Собственно любого бота можно проверить. Раз у вас есть база котировок, отправьте своего бота в рандомное прошлое много раз. И посчитайте какой итоговый процент профита и с каким знаком.
Тут интереснее поиграться с ИИ и попробовать создать самообучающийся алгоритм, который в качестве теста также много раз прогонять по прошлой базе для получения хоть каких положительных значений на количестве раз, достаточном чтобы понять, что это не статистическая погрешность и не просто удача.
На самом деле это не какая-то фантастическая затея. PyTorch или Tensorflow вам в помощь.
Благодарен вам за интерес к данной теме.
И именно над этой проблемой мы собираемся работать следующее время.
Пути разработок:
1. Создание предсказательной модели на исторических данных, которая будет определять движение тренда на ближашие день-два. Тут чисто регресия, линейная или перцептрон.
2. Прогон бота по историческим данным с разными настройками на разных предсказательных моделях. Скорее всего генетический алгоритм.
3. Опробование на реальных данных
Ну и, собственно, отчеты работы на ютубе.