Установка скиллов и плагинов OpenClaw осуществляется на ваш страх и риск. Все файлы были получены из открытых источников и предоставляются «как есть». Мы не гарантируем их корректную работу, безопасность или совместимость с вашей системой. Перед установкой настоятельно рекомендуется ознакомиться с содержимым кода и убедиться, что вы понимаете, какие изменения будут внесены в вашу систему.
crypto-self-learning — это навык для OpenClaw-агентов, предназначенный для автоматического анализа криптовалютных сделок и постепенного улучшения торговых решений за счёт накопленного опыта.
Установка и настройка
Установить навык можно через CLI:
clawhub install totaleasy/crypto-self-learningЕсли CLI ещё не установлен:
npx clawhub@latest install totaleasy/crypto-self-learningАльтернативный способ через OpenClaw CLI:
openclaw skills install totaleasy/crypto-self-learningТакже можно вставить ссылку на репозиторий напрямую в чат ассистента.
Что делает этот навык
Навык фиксирует криптосделки с полным контекстом: технические индикаторы, макроусловия рынка и параметры сделки. Далее он анализирует результаты (прибыль/убыток) по различным измерениям — например, по дням недели, диапазонам RSI или уровню плеча.
На основе этих данных система извлекает практические торговые правила и автоматически записывает их в память агента. Таким образом формируется цикл самообучения, позволяющий улучшать решения с течением времени.
Вместо ручного анализа заметок или таблиц, навык создаёт статистически обоснованные правила и сразу интегрирует их в поведение агента.
Когда использовать
- Логирование сделки BTCUSDT с указанием RSI, MACD и других индикаторов
- Анализ, в какие дни недели достигается максимальный процент прибыльных сделок
- Формирование правил AVOID (избегать) и PREFER (предпочитать) при накоплении истории
- Проведение еженедельного анализа результатов
- Автоматическое обновление памяти агента перед следующей торговой сессией
Пример рабочего процесса
Вход:
Пользователь: «Я только что закрыл лонг BTCUSDT с результатом +1.92%, RSI был 28 и наблюдался бычий MACD-кросс. Запиши это и обнови правила».
Действия агента:
- Запуск
log_trade.pyс параметрами сделки и рыночного контекста - Запуск
analyze.pyдля расчёта винрейта по направлениям, дням недели, RSI и плечу - Запуск
generate_rules.pyдля извлечения правил AVOID, PREFER и CAUTION - Запуск
update_memory.pyдля обновления файла памяти агента
Результат:
Агент обновляет свою память новыми правилами, основанными на данных, и использует их при последующих торговых решениях.
Файл из источника