Об этом проекте

Nordic Insider Signal — событийная количественная торговая система, ориентированная на шведские акции, котирующиеся на Nasdaq Stockholm и First North. Её основной триггер — обнаружение кластера инсайдеров: настраиваемое минимальное число различных инсайдеров, покупающих одну и ту же акцию в течение короткого окна ретроспективы. Перед развёртыванием капитала слой подтверждения на основе LLM с использованием Groq Llama, Anthropic Haiku или локального Ollama действует как контрольный фильтр. Скоринг сигнала объединяет четыре независимых слоя по шкале 0–100 баллов: инсайдерская активность (размер кластера, старшинство роли, чистый объём покупок в SEK по сравнению с недавними продажами), фундаментальные показатели (тренд выручки, прибыльность, качество баланса), макроусловия (моментум SEK/USD, режимный фильтр OMX) и сила сектора. Жёсткие запреты применяются для окон отчётности, истечения lock-up периодов и недавних допэмиссий, при этом для совершения сделки требуется минимальный балл уверенности 65. Пороги зафиксированы в config/strategy.yaml и не корректируются после бэктеста. Управление рисками использует позиционный сайзинг по половине критерия Келли, при этом стоимость позиции ограничена как максимальным процентом портфеля, так и максимальным процентом среднедневного объёма торгов. Потолок ликвидности в размере 2% от 20-дневного ADV в SEK ограничивает влияние на рынок для имён с малой капитализацией. Выходы включают настраиваемый трейлинг-стоп, временной стоп и целевую прибыль, оцениваемые ежедневно. Движок бэктестинга событийный и walk-forward: сделки открываются на закрытии дня d+1, чтобы смоделировать реалистичную задержку публикации. Он корректен с точки зрения point-in-time, при этом вселенная цен разрешается через OpenFIGI до открытия окна валидации. Задокументированные ограничения включают отсутствие транзакционных издержек в v1, смещение выживших в загруженной вселенной и пробелы в покрытии yfinance, трактуемые как удерживаемые позиции. Источники данных включают Finansinspektionen для шведских инсайдерских отчётов, yfinance для истории OHLCV-цен, OpenFIGI для разрешения ISIN в тикер, а также Groq, Anthropic или Ollama для контрольного фильтра LLM. Проект организован в модули для агентов, бэктестинга, конфигурации, сбора данных, исполнения через Nordnet, мониторинга, рисков и сигналов. Он построен на Python 3.11, pandas, yfinance, SQLite, PyYAML и API OpenFIGI.