📖 Термины этого урока — простыми словами
Flask — микрофреймворк для Python. Позволяет за несколько строк кода поднять веб-сайт прямо на сервере. Именно им сделана наша панель мониторинга.
Порт — "дверь" через которую сайт доступен в браузере. Порт 8080 = открой http://твой-IP:8080. Стандартный сайт = порт 80 или 443 (https).
Авторизация — логин и пароль для входа на панель. Без неё любой знающий IP сможет увидеть твою статистику и управлять ботом.
❌ До этого урока
- Результаты бэктеста — простыня цифр в консоли, ничего не понимаешь
- Не видишь визуально как ведёт себя стратегия
- Не можешь быстро сравнить 2 варианта параметров
✅ После этого урока
- У тебя веб-панель с графиком equity, WR по монетам, распределением сделок
- Меняешь параметры — видишь эффект в реальном времени
- Можешь показать панель другу вместо скриншотов цифр
Видеть всё — с любого устройства
Сейчас статистика бота в текстовых файлах. Хочется видеть всё красиво: PnL, открытые позиции, последние сделки — в браузере, с любого устройства. Claude Code сделает это за несколько минут.
👤 Ты
Создай простую веб-панель для мониторинга бота. Использовать Flask. Страница доступна по адресу сервера на порту 8080.
Показывать: текущий баланс, PnL за сегодня/неделю/всё время, количество сделок, win rate, список открытых позиций, последние 20 сделок с результатами.
Данные брать из logs/trades.csv и через exchange.py. Обновление каждые 30 секунд автоматически. Добавь базовую авторизацию по паролю.
📊 Пример панели
Баланс$1,247.50
PnL сегодня+$23.40
PnL всего+$247.50
Win Rate64%
Сделок всего183
Открытых позиций2
👤 Ты
Добавь панель в systemd как отдельный сервис bot-panel.service чтобы она тоже запускалась автоматически при старте сервера.
✅ Модуль 5 завершён
Симуляция готова: у тебя есть веб-панель с equity кривой, WR по монетам и историей сделок. В следующем модуле — Paper Trading: бот торгует на реальных ценах без риска, ордера симулируются внутри кода.