Oficjalny Twitter Binance kilka dni temu oferował 10 000 $ za najlepiej stworzonego bota handlowego.
Masz strategię, ale nie wiesz jak stworzyć bota? Pozwól, że pomogę Ci (lub nauczę), jak łatwo stworzyć bota i wziąć udział w konkursie.
W tym artykule przyjrzymy się procesowi budowy uproszczonego bota handlowego przy użyciu ChatGPT, potężnego modelu językowego. Bot będzie wykorzystywał techniki uczenia maszynowego do przewidywania kryptowalut i będzie współpracował z API handlu Alpaca. Podzielę kroki i przedstawię przewodnik krok po kroku, który pomoże Ci zrozumieć proces.
1. Zrozumienie technik uczenia maszynowego do przewidywania kryptowalut: Zaczynamy od zapytania ChatGPT o najlepsze techniki uczenia maszynowego do przewidywania kryptowalut. Zawiera listę technik, w tym lasy losowe, maszyny wektorów nośnych, analizę szeregów czasowych i sieci neuronowe. Koncentrujemy się na sieciach neuronowych, ponieważ cieszą się one dużą popularnością i stanowią podstawę głębokiego uczenia się.
2. Uzyskiwanie przykładu sieciowego w Pythonie do prognozowania kryptowalut: Następnie prosimy ChatGPT o przykład sieciowy w Pythonie za pomocą sieci neuronowej w celu przewidzenia ceny kryptowaluty Yahoo. Dostarcza nam fragment kodu, który wykorzystuje bibliotekę scikit-learn do budowy modelu sieci neuronowej. W przykładzie wykorzystano historyczne dane dotyczące cen kryptowalut Yahoo do szkolenia modelu.
3. Przygotowanie kodu i zależności: Kopiujemy kod dostarczony przez ChatGPT i zapisujemy go w pliku Pythona o nazwie „crypto_prediction.py”. Następnie prosimy ChatGPT o plik wymagania.txt, który zawiera listę zależności potrzebnych dla kodu. Tworzymy plik wymagania.txt i instalujemy zależności za pomocą polecenia pip.
4. Eksploracja API Alpaca Trading: Aby uzyskać dane kryptograficzne w czasie rzeczywistym, szukam odpowiedniego API. ChatGPT sugeruje interfejs API handlu Alpaca, który oferuje handel akcjami i kryptowalutami bez prowizji. Rejestrujemy się w Alpaca i uzyskujemy wymagane klucze API.
5. Integracja Alpaca API z Botem: Prosimy ChatGPT o przykład wykorzystania Alpaca API w Pythonie. Zawiera fragment kodu, który pobiera dane kryptograficzne w czasie rzeczywistym za pomocą interfejsu API. Dodaję ten kod do naszego pliku „stock_prediction.py” wraz z niezbędnym kluczem API.
6. Zaawansowane techniki: Uczenie się metodą głębokiego wzmacniania: Aby ulepszyć naszego bota handlowego, zapytaliśmy o zaawansowane techniki sieci neuronowych. ChatGPT sugeruje głębokie uczenie się przez wzmacnianie, które łączy uczenie się przez wzmacnianie z sieciami neuronowymi. Zaleca Proximal Policy Optimization (PPO) jako popularną technikę uczenia się przez wzmacnianie.
7. Zrozumienie PPO i jego wdrożenie: Prosimy ChatGPT o proste wyjaśnienie PPO. Opisuje PPO jako sposób na nauczenie komputera podejmowania decyzji jak człowiek. Chociaż koncepcja może wydawać się złożona, zyskujemy podstawowe zrozumienie. ChatGPT udostępnia również kod Pythona do implementacji PPO.
1. Korzystanie z integracji Alpaki:
2. Zarejestruj konto Alpaca: Odwiedź stronę internetową Alpaca i zarejestruj się, aby założyć konto.
3. Wygeneruj klucze API: Po założeniu konta Alpaca wygeneruj klucze API. Znajdziesz je na pulpicie nawigacyjnym Alpaca w sekcji „Zarządzanie API”. Będziesz potrzebować identyfikatora klucza API i tajnego klucza API.
4. Zainstaluj pakiet Alpaca API Python SDK: Otwórz terminal lub wiersz poleceń i zainstaluj pakiet Alpaca API Python SDK za pomocą pip:
5. Zaimportuj bibliotekę Alpaca API: W kodzie Pythona zaimportuj bibliotekę Alpaca API, używając następującej instrukcji:
6. Utwórz instancję klienta API: Utwórz instancję klasy tradeapi.REST, podając identyfikator klucza API, tajny klucz i podstawowy adres URL:
8. Składanie zleceń: Użyj Alpaca API do składania zleceń kupna i sprzedaży. Oto przykład złożenia rynkowego zlecenia kupna na 1 akcję akcji:
Zastąp symbolem akcji, którą chcesz handlować.
9. Pobieraj dane rynkowe: Użyj Alpaca API, aby pobrać dane rynkowe, takie jak ceny historyczne, notowania w czasie rzeczywistym i informacje o koncie. Oto przykład pobrania historycznych słupków cen akcji:
Zastąp symbolem akcji, dla której chcesz pobrać dane. Ten przykład pobiera ostatnie 5 słupków dziennych dla określonych akcji.
Wniosek: W tym artykule zbadaliśmy proces tworzenia uproszczonego bota handlowego przy użyciu ChatGPT. Dowiedzieliśmy się o technikach uczenia maszynowego do przewidywania kryptowalut, zintegrowaliśmy API handlu Alpaca dla danych w czasie rzeczywistym i odkryliśmy zaawansowaną technikę głębokiego uczenia się przez wzmacnianie przy użyciu PPO. Chociaż ten artykuł zawiera uproszczony przegląd, służy jako punkt wyjścia do dalszej eksploracji i rozwoju innych botów handlowych.