Offizieller Binance-Twitter bot vor ein paar Tagen 10.000 $ für den besten erstellten Trading-Bot an.
Sie haben eine Strategie, wissen aber nicht, wie Sie einen Bot erstellen? Ich werde Ihnen ein wenig helfen (oder es Ihnen beibringen), wie Sie ganz einfach Ihren Bot erstellen und am Wettbewerb teilnehmen können.
In diesem Artikel untersuchen wir den Prozess der Erstellung eines vereinfachten Handelsbots mithilfe von ChatGPT, einem leistungsstarken Sprachmodell. Der Bot wird Techniken des maschinellen Lernens zur Kryptovorhersage verwenden und mit der Alpaca-Handels-API interagieren. Ich werde die Schritte aufschlüsseln und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung bereitstellen, damit Sie den Prozess besser verstehen.
1. Die Techniken des maschinellen Lernens für Kryptovorhersagen verstehen: Wir beginnen damit, ChatGPT nach den besten Techniken des maschinellen Lernens für Kryptovorhersagen zu fragen. Es bietet eine Liste von Techniken, darunter Random Forests, Support Vector Machines, Zeitreihenanalyse und neuronale Netzwerke. Wir konzentrieren uns auf neuronale Netzwerke, da diese weit verbreitet sind und die Grundlage für Deep Learning bilden.
2. Abrufen eines Python-Webbeispiels zur Krypto-Prognose: Als Nächstes bitten wir ChatGPT um ein Python-Webbeispiel, das ein neuronales Netzwerk zur Vorhersage des Preises von Yahoo-Kryptowährungen verwendet. Es liefert uns einen Codeausschnitt, der die Scikit-Learn-Bibliothek verwendet, um ein neuronales Netzwerkmodell zu erstellen. Das Beispiel verwendet historische Yahoo-Kryptowährungspreisdaten zum Trainieren des Modells.
3. Code und Abhängigkeiten vorbereiten: Wir kopieren den von ChatGPT bereitgestellten Code und speichern ihn in einer Python-Datei mit dem Namen „crypto_prediction.py“. Anschließend bitten wir ChatGPT um die Datei requirements.txt, in der die für den Code erforderlichen Abhängigkeiten aufgelistet sind. Wir erstellen die Datei requirements.txt und installieren die Abhängigkeiten mit dem Befehl pip.
4. Erkundung der Alpaca Trading API: Um Kryptodaten in Echtzeit zu erhalten, suche ich nach einer geeigneten API. ChatGPT schlägt die Alpaca Trading API vor, die provisionsfreien Handel mit Aktien und Krypto bietet. Wir melden uns bei Alpaca an und erhalten die erforderlichen API-Schlüssel.
5. Integration der Alpaca-API in den Bot: Wir bitten ChatGPT um ein Beispiel für die Verwendung der Alpaca-API in Python. Es liefert einen Codeausschnitt, der mithilfe der API Kryptodaten in Echtzeit abruft. Ich füge diesen Code zusammen mit dem erforderlichen API-Schlüssel zu unserer Datei „stock_prediction.py“ hinzu.
6. Fortgeschrittene Techniken: Deep Reinforcement Learning: Um unseren Trading-Bot zu verbessern, haben wir uns nach fortgeschrittenen neuronalen Netzwerktechniken erkundigt. ChatGPT schlägt Deep Reinforcement Learning vor, das Reinforcement Learning mit neuronalen Netzwerken kombiniert. Es empfiehlt Proximal Policy Optimization (PPO) als beliebte Reinforcement-Learning-Technik.
7. PPO verstehen und implementieren: Wir bitten ChatGPT, PPO in einfachen Worten zu erklären. Es beschreibt PPO als eine Möglichkeit, einem Computer beizubringen, Entscheidungen wie ein Mensch zu treffen. Obwohl das Konzept komplex erscheinen mag, erlangen wir ein grundlegendes Verständnis. ChatGPT bietet auch Python-Code zur Implementierung von PPO.
1. Verwenden der Alpaca-Integration:
2. Registrieren Sie sich für ein Alpaca-Konto: Besuchen Sie die Alpaca-Website und registrieren Sie sich für ein Konto.
3. API-Schlüssel generieren: Sobald Sie ein Alpaca-Konto haben, generieren Sie Ihre API-Schlüssel. Sie finden sie auf dem Alpaca-Dashboard unter „API-Verwaltung“. Sie benötigen die API-Schlüssel-ID und den geheimen API-Schlüssel.
4. Installieren Sie das Alpaca API Python SDK: Öffnen Sie ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung und installieren Sie das Alpaca API Python SDK mit pip:
5. Importieren Sie die Alpaca-API-Bibliothek: Importieren Sie in Ihren Python-Code die Alpaca-API-Bibliothek mit der folgenden Anweisung:
6. Instanziieren Sie den API-Client: Erstellen Sie eine Instanz der Klasse tradeapi.REST, indem Sie Ihre API-Schlüssel-ID, Ihren geheimen Schlüssel und Ihre Basis-URL angeben:
8. Bestellungen aufgeben: Verwenden Sie die Alpaca-API, um Kauf- und Verkaufsaufträge aufzugeben. Hier ist ein Beispiel für die Platzierung einer Market-Kauforder für 1 Aktie:
Ersetzen Sie es durch das Symbol der Aktie, mit der Sie handeln möchten.
9. Marktdaten abrufen: Verwenden Sie die Alpaca-API, um Marktdaten wie historische Preise, Echtzeitkurse und Kontoinformationen abzurufen. Hier ist ein Beispiel für das Abrufen der historischen Preisbalken für eine Aktie:
Ersetzen Sie durch das Symbol der Aktie, für die Sie Daten abrufen möchten. Dieses Beispiel ruft die letzten 5 Tagesbalken für die angegebene Aktie ab.
Fazit: In diesem Artikel haben wir den Prozess der Erstellung eines vereinfachten Trading-Bots mit ChatGPT untersucht. Wir haben etwas über maschinelle Lerntechniken zur Krypto-Prognose gelernt, die Alpaca-Trading-API für Echtzeitdaten integriert und die fortschrittliche Technik des Deep Reinforcement Learning mit PPO entdeckt. Dieser Artikel bietet zwar einen vereinfachten Überblick, dient aber als Ausgangspunkt für die weitere Erforschung und Entwicklung anderer Trading-Bots.