model-trader превращает трейдера в сканер сделок
⠀
model-trader — open-source фреймворк, который превращает публичный контент трейдера в исполняемый сканер сетапов.
⠀
Это не формат «ИИ, скажи, покупать ли BTC». Здесь сначала вытаскивают правила, потом проверяют их на рынке.
⠀
Сначала берутся видео, статьи или твиты трейдера. Потом Claude или Hermes собирает из них стратегию: какие паттерны человек ищет, что инвалидирует сетап, где он ждёт подтверждение, когда просто сидит на руках.
⠀
Дальше стратегия превращается в gates — цепочку pass/fail-проверок. Например: есть ли нужный контекст на старшем таймфрейме, был ли FVG, пришло ли подтверждение, не повторяется ли уже сломанный уровень.
⠀
После этого бот может гонять сканер по рынку, бэктестить историю и открывать сделки в paper trading. По умолчанию реальные деньги не трогаются: журнал сделок пишется в JSON, риск считается отдельно, есть фильтр дублей и ограничение плеча.
⠀
Отдельно есть агентский слой: Claude получает роль veto-фильтра поверх уже найденного сетапа. Сканер сказал TAKE, а агент смотрит на философию трейдера и решает: брать, пропустить или подождать. Если API упал, система не ломается — продолжает работать по gates.
⠀
Почему это интересно: repo показывает нормальную форму «AI для трейдинга». Вместо магического советчика, который обещает деньги, здесь обычный конвейер: контент → стратегия → проверки → бумажные сделки → бэктест.
⠀
Риск тоже очевидный. Если плохо вытащить стратегию или придумать лишние gates, получится кулебяка. Главная работа здесь — ручная сборка правил после разбора вашим агентом.
⠀
Источник: GitHub repo, pipeline docs, agent layer docs, backtest docs.

📊💹🧮💰🪙🏦⚙📉💵

Практика без воды: @human20
ИИ-среда: human20.app