Недавно на X один человек стал популярен

Если вы недавно листали X (Twitter), вы могли заметить этот аккаунт: @aleabitoreddit, псевдоним Serenity.

В его описании всего одна строка: бывший известный трейдер Reddit WallStreetBets, аналитик цепочки поставок AI/полупроводников, бывший член RISC-V Foundation, бывший научный сотрудник в области AI, сейчас специализируется на торговле "теми забытыми узкими местами".

Звучит как стандартное описание хвастуна из X? Но цифры говорят сами за себя: он зарегистрировался в X только в июле 2025 года, а к маю этого года его аудитория выросла до более чем 350 000 подписчиков, количество платных подписчиков почти догнало Маска.

Еще более впечатляют его результаты. Он утверждает, что его максимальная годовая доходность достигала +501%, а в настоящее время стабилизировалась на уровне около +122%, публично назвав более 38 акций. Кто-то специально создал сайт "Serenity Tracker" для отслеживания его портфеля и обнаружил, что заявленная им годовая доходность в 3840% в основном получена за счет заблаговременных инвестиций в малоизвестные мелкие компании в цепочке поставок AI и полупроводников.

Проверял ли кто-нибудь это? Да. В эпоху Reddit он был забанен модераторами WallStreetBets за преждевременную рекомендацию $AXTI (выросла с $12 до $70), якобы по причине "розничным инвесторам не нравилось, что модераторы зарабатывают слишком много". Эта деталь довольно интересна.

Конечно, к скриншотам доходов в соцсетях всегда нужно относиться с осторожностью. Но если говорить только о способности выбирать акции, независимые проверки его рекомендаций в основном дают один вывод — действительно очень точно. И тогда я подумал: можно ли подключить сигналы из его твитов к торговой системе в реальном времени?

В чем ценность такой информации

Сначала немного контекста.

В акциях A-рынка мы привыкли читать аналитические отчеты, следить за деньгами крупных игроков, отслеживать новости. Но на рынках США и криптовалют влияние KOL в X иногда не уступает институциональным отчетам — особенно тех, кто действительно имеет опыт в своей нише.

Основной метод Serenity называется "теория Chokepoint": от высоковероятного конечного спроса (взрыв вычислительных мощностей AI) идти обратно по цепочке поставок, выявляя мелкие компании на ранних этапах, которые обладают очень высокими технологическими барьерами и серьезным дисбалансом спроса и предложения. Эти компании часто имеют очень маленькую рыночную капитализацию, не охвачены институциональными аналитиками, но как только спрос взрывается, их потенциал взрывного роста очень велик.

Эта логика ясна, и он отслеживает ситуацию под своим именем (хотя и анонимно) постоянно, а не как те краткосрочные блогеры, которые дают сигнал и убегают.

Подобную логику можно применить ко многому:

-- Один твит Маска в X может за несколько минут поднять Dogecoin
-- Сигнал крипто-гуру об альткоине — часто это начало массового слива розничных инвесторов (этим можно пользоваться и в обратную сторону)
-- Некоторые аналитики из традиционных финансовых кругов публикуют свой портфель в X раньше, чем выходят открытые отчеты

Информация из соцсетей сама по себе является альфой, просто большинство людей не подключаются к ней системно.

Но есть практическая проблема: мы не можем купить акции США напрямую

Большинство активов, которые рекомендует Serenity, — это акции США, например, NVDA, MRVL, AVGO, SIVE. У обычных пользователей нет счета для торговли акциями США, или они не хотят идти по этому пути. Что делать?

Здесь есть одна идея: бессрочные контракты на акции TradFi на Binance.

На Binance запущен ряд бессрочных контрактов на акции США, расчеты в USDT, поддерживаются длинные и короткие позиции, не требуется счет для торговли акциями США, торговля 24/7. В настоящее время охвачены десятки основных активов США, включая NVDA, MRVL, AMD, AVGO, META, MSFT, AMZN, GOOGL, и список постоянно расширяется.

Это означает: если Serenity рекомендовал MRVL, мне не нужно открывать счет для торговли акциями США, я могу просто открыть длинную позицию по бессрочному контракту MRVL_USDT на Binance.

Конечно, такие контракты отличаются от прямого владения акциями — нет дивидендов, это просто отслеживание цены, и есть затраты на фондирование. Но для краткосрочной и среднесрочной торговли на направлении этого достаточно.

Общая логика системы

После того как я это обдумал, я начал проектировать эту систему.

В целом она состоит из трех шагов:

            
            
            
① Получение твитов Serenity в реальном времени
        ↓
② Анализ сигнала из твита с помощью LLM (какой актив? насколько высока уверенность?)
        ↓
③ Сопоставление с контрактом TradFi на Binance, исполнение сделки + управление рисками

Первый шаг — самый важный: как получать твиты в реальном времени?

Официальный API Twitter теперь платный, и недешевый. Есть ли бесплатное решение?

Да: RSSHub. Это инструмент с открытым исходным кодом, который может преобразовывать различные сайты в RSS-ленты, включая твиты Twitter. Если добавить Cookie своей учетной записи, можно преобразовывать твиты любого пользователя в RSS в реальном времени — по сути, используя свою учетную запись для парсинга страницы, совершенно бесплатно.

Развертывание RSSHub

Я развернул RSSHub на зарубежном сервере, чтобы не было проблем с сетью. На сервере установлен Podman (распространенная среда выполнения контейнеров в CentOS), все делается одной командой:

            bash
            
            
podman run -d \
  --name rsshub \
  -p 1200:1200 \
  -e NODE_ENV=production \
  -e CACHE_TYPE=memory \
  -e TWITTER_AUTH_TOKEN="ваш_auth_token" \
  -e TWITTER_COOKIE="auth_token=ваш_auth_token; ct0=ваш_ct0" \
  diygod/rsshub:latest

auth_token и ct0 — это Cookie учетной записи Twitter, их можно найти в инструментах разработчика браузера (F12 → Application → Cookies → x.com).

Эти два значения эквивалентны логину от учетной записи, используйте только вспомогательный аккаунт и не разглашайте их.

Проверка:

            bash
            
            
curl "http://localhost:1200/twitter/user/aleabitoreddit" | head -3

Если вы видите RSS-содержимое, начинающееся с <?xml, все получилось. Далее стратегия может напрямую делать HTTP-запрос к этому адресу, чтобы получить последний список твитов.

Динамическое получение таблицы контрактов

Контракты TradFi на Binance постоянно обновляются, поэтому таблицу контрактов нельзя хардкодить, нужно обновлять при каждом запуске и по расписанию:

            python
            
            
def refresh_equity_contracts():
    ms = exchange.GetMarkets()
    new_map = {}
    for key, market in ms.items():
        info = market.get("Info", {}) or {}
        sub_type = info.get("underlyingSubType", [])
        # Фильтр бессрочных контрактов TradFi EQUITY
        if (
            ".swap" in key
            and "TradFi" in sub_type
            and info.get("underlyingType") == "EQUITY"
        ):
            ticker = key.replace("_USDT.swap", "")
            new_map[ticker] = key   # {"NVDA": "NVDA_USDT.swap", ...}
    return new_map

Таким образом, новые контракты будут автоматически включаться, а при анализе твита LLM также будет передаваться актуальный список контрактов в качестве справочной информации.

Заставляем LLM понимать язык Serenity

Этот шаг — самое интересное во всей системе, и его нужно больше всего дорабатывать.

Просто попросить LLM определить "этот твит бычий или медвежий" — слишком грубо. У Serenity очень характерный способ выражения, и те, кто не знаком с ним, могут ошибиться.

Например, он часто публикует такие твиты:

"Wow… new extremely transformative news got released today. Making a certain photonics company the effective upstream laser chokepoint for $NVDA NVLink fusion CPO ecosystem. Can anyone guess the name?"

Этот твит по сути интригует и завлекает, а следующий уже будет настоящим бычьим твитом с конкретным названием. Если LLM не знает этой привычки, он может ошибочно интерпретировать это как сильный бычий сигнал по NVDA — полностью мимо цели.

Поэтому в system prompt нужно четко прописать его манеру общения:

• (продолжение следует в следующем сообщении, так как перевод прерван)

            python
            
            
system_prompt = (
    "Вы специализированный экстрактор торговых сигналов по твитам пользователя Twitter «Serenity». "
    "Этот пользователь — аналитик цепочек поставок AI и полупроводников. Вам необходимо понимать его уникальные привычки выражения:\n"
    "1. Он редко прямо говорит «покупать», а намекает на бычий настрой через описание положения компании в цепочке поставок и барьеров.\n"
    "2. Ключевые слова для сильного бычьего настроя: «I personally think», «undervalued», «going much higher», "
    "«chokepoint», «structural», «thesis validated», «go brrr», «bullish».\n"
    "3. Ключевые слова для медвежьего настроя: «avoid», «overvalued», «nuking», «ban», «bearish».\n"
    "4. Твиты в форме вопроса («Can anyone guess?», «Does anyone know?») "
    "являются способом привлечения внимания и сами по себе не формируют торговый сигнал; направление должно быть neutral.\n"
    "5. Описание макротренда, если не указан конкретный актив, не является сигналом.\n"
    "Выводите только корректный JSON, никакого другого контента."
)

Возвращайте единый формат JSON:

            python
            
            
{
    "tickers": ["MRVL", "LITE"],  # Только активы, по которым автор выразил чёткое мнение, должны быть в списке контрактов
    "direction": "long",           # long / short / neutral
    "confidence": 85,              # 0-100, общая сила сигнала
    "reason": "Автор чётко выражает бычий взгляд на спрос в области сетевых межсоединений AI"
}

Критерии оценки уверенности:

• Чёткое выражение мнения + конкретная логика: 80-95
• Описание положительных фактов без чёткого мнения: 55-75
• Вопрос/привлечение внимания/интерактив: 10-40 (в этом случае direction принудительно neutral)
• Макроописание без конкретного актива: 30-50 (tickers возвращаются пустыми)

На практике точность распознавания «привлекающих твитов» оказалась высокой – такие твиты в основном корректно отфильтровываются.

Дизайн риск-менеджмента

Когда сигнал получен, логика выставления ордеров не так сложна – главное, чтобы риск-менеджмент был надёжным.

Управление позициями:
-- Размер одной позиции: 5% от капитала счёта
-- Максимальное количество одновременно открытых позиций: 5 активов
-- Плечо: 1x, без использования заёмных средств

Стоп-лосс:
-- Жёсткий стоп-лосс: убыток 5% от цены входа – немедленное закрытие без обсуждений

Тейк-профит: фиксированного тейк-профита нет, только трейлинг-стоп по просадке

Эта конструкция основана на стиле удержания позиций Serenity – его логика заключается в ожидании реализации дисбаланса спроса и предложения, период удержания часто довольно длительный. Фиксированный тейк-профит обрезал бы значительную часть прибыли. Поэтому используется трейлинг-стоп по просадке:

            python
            
            
# Плавающая прибыль достигает 8% → запускается трейлинг
# Фактический порог просадки = max(30%, пик × 35%)
# Чем выше пик, тем большая просадка допускается

giveback_pct = max(30, peak * 0.35)
drawdown = peak - pnl_pct
if drawdown >= giveback_pct:
    # выполнить закрытие

Пример для наглядности:
-- Пик +20%, порог = max(30%, 7%) = 7%, выход при просадке до +13%
-- Пик +80%, порог = max(30%, 28%) = 28%, выход только при просадке до +52%

Крупные выигрыши могут свободно расти, мелкие убытки быстро стопятся – эта структура соответствует стилю удержания самого Serenity.

Предохранительный клапан: сначала уведомление, затем торговля

Стратегия по умолчанию работает в режиме «только уведомления»: при появлении сигнала только запись в лог, без реального размещения ордеров. После наблюдения в течение некоторого времени и подтверждения, что оценка LLM соответствует собственным ожиданиям, можно вручную переключиться в режим «реальная торговля».

На панели управления четыре таблицы:

В истории твитов есть столбец «Тип сигнала», который автоматически помечает каждый твит как «💎 Сильный сигнал» или «🎭 Привлечение/вопрос», что упрощает последующую проверку качества оценки LLM.

Небольшое размышление

По сути, этот фреймворк структурирует определённый источник информации в реальном времени и подключает его к торговой системе. Serenity – лишь один из примеров. При наличии RSS или доступного для парсинга источника данных теоретически можно подключить любой. RSSHub поддерживает тысячи источников, не только Twitter.

Конечно, качество источника сигналов определяет потолок всей системы. Если выбрать человека, который раздаёт случайные сигналы, никакая система не спасёт. Serenity подходит, потому что у него есть полноценная аналитическая рамка, а не просто краткосрочный блогер.

В заключение

При сборке всей системы реальное время ушло на две вещи: развёртывание RSSHub (зарубежный сервер + настройка Cookie) и настройку промптов LLM (чтобы точно понимать стиль конкретного KOL).

Кодовая часть на самом деле не сложна – фреймворк FMZ инкапсулирует множество низкоуровневых вещей. Главное – чётко продумать бизнес-логику.

Новичкам рекомендую сначала некоторое время поработать в режиме уведомлений, сверяя логи с оценками LLM на предмет явных отклонений, и только после подтверждения стабильности переходить на реальный счёт. В конце концов, торговля по сигналам из соцсетей сама по себе – это ставка на способность KOL анализировать ситуацию. Не делайте слишком большие позиции, диверсифицируйте и соблюдайте стоп-лоссы.

Код стратегии и полная реализация – в комментариях. Добро пожаловать к обсуждению.

Код стратегии: Торговля по сигналам KOL из соцсетей – Binance TradFi акции/контракты