Блог: Изучаем языки, чтобы писать торговых ботов
На главную > Блог > Категория: Программирование для трейдеров > Статьи
Создание искусственного интеллекта — это увлекательное путешествие, которое стало доступнее благодаря экосистеме Rust. В этой статье мы разберём как написать собственный ИИ на Rust — от маленьких обучаемых моделей до развёртывания больших языковых моделей (LLM), с кодом, библиотеками и архитектурными решениями.
Если ты уже прошёл основы Unity и начал писать более-менее сложные скрипты, ты обязательно столкнулся с ситуацией, когда одному объекту нужно сообщить другому о событии: игрок наступил на триггер, здоровье упало до нуля, закончился таймер.
Делегаты и события — главный инструмент для слабосвязанной архитектуры, который избавляет тебя от спагетти-кода и прямой зависимости между классами.
Если ты решил начать делать игры на Unity — поздравляю. Ты выбрал одну из самых дружелюбных экосистем для геймдева.
Вы когда-нибудь задумывались, почему ваш торговый бот на Python может «подвиснуть» во время ожидания ответа от биржи? Или почему он обрабатывает WebSocket-события по одному, хотя данные приходят пачками? Это проблема синхронного кода: программа блокируется на каждой операции ввода-вывода (сеть, диск, таймер).
>Высокочастотная торговля (HFT) — это мир, где каждая микросекунда на счету. Где задержка в 10 микросекунд может означать разницу между прибылью и убытком. Долгие годы C++ был безоговорочным королём этой области. Но в последние годы появился серьёзный претендент на трон — Rust.
Go (или Golang) — язык программирования, разработанный в Google в 2007 году, когда инженеры устали от медленной компиляции C++ и сложности многопоточности в других языках. Главная идея Go — простота, производительность и лёгкость написания надёжного кода. Сегодня на Go написаны Docker, Kubernetes, Terraform, Prometheus, InfluxDB и множество других проектов, которые составляют основу современной облачной инфраструктуры.
Вы когда-нибудь хотели добавить на свой сайт или в приложение красивый, интерактивный график котировок? Или визуализировать результаты бэктестинга? Или просто показать динамику баланса за месяц?
Chart.js — это мощная, лёгкая и бесплатная библиотека для создания графиков на JavaScript.
Когда говорят о языках для трейдинга, первыми вспоминают Python, C++ и JavaScript. PHP редко упоминают в этом ряду. И зря. PHP — это не только «язык для сайтов». В нём есть мощное расширение trader (обёртка над легендарной TA-Lib), которое предоставляет десятки технических индикаторов «из коробки».
Julia — это высокоуровневый, динамический язык программирования, созданный в MIT в 2012 году. Он сочетает простоту Python, скорость C++ и математическую мощь MATLAB. Главная фишка Julia — JIT-компиляция (Just-In-Time), которая делает код быстрым без необходимости низкоуровневой оптимизации вручную.
JavaScript долгое время воспринимался как «язык для анимации кнопок и проверки форм». Но сегодня это один из самых мощных и универсальных языков в мире, который активно используется и в трейдинге. Благодаря экосистеме Node.js, JavaScript работает на сервере, а благодаря React/Vue — на клиенте.