.
Merging probability and confidence into one "pretty" percentage – contradicts the honesty principles.
Extending features with funding rate and open interest – A/B tested, turned out worse
than the baseline; recorded as a negative result.
06Invariants
· Anything trainable in live is only a registered artifact that passed out-of-sample
validation; no artifact – an honest "no signal".
· Direction near the noise threshold is shown as is; thresholds are frozen before going live.
· Feature formulas are shared between training and production – divergence is excluded by construction.
· The decision journal is diagnostic: the live path does not read it, feedback loops are excluded.
· Negative experiments are recorded on a par with positive ones.
