Полноценное руководство: как запустить первого торгового бота для криптовалют без программирования. Настройка DCA-стратегии по готовым шаблонам.
Забирай профит с помощью топ-5 ИИ-ботов. Внутри: практический сетап, примеры кода на Python и про-стратегии для максимального ROI. Читай сейчас!
Убьет ли Uniswap v4 JIT-ботов? Как Hooks, блокировки вывода и динамические комиссии защищают пассивных LP. Гайд по выживанию в новом поколении DeFi.
Продвинутый JIT: как киты используют Flash Loans для захвата 99% комиссий. Узнайте про CEX-to-DEX арбитраж и обход Flashbots Protect RPC. Гайд для профи.
Технический гайд по архитектуре MEV-ботов. Почему Rust и Alloy стали стандартом индустрии. Разбор Solidity кода для атомарного цикла Mint-Swap-Burn.
Глубокий разбор формул JIT-ликвидности в Uniswap v3. Узнайте, как MEV-боты считают газ, концентрацию (L) и точку безубыточности для каждого свопа. Гайд для профи.
Узнайте, как атаки Just-In-Time (JIT) размывают доход пассивных LP в Uniswap v3. Технический разбор стратегий MEV и механизмов перехвата торговых комиссий.
Освойте Just-In-Time (JIT) ликвидность. Математика MEV-ботов, архитектура на Rust, Flash-JIT и защита через хуки в Uniswap v4. Технический цикл для профи.
Узнайте, как создать ИИ-агента для торговли на DEX. Разбор ElizaOS, безопасности TEE и мультиагентных систем. Делегируйте крипто-рутину нейросетям в 2026 году.
Мастер-класс по созданию ботов: интеграция ИИ, работа с WebSocket, CCXT и управление рисками. Готовый код и малоизвестные фишки индустрии внутри.
В статье разберем, какие инструменты реально использовать для торговли на нескольких биржах одновременно, как настроить бота, какие API-решения подойдут, и какие стратегии приносят прибыль.
С развитием криптовалютных рынков и широким распространением технологий искусственного интеллекта, нейронные сети стали важным инструментом для прогнозирования цен на криптовалюты. Краткосрочные движения цен на криптовалюты характеризуются высокой волатильностью, и для их предсказания необходимо использование передовых методов машинного обучения, таких как нейронные сети. В этой статье