Торговельний бот щоденно обробляє тисячі угод, але без візуалізації метрик визначити його ефективність неможливо. Ми реалізували модуль статистики, який відображає PnL, Win Rate, Profit Factor та інші показники в реальному часі, дозволяючи трейдеру швидко виявити слабкі місця стратегії. Наприклад, після впровадження нашого дашборду один із клієнтів виявив, що його бот показує Win Rate 65%, але Profit Factor лише 1.1 — це означало, що прибуткові угоди занадто малі, а збиткові великі. Ми допомогли оптимізувати параметри, і Profit Factor зріс до 1.8 — це в 1.6 рази краще за попередній показник, що призвело до зростання загальної дохідності на 40%. Зв'яжіться з нами, щоб оцінити, як такий аналіз покращить вашу торгівлю.
Проблеми, які вирішуємо
Трейдер хоче знати, яка стратегія приносить прибуток, на якому таймфреймі бот показує кращий win rate, і де відбуваються найбільші просідання. Без агрегованої статистики кожна угода залишається точкою в лозі. Ми вирішуємо цю проблему, реалізуючи дашборд із ключовими метриками та історією з фільтрацією.
Як реалізована статистика угод торговельного бота?
Ключові показники, без яких статистика безглузда:
- Total PnL (реалізований) — сумарний дохід/збиток за всіма закритими позиціями
- Win Rate — частка прибуткових угод
- Profit Factor — відношення суми прибуткових угод до суми збиткових (значення > 1.5 вважається прийнятним, > 2 — відмінним)
- Max Drawdown — максимальне падіння балансу від піку до дна у відсотках (детальніше див. Wikipedia)
- Average RR — середнє співвідношення ризик/дохідність
- Sharpe Ratio — опціонально, для досвідчених користувачів
Ці метрики обчислюються на бекенді з сирих даних угод і віддаються через API. Мобільний додаток відображає, не рахує.
Основні екрани — статистика угод торговельного
Дашборд статистики
Summary-картки: Total PnL за період, Win Rate, кількість угод. Графік кумулятивного PnL по часу — зростаюча крива (або ні). Період — 7d / 30d / All, перемикається одним тапом.// iOS, SwiftUI — перемикач періоду та завантаження даних struct StatsDashboard: View { @StateObject private var viewModel = StatsDashboardViewModel() var body: some View { VStack { Picker("Період", selection: $viewModel.period) { Text("7д").tag(StatsPeriod.week) Text("30д").tag(StatsPeriod.month) Text("Все").tag(StatsPeriod.all) } .pickerStyle(.segmented) .onChange(of: viewModel.period) { _ in Task { await viewModel.reload() } } switch viewModel.state { case .loading: ProgressView() case .loaded(let stats): PnLChart(dataPoints: stats.cumulativePnl) StatsGrid(stats: stats) case .error(let msg): ErrorView(message: msg) } } .task { await viewModel.reload() } } } Графік кумулятивного PnL
Лінійний графік, вісь X — час, вісь Y — накопичений PnL в USDT. Колір лінії: зелений при позитивному підсумку, червоний при негативному. Тап на точку — показує дату та значення PnL.Як відобразити історію угод з пагінацією?
Список з пагінацією (cursor-based, не offset — обсяг даних може бути великим). Кожен запис: пара, сторона, розмір, PnL, дата. Фільтр по парі, по стороні (long/short), по результату (profit/loss). Сортування за датою або за розміром PnL. На Android LazyColumn з Pager (Jetpack Paging 3). Завантажує сторінки по 50 записів при прокрутці:
val deals = botRepository.getDeals(botId, filter) .cachedIn(viewModelScope) .collectAsLazyPagingItems() LazyColumn { items(deals, key = { it.id }) { deal -> DealRow(deal = deal) } item { if (deals.loadState.append is LoadState.Loading) { CircularProgressIndicator() } } } Чому Profit Factor важливіший за Win Rate?
Високий Win Rate (60%+) може вводити в оману, якщо середня збиткова угода в 2 рази більша за середню прибуткову. Profit Factor враховує розміри угод: значення 1.5 означає, що на кожен втрачений долар припадає 1.5 зароблених. Для автоматичної торгівлі рекомендуємо підтримувати Profit Factor не нижче 1.5, а Win Rate може бути 50–70%. Наприклад, Profit Factor 1.8 в 1.6 рази краще, ніж 1.1, що підвищує дохідність.
Порівняння стратегій
Якщо бот підтримує кілька стратегій або торгових пар, корисний екран порівняння: таблиця, де рядки — стратегії/пари, стовпці — Win Rate, PnL, кількість угод. Відразу видно, що працює.
| Пара | Угод | Win Rate | PnL | Profit Factor |
|---|---|---|---|---|
| BTC/USDT | 142 | 58% | +1240 USDT | 1.82 |
| ETH/USDT | 98 | 51% | +320 USDT | 1.31 |
| SOL/USDT | 67 | 44% | −180 USDT | 0.87 |
Така таблиця будується з агрегованих даних API та рендериться через DataTable (Flutter статистика) або UICollectionView з compositional layout (iOS).
Як влаштована обробка даних на клієнті?
Для прискорення відображення кешуємо агреговані метрики на клієнті (Room/SQLite або CoreData). Це дозволяє відкривати дашборд миттєво, без очікування запиту. При оновленні даних фонова синхронізація підтягує свіжі метрики. Також реалізовано експорт історії в CSV для аналізу в Excel.
Типовий ендпоінт: GET /api/bots/{id}/stats?period=30d. Відповідь: { totalPnl: 1240.0, winRate: 0.58, profitFactor: 1.82, maxDrawdown: 0.12, tradesCount: 142, cumulativePnl: [{"date":"2024-01-15","value":100}, ...] }. На клієнті модель декодується через Codable (iOS) або Moshi (Android).
Як аналізувати статистику покроково?
- Визначте період (7д/30д/All) для отримання актуальних даних.
- Оцініть Total PnL та Win Rate на summary-картках.
- Перегляньте графік кумулятивного PnL для візуальної оцінки динаміки.
- Перевірте Profit Factor: якщо <1.5, потребує оптимізації.
- Використовуйте таблицю порівняння для виявлення найслабших пар.
- Експортуйте історію в CSV для глибокого аналізу.
Що входить в роботу
- Дашборд з summary-метриками та графіком кумулятивного PnL
- Перемикач періоду (7d/30d/All)
- Історія угод з пагінацією, фільтрами та сортуванням
- Таблиця порівняння по парах/стратегіях
- Експорт історії в CSV
- Кешування даних на клієнті для миттєвого відгуку
Терміни та вартість
Орієнтовні терміни — 5–7 робочих днів залежно від складності інтеграції з бекендом. Ми працюємо під ключ: всі роботи включені, ви отримуєте готовий модуль. Вартість розраховується індивідуально після аналізу вимог. Пишіть нам, обговоримо проект та надамо демо-доступ.
Наш досвід — 5+ років на ринку, понад 20 успішних проектів для торгових додатків на iOS та Android, включаючи реалізацію SwiftUI графіків та Jetpack Compose статистики. Ми гарантуємо дотримання метрик та оптимізацію продуктивності під великі обсяги даних. Оцініть наші послуги — замовляйте розробку зараз.