אנונימי #4: סוכן AI שלמד קורס מסחר וסורק שוק קריפטו 24/7
סוחר פרטי שלמד קורס מסחר בקריפטו ביקש סוכן AI שיתרגם את כללי הקורס למערכת חיה שסורקת שוק 24 שעות. בנינו לו מערכת שמצליבה שישה טיים פריימים, מסננת חדשות וקורלציה ל-BTC, ומוציאה המלצה כשהתנאים מתאימים.
הסיפור: מקורס תיאורטי למערכת מסחר חיה
הלקוח, סוחר פרטי שלמד קורס מסחר מובנה בקריפטו, רצה לעבור משימוש בכללים בעיניים אנושיות לסוכן AI שיעבוד בשבילו 24 שעות ביממה. שוק הקריפטו לא נסגר, ולחלון הזדמנות שמתפתח בלילה אין מי שיענה. הוא ביקש סוכן שיכיר את שיטות הקורס לעומק, יסרוק את השוק ברציפות וירים דגל ברגע שמתפתח setup שמתאים לכללים שהוא הפנים בקורס.
הדרישה השנייה הייתה אופציה למסחר אוטומטי, עם הסתייגות חשובה: הלקוח זיהה בעצמו שמסחר אוטומטי בלי הבנה עמוקה של ההתנהגות מסוכן למתחילים. לכן בנינו את הארכיטקטורה ככה שמסחר אוטומטי הוא יכולת קיימת אבל מנותקת בברירת המחדל, והלקוח מפעיל אותה רק על paper account עד שהוא בוטח במספרים. כרגע הוא נמצא במצב paper trading + signals, מקבל המלצות מהמערכת ומבצע ידנית בחשבון האמיתי כשמתאים לו.
הצד השלישי שהלקוח רצה הוא מערכת תצוגה ויזואלית ברמה של פלטפורמת מסחר מקצועית, לא דשבורד גנרי. דשבורד עם שעות שוק חיות, היסטוריית עסקאות מלאה עם R-multiple ועקומת הון, לוג סריקה מפורט עם הסיבה לכל החלטה, וניתוח ביצועים פר אסטרטגיה ופר טיים-פריים. כל זה בעברית RTL, כי הלקוח רצה ממשק שהוא רואה בו את הסיפור של המסחר שלו, לא תרגום מכני של מונחים.
תהליך העבודה המלא, משבעה שלבים
איך הקורס התיאורטי הפך למערכת חיה. כל שלב יושב על השלב שלפניו, ובכל שלב הלקוח אישר את הפלט לפני שעברנו הלאה.
תמלול ואינדוקס של חומר הקורס
הלקוח שלח את כל סרטוני הקורס. הרצנו pipeline שמוריד מ-Drive, מתמלל באמצעות Whisper ומאחסן את כל השיעורים כטקסט מאונדקס. סך הכול עיבדנו עשרות שיעורים, חולקנו לפי מודולים והפרדנו בין שיעורי תורת המסחר לבין שיעורי דוגמאות חיות. זה היה הבסיס שעליו נבנו כל הכללים אחר כך.
חילוץ שיטות המסחר וקידודן ל-DSL
קראנו את התמלולים יחד עם הלקוח, זיהינו את השיטות המרכזיות שהוא רוצה שהסוכן יזהה (סך הכול שבע שיטות) ופירקנו כל אחת לרשימת תנאים מדידים. כל תנאי התרגם לאופרטור פנימי כמו gt, lt, between, near, cross_above, cross_below, increasing, וכו'. כך הפכנו ניסוח מילולי מהקורס לכלל שמחשב יכול להעריך באופן חד משמעי.
הקמת ארכיטקטורת backend ב-FastAPI
בנינו שירות Python מבוסס FastAPI עם ארבעה רכיבים מרכזיים: scanner שרץ ברקע במחזור קבוע, strategy engine שמעריך את הכללים מול נתוני שוק, risk manager שמחשב גודל פוזיציה ויחס סיכוי-סיכון, ו-storage על SQLite שמתעד כל סריקה, כל setup וכל עסקה לטובת ניתוחים ולמידה. כל הקריאות לשוק החיצוני עוברות דרך שירות אחד שמאפשר החלפת ספק נתונים בלי לגעת בלוגיקה.
חיבור MCP ל-TradingView
הלקוח רצה שהמערכת תוכל לסנכרן ציורים, רמות מפתח ופוזיציות מ-TradingView, מערכת המסחר שהוא משתמש בה לבדיקה ויזואלית. מימשנו שכבת MCP שעוברת דרך Chrome DevTools Protocol מול TradingView ושולפת לעצמה את ה-state של הצ'ארט. כך כשהלקוח מצייר רמת התנגדות ב-TradingView, המערכת רואה אותה והאנליזה לוקחת אותה בחשבון.
חיבור לבורסת קריפטו ולמקורות נתונים
הוספנו אינטגרציה לבורסת פיוצ'רס מובילה לקבלת נתוני זמן אמת על 20 זוגות perpetual פופולריים. במקביל הקמנו שני שירותים מסננים: שירות חדשות שמושך מ-CryptoPanic ומסמן רגעים שאסור לסחור בהם, ושירות קורלציית BTC שמונע פתיחת לונג בכל מטבע אלט-קוין כש-BTC במגמת ירידה חזקה (וההיפך).
סורק רב טיים-פריים והערכת confluence
הסורק עובד לפי היררכיה שהקורס מלמד: 1d מאקרו, 4h מבנה, 1h מגמה, 15m ו-5m קונטקסט, ו-1m לסניפ הכניסה המדויק. כל setup חייב לעבור validation של multi-timeframe confluence: כיוון המגמה בטיים-פריימים הגבוהים חייב להסכים עם כיוון הכניסה, אחרת הסיגנל נדחה. בנוסף חישבנו ציון confidence שמשקלל בין מספר התנאים שהתקיימו לבין כמה אסטרטגיות הסכימו במקביל.
ממשק React 19 + מצבי ריצה ושומרי סף
הפרונט הוקם ב-React 19 עם TypeScript ו-Vite, ומציג תשעה מסכים: דשבורד, לייב, צ'ארט, כניסות פוטנציאליות, היסטוריה, אסטרטגיות, מסחר דמו, ניתוח ולוגים. הוספנו שלושה מצבי הפעלה נפרדים, paper, demo ו-live, כשמסחר אוטומטי מותר רק ב-paper, וב-live כל פתיחת פוזיציה דורשת אישור ידני. שומרי הסף הם השכבה האחרונה: עד 10 עסקאות ביום, סף הפסד יומי קשיח, ו-cooldown של ארבע שעות לאותו זוג כיוון אחרי שנכנסנו אליו.
מה בוצע לבקשת הלקוח, פיצ'ר אחרי פיצ'ר
כל שורה ברשימה עלתה בפגישת אפיון ספציפית עם הלקוח, נכנסה ל-roadmap, נבנתה ועברה QA בסביבת paper לפני שעלתה לפרודקשן.
סוכן AI שלמד את שיטות הקורס
שבע אסטרטגיות מהקורס קודדו כל אחת לכלל מובנה: כללי כניסה, יציאה, אישורים מהקורס וטיים-פריים מועדף. ניתן לערוך את הכללים בלי קוד דרך מסך אסטרטגיות.
חיבור MCP ל-TradingView לסנכרון מצב
שכבת gateway שמדברת מול TradingView דרך CDP. שולפת ציורים, פוזיציות פתוחות ורמות מפתח שהלקוח שם ידנית, ומזינה אותם לאלגוריתם.
חיבור לבורסת קריפטו לנתוני שוק חיים
אינטגרציה לקבלת נתוני 20 זוגות פיוצ'רס perpetual, כולל מחיר, נפח, אינדיקטורים ושעת קנדל אחרון. כל הסריקות מתעדכנות מהמקור הזה.
סורק שרץ אוטומטית כל שתי דקות
scanner שרץ ברקע, מחזיק state פנימי של הסטופים שהוא חיכה להם, ולא יוצר התראה כפולה אם setup חזר. כל סריקה נשמרת בלוג עם הסיבה לכל פסילה.
ניתוח רב טיים-פריים, 1m עד 1d
היררכיה מהקורס: 1d מאקרו, 4h מבנה, 1h מגמה, 15m ו-5m קונטקסט, 1m סניפ. כניסה דורשת הסכמה בין הטיים-פריימים, אחרת היא נדחית.
פילטר חדשות + פילטר קורלציית BTC
שירות חדשות שמושך מ-CryptoPanic ומסמן חלונות שבהם אסור לסחור (FOMC, CPI, האקים גדולים). פילטר נוסף לקורלציה: לא לונג באלט כש-BTC נופל חזק.
ניהול סיכון אוטומטי, R:R ו-position sizing
חישוב SL ו-TP פר עסקה, יחס סיכוי-סיכון מינימלי 3.5R, וגודל פוזיציה לפי סיכון דולרי קבוע פר עסקה. ה-leverage נבנה גם הוא חזרה מהמספרים האלה.
שומרי סף יומיים
10 עסקאות ביום מקסימום, סף הפסד יומי קשיח שמכבה את הסורק עד למחר, ו-cooldown של ארבע שעות לאותו צמד מטבע + כיוון אחרי כניסה.
Confidence scoring + multi-strategy confluence
ציון 0–1 לכל setup לפי מספר התנאים שהתקיימו. כש-2+ אסטרטגיות מסכימות באותו רגע, הציון קופץ אוטומטית מעל סף ה-high probability.
מצבי הפעלה נפרדים: paper, demo, live
אוטומציה מלאה מותרת רק ב-paper. ב-demo המערכת ממליצה והלקוח מאשר בלחיצה. ב-live כל פוזיציה נפתחת ידנית, המערכת רק מסמנת.
דשבורד עברי RTL מלא
תשעה מסכים עם אבות-טיפוס של כלי מסחר מקצועי. עברית RTL בכל מקום, נומבר-פורמט בעברית, צבעוניות אחידה, ואייקונוגרפיה מינימליסטית.
התראות בזמן אמת + לוג סריקה מלא
browser notifications כשנפתח setup חדש, וטבלת לוגים שמתעדת כל פעולה של הסורק עם reasoning, גם כשהוא דחה. אפשר לחקור החלטות ולחזור אחורה.
צילומי מסך מהמערכת הפעילה
לוגו ושמות מערכת מוסתרים. שמות שיטות הקורס הוחלפו במזהים גנריים. נתוני העסקאות אמיתיים מסביבת paper trading.
דשבורד, חדר הבקרה
מצב הסורק, שעות פתיחה של שווקים גלובליים בזמן ישראל, פוזיציות פתוחות, רווח/הפסד יומי וכניסות ממתינות. הכול במבט אחד.
היסטוריית עסקאות
כל העסקאות שנפתחו ונסגרו, עם R-multiple, אחוז הצלחה ותגית של האסטרטגיה שהובילה לכניסה. השמות שלהן הוחלפו לתוויות שיטה A עד G.
ניתוח ביצועים, equity curve
עקומת הון, פירוק לפי טיים-פריים, פירוק לפי מטבע, פירוק לפי אסטרטגיה. בדיוק הנתונים שצריך כדי להחליט אילו שיטות עובדות באיזה תנאי שוק.
לוג סריקה, השקיפות המלאה
כל מה שהסורק עשה ברקע, החלטה אחרי החלטה, עם reasoning בעברית. רואים גם setups שנדחו ולמה, לא רק את אלו שעברו את הסף.
שלוש יכולות שעושות את ההבדל
סורק רב טיים-פריים
במקום לבדוק טיים-פריים אחד, המערכת מצליבה שש רמות בו זמנית, מהמאקרו של 1d ועד הסניפ ב-1m. כניסה מתאשרת רק כשכל הרמות מסכימות.
הסבר עברי לכל החלטה
כל setup מקבל reasoning בעברית: למה האלגוריתם בחר להיכנס, אילו תנאים התקיימו, ואיזו אסטרטגיה הובילה. שקיפות מלאה, גם כשהסיגנל נדחה.
שומרי סף לאוטומציה
אוטומציה מלאה הופעלה רק ב-paper. ב-live כל פוזיציה דורשת אישור ידני. סף הפסד יומי קשיח שמשבית את הסורק. כי אוטומציה בלי אחריות מסוכנת.
בנייה בשיתוף Claude Code
לאורך כל הפרויקט עבדנו ב-Claude Code עם סקילים ייעודיים שמסדרים את שיטת העבודה: brainstorming לאפיון, writing-plans לתוכנית, TDD לפיתוח, debugging שיטתי לאיתור בעיות, ו-verification לפני סיום משימות.
סקילים פעילים בפרויקט
שישה סקילים מסדרים את התהליך: brainstorming לאפיון חוקי הקורס, writing-plans לתכנון השכבות, TDD על נתוני שוק היסטוריים, debugging שיטתי לסיגנלים שגויים, audit ייעודי ללוגיקת סיכון, ו-verification לפני יציאה לפרודקשן.
מבנה הפרויקט, חלוקת אחריות נקייה
backend על FastAPI עם routers ושירותים נפרדים לסריקת שוק, קורלציה ל-BTC וניהול סיכון. frontend על React עם רכיבים ייעודיים לגרפים, סיגנלים וקונסולת ניתוח. כל שכבה מטפלת באחריות אחת, וקלה לתחזוקה.
סיכום הקייס סטאדי
סוחר פרטי הביא קורס תיאורטי שלמד, וביקש מערכת שתעבוד בשבילו 24 שעות ביממה. בנינו לו סוכן AI שלמד את שיטות הקורס בקידוד מובנה, מסונכרן ל-TradingView דרך MCP, מחובר לבורסת קריפטו לנתוני שוק חיים, ויודע לזהות הזדמנויות לפי כללי הקורס במגוון טיים-פריימים. הסוכן הוא אופציונלית גם אוטומטי, אבל זה מצב שכרגע לא הופעל בלייב, רק ב-paper, מתוך מודעות של הלקוח לסיכון.
היום הלקוח מקבל את ההמלצות של הסוכן בזמן אמת, מצליב אותן עם השיקולים שלו ומבצע ידנית בחשבון אמיתי. הוא בוחן את ביצועי המערכת מול ההחלטות שלו דרך מסך הניתוח, ומחליט על בסיס הנתונים אם להפעיל אוטומציה גם בלייב, מתי וכמה. המערכת היא הרחבת קוגניציה, לא תחליף לאחריות אנושית.
הערך לאתר הזה: כשלקוח בא עם תחום שדורש לימוד עומק, נכנסים אליו בקפדנות, ולא ממציאים. הקורס לא הומצא, האסטרטגיות לא הומצאו, החוקים נשמרו כפי שהם בקורס. מה שכן הומצא הוא הדרך המכאנית לבטא אותם, וזו הליבה של פיתוח מותאם אישית.
שאלות ותשובות
האם המערכת סוחרת אוטומטית בכספי הלקוח?
לא בלייב. אוטומציה מלאה מופעלת רק במצב paper trading שבו אין כסף אמיתי. בחשבון אמיתי הלקוח רואה את ההמלצות של הסוכן ומבצע ידנית את הפעולה. הארכיטקטורה תומכת באוטומציה גם בלייב, אבל זו החלטה שדורשת בגרות תפעולית.
איך נכנסות שיטות מקורס מסחר לתוך קוד?
קוראים את התמלולים של הקורס, מזהים אילו תנאים האלגוריתם צריך לבדוק, ומפרקים כל תנאי לאופרטור מדיד כמו gt, lt, between, near, cross_above, ולערך ספציפי. בסוף יש כלל מובנה במסד הנתונים שניתן להריץ אותו על כל קנדל ולקבל ציון 0–1.
למה צריך multi-timeframe confluence?
כי setup שנראה טוב על 1m יכול להיות נגד המגמה הראשית של 4h או 1d. בלי הצלבת טיים-פריימים, הסוכן ירדוף אחרי תנודות רעש. ההיררכיה מהקורס מבטיחה שכל כניסה תואמת את התמונה הגדולה.
מה עושה חיבור MCP ל-TradingView?
הלקוח מצייר רמות תמיכה והתנגדות, חצים ופיבונאצ'י על TradingView. שכבת MCP שולפת את הציורים האלה ל-state של המערכת ומשלבת אותם בתהליך ההחלטה. כך השיקולים הוויזואליים האנושיים נכנסים גם הם לאלגוריתם.
איך מנוהל הסיכון פר עסקה?
סיכון דולרי קבוע פר עסקה (לדוגמה 100 דולר). מתוכו נגזר גודל הפוזיציה והמינוף, על בסיס המרחק מ-stop loss. יחס סיכוי-סיכון מינימלי הוא 3.5R, ויש סף הפסד יומי קשיח שמשבית את הסורק עד למחרת.
למה paper trading לפני live?
כי paper trading זול בלמידה. כל setup שהסוכן יוצר בצד paper מאפשר ללקוח להבין איך המערכת חושבת בלי להפסיד כסף אמיתי. כשהמספרים והתחושה מתיישרים, אפשר לעלות לחשיפה הדרגתית בלייב.
מה כוללים פילטרי החדשות והקורלציה ל-BTC?
שירות חדשות מסמן חלונות זמן רגישים (פרסומי FOMC, CPI, האקים) שבהם המערכת לא תפתח עסקאות. פילטר ה-BTC מונע פתיחת לונג בכל אלט-קוין כש-BTC במגמת ירידה חזקה, ולהיפך. שני הפילטרים משולבים אחרי שלב הסיגנל ולפני שלב הביצוע.
האם הפלטפורמה ניתנת להעברה לסוחר אחר?
כן. השיטות מנוהלות במסך אסטרטגיות נפרד, אז סוחר אחר עם קורס אחר יכול לערוך את הכללים בלי לגעת בקוד. גם ה-API של הבורסה והחדשות מוחלפים בקלות, כי הם מאחורי שכבת gateway אחת.
כמה זמן לוקח לבנות מערכת כזו?
במקרה הזה כשישה שבועות לגרסה ראשונה תפקודית, מתוכם השבוע הראשון הוקדש לתמלול ולחילוץ הכללים מהקורס, והשבועות הבאים לבנייה האדריכלית, אינטגרציות, ממשק ובדיקות paper. זה תלוי כמובן בעומק הקורס ובמספר השיטות.
רוצים מערכת מסחר חכמה משלכם?
השאירו פרטים ונחזור אליכם לפגישת אפיון. נסביר מה אפשר לבנות לפי הקורס שלכם, אילו אינטגרציות נצרכות ומה לוחות הזמנים.
