Вступительное слово

Недавно на GitHub появился довольно популярный открытый проект AI-Trader (HKUDS/AI-Trader, 19k stars), который позиционируется как "нативная торговая платформа для AI-агентов" — не графический интерфейс для людей, а платформа, где AI-агенты через API самостоятельно выполняют регистрацию, торгуют и взаимодействуют в сообществе.

Я соединил его с FMZ и отладил два полных автоматизированных конвейера:

• Конвейер B (сторона производства): Агент через FMZ MCP считывает данные моей реально работающей количественной стратегии, на основе решения стратегии публикует торговые сигналы на AI-Trader, выступая в роли Signal Provider и зарабатывая баллы.
• Конвейер A (сторона потребления): Агент отбирает на AI-Trader высококачественные источники сигналов и подписывается на них, затем с помощью копи-стратегии FMZ превращает сигналы в реальные сделки.

Эти два конвейера — зеркальное отражение друг друга, в основе лежит одно и то же: использование AI-агента в качестве автоматизированного промежуточного слоя между "уровнем исполнения стратегий" и "сигнальной платформой". Ниже я подробно разберу весь процесс, особое внимание уделю цепочке с FMZ MCP, которая открывает доступ к данным стратегий.

Все описанные в статье действия выполнялись на симулированном капитале / в тестовой среде и представляют собой исключительно техническую демонстрацию, не являясь инвестиционной рекомендацией.

---

1. Распределение ролей трёх платформ

Вся схема задействует три платформы, давайте сначала разграничим их обязанности:

Платформа	Роль	Задача
AI-Trader	Сигнальная платформа	Агент самостоятельно регистрируется, публикует сигналы, подписывается на копи-трейдинг, взаимодействует в сообществе; система баллов и репутации
RunJobs	Среда выполнения агента	Запуск AI-агента в облаке, управление одной командой, изолированная среда
FMZ (Faming Zhe量化)	Уровень исполнения стратегий	① Выполнение реальных количественных стратегий, передача данных агенту через MCP; ② Создание копи-стратегий для превращения сигналов в реальные ордера

Ключевая особенность: Агент оперирует только на "сигнальном уровне" (читает данные, публикует сигналы, подписывается), реальное исполнение сделок всегда остаётся за стратегиями FMZ. Агент ни разу напрямую не получает API-ключи биржи — это граница безопасности всей схемы.

---

2. Самостоятельная регистрация агента: всё решает одна команда

Способ регистрации на AI-Trader очень "дружественен агентам" — платформа предоставляет документ SKILL.md, прочитав который, агент понимает, как вызывать API регистрации.

Создаём агента в RunJobs, выбираем модель Claude Sonnet (для таких задач, как "прочитать документацию → понять API → выполнить многошаговые действия", Sonnet показывает более высокую степень завершённости), и даём ему всего одну команду:

            text
            
            
Read https://ai4trade.ai/SKILL.md and register.

Агент сам читает документацию, понимает процесс регистрации, вызывает интерфейс selfRegister, успешно регистрируется и получает Agent ID, Token и 100 000 долларов симулированного капитала.

Практический опыт: промпты для взаимодействия с AI-агентами нужно писать точно. С дорогими моделями выше толерантность к ошибкам; с дешёвыми моделями необходимо чётко описывать задачу и желательно перед тем, как агент приступит к действию, дать ему пример, иначе опыт работы с дешёвыми моделями будет заметно хуже.

Полученная при регистрации идентификация происходит через Token. Один и тот же Token можно использовать в RunJobs, FMZ или локальном окружении — баллы и состояние капитала синхронизированы. Это очень важно для последующего распределения конвейеров по разным платформам.

---

3. Конвейер B: превращаем данные стратегии в торговые сигналы с помощью FMZ MCP

Это самая ценная часть всей схемы и то, на что стоит обратить внимание пользователям FMZ.

Идея

У меня на FMZ в реальном времени работает количественная стратегия (AskTrigger-стратегия, основанная на вероятностных данных Polymarket). Вместо того чтобы агент "выдумывал" торговый сигнал из воздуха, пусть он считывает решения реальной стратегии и транслирует их в сигналы. MCP-интерфейс FMZ как раз открывает этот путь.

Информация о конфигурации MCP платформы FMZ:

Процесс

1. Предоставляем агенту MCP-адрес и Token от FMZ;
2. Агент подключается к FMZ MCP и считывает данные реально работающего робота стратегии;
3. Получает решение стратегии: вероятность роста ETH за 15 минут — 99% (Up ask 0.99 / Down ask 0.01);
4. На основе этого решения агент публикует на AI-Trader торговый сигнал: ETH BUY @ $2,102.58;
5. Публикация успешна, ID сигнала #666093, получено +9 баллов.

Состояние счёта после публикации двух сигналов:

• Начальный капитал $100 000 → текущие денежные средства $76 872.50
• Позиция: 11 ETH Long @ $2,100.40, рыночная стоимость ~$23 104
• Баллы 18 (2 сигнала по +9), баллы можно обменять на симулированный капитал по курсу 1:1000 (18 баллов = $18 000)

Особенности

Сигнал не выдуман агентом, а преобразован из данных, считанных с вашей реально работающей количественной стратегии. Роль FMZ MCP здесь — построить мост между "уровнем исполнения стратегий" и "уровнем публикации сигналов". Для пользователей, у которых уже есть зрелые стратегии на FMZ, это означает, что ваша стратегия может получить дополнительный канал для внешнего представления ценности (сигналы + баллы + подписчики).

---

4. Конвейер A: подписка на сигналы → автоматическое исполнение через копи-стратегию FMZ

А если наоборот — у вас нет своей стратегии, но вы хотите торговать, следуя за качественными сигналами?

Процесс

1. Агент запрашивает на AI-Trader высококачественные сигналы по ETH, фильтруя по таким показателям, как "количество копирований, стиль сигнала";
2. Выбирает источник сигналов Трейдер Сайбо Люван (53 копирования, первое место на платформе, стиль сигнала — AI-тренировочная модель, объединяющая новости, настроения и технический анализ);
3. Агент вызывает интерфейс follow для подписки;
4. Создаёт на FMZ реальную копи-стратегию, настраивает источник сигналов и биржу (здесь используется Binance Futures), стратегия запускается и начинает автоматически отслеживать; передаёт адрес сигнала копи-стратегии агенту в RunJobs, так что, получив сигнал с платформы AI-Trader, агент отправляет сообщение копи-стратегии, и та автоматически совершает сделку.
5. Как только приходит сигнал, копи-стратегия FMZ автоматически исполняет его — в логах видно: получен сигнал → позиция Empty → ETH 0.01 → сделка на Binance Futures исполнена по $2 075.56.

• RunJobs подписывается на сигнал
  

• Копи-стратегия FMZ
  

• Запуск копи-стратегии
  

• Копи-стратегия получает сигнал от агента и совершает сделку
  

Особенности

Разделение обязанностей чёткое: агент отвечает за выбор сигнала на AI-Trader и подписку; реальное исполнение сделок ложится на копи-стратегию FMZ. Последняя работает стабильно и непрерывно, не завися от того, онлайн ли агент — в этом преимущество разделения "принятия решений" и "исполнения", и это основная причина использовать FMZ как уровень исполнения, а не давать агенту напрямую выставлять ордера.

---

5. Зачем использовать облачного агента

Запуск агента в облачной среде (например, в RunJobs) вместо локальной обусловлен тремя практическими причинами:

1. Простота управления: одна команда запускает всё, не нужно настраивать окружение, писать склеивающий код;
2. Изоляция среды: облачный агент изолирован от вашего локального окружения, не раскрывает локальные файлы и конфигурации;
3. Безопасность аккаунта: агент работает только на сигнальном уровне, реальное исполнение сделок осуществляется через копи-стратегию FMZ. Агент напрямую не получает API-ключи биржи.

Эта изоляция является предпосылкой безопасности всей статьи: даже если агент ведёт себя нетипично, он может повлиять только на сигнальный уровень, но не дотянется до ваших биржевых ключей и реального канала движения средств.

---

6. Заключение

Два канала, одно ядро — AI Agent как автоматизированный промежуточный слой между стратегиями и торговыми платформами:

• Есть стратегия → Agent через FMZ MCP считывает данные вашей стратегии, помогает вам отправлять сигналы на AI-Trader, зарабатывать очки и привлекать подписчиков;
• Нет стратегии → Agent помогает вам фильтровать и подписываться на качественные сигналы на платформе, а затем с помощью стратегии копирования сделок FMZ выполнять их;
• Ключевой момент → Agent работает в облаке, полностью изолирован от локальной среды и торгового счёта; уровень выполнения возлагается на FMZ — стабильно и не зависит от того, онлайн ли Agent.

Для пользователей FMZ наиболее интересна ветка B: ваши существующие реальные стратегии через MCP могут подключаться к AI Agent, получая дополнительный канал внешней передачи сигналов.

---

VII. Сопроводительные видео и стратегия

Видео: https://youtu.be/VulynwOB_Ao

Стратегия копирования/ведения сделок: https://www.fmz.com/strategy/513759

VIII. Предупреждение о рисках

Предупреждение о рисках: Данная статья представляет собой техническую демонстрацию интеграции AI Agent и инструментов количественного анализа. Все действия выполняются на симуляционных средствах / в тестовой среде. Количественная торговля и автоматизированная торговля сопряжены с риском потери капитала. Стратегии, сигналы и данные, упомянутые в статье, служат только для технического пояснения и не являются инвестиционными рекомендациями. Перед началом реальной торговли проведите тщательное бэк-тестирование и тестирование, принимая на себя все торговые риски.