Să folosim această nouă tehnologie nebunească pentru a dezvolta o nouă tehnologie nebună.
În primul rând, să detaliem motivele pentru care prefer tranzacționarea algoritmică decât cea discreționară.
Boții de tranzacționare sunt eficienți pe piețele criptografice din mai multe motive:
Viteză: roboții de tranzacționare pot executa tranzacții mult mai rapid decât ar putea face un comerciant uman, deoarece sunt capabili să proceseze cantități mari de date de piață și să execute tranzacții în milisecunde. Această viteză poate fi deosebit de importantă pe piețele criptografice cu ritm rapid, unde prețurile se pot schimba rapid.
Tranzacționare 24/7: Piețele cripto nu dorm niciodată, iar roboții de tranzacționare pot fi programați să ruleze continuu, permițându-le să profite de condițiile pieței 24 de ore pe zi, 7 zile pe săptămână.
Emoții reduse: roboții de tranzacționare nu sunt supuși unor emoții precum frica, lăcomia sau entuziasmul, care pot duce la decizii de tranzacționare impulsive sau iraționale. Acest lucru poate duce la tranzacții mai consistente și mai profitabile.
Backtesting: roboții de tranzacționare pot fi testați și optimizați folosind datele istorice ale pieței, permițând comercianților să-și evalueze strategiile și să-și perfecționeze abordarea.
Luare automată a deciziilor: roboții de tranzacționare pot fi programați cu un set de reguli și condiții și vor executa tranzacții pe baza acelor condiții fără a fi nevoie de intervenție umană. Acest lucru poate ajuta la eliminarea părtinirilor emoționale și psihologice care pot afecta comercianții umani.
Acum avem nevoie de o platformă care să găzduiască codul și să tranzacționeze pentru noi.
TradingView face o treabă grozavă exact în acest sens! Televizorul folosește un limbaj cunoscut sub numele de pinescript, așa că trebuie să solicităm Chat GPT să utilizeze în mod specific acest limbaj, astfel încât să poată fi încărcat în TradingView.
Iată promptul pe care l-am oferit!
și rezultatul care mi-a fost oferit:
studiu ("1 Hour Bitcoin Trading Bot")
// Definiți variabilele strategiei
fastLength = 10
slowLength = 20
prag = 0,02
minProfit = 0,05
minLoss = -0,03
lung = fals
scurt = fals
// Calculați mediile mobile rapide și lente
fastMA = sma (închidere, fastLength)
slowMA = sma (închidere, slowLength)
// Verificați dacă media în mișcare rapidă trece peste sau sub media în mișcare lentă
dacă încrucișat (fastMA, slowMA)
dacă fastMA > slowMA
lung := adevărat
scurt := fals
altfel
lung := fals
scurt := adevarat
// Dacă long este adevărat, introduceți o poziție lungă
dacă este lungă
strategie.entry(„Lung”, strategy.long, stop = strategy.position_avg_price * (1 - prag))
// Dacă short este adevărat, introduceți o poziție scurtă
dacă scurt
strategie.entry(„Scurt”, strategie.short, stop = strategy.position_avg_price * (1 + prag))
// Ieși din poziția curentă dacă media rapidă trece înapoi peste media lentă
if (lung sau scurt) și cross(slowMA, fastMA)
strategie.close(„Poziția de închidere”)
// Ieșiți din poziția curentă dacă profitul sau pierderea atinge ținta minimă
if strategy.profit >= strategy.position_size * minProfit
strategie.close("Profit minim atins")
dacă strategie.profit <= strategie.position_size * minLoss
strategie.close(„Pierdere minimă atinsă”)
Acum, să încărcăm acest lucru în TradingView și să vedem cum se întâmplă. Iată cum:
Deschideți > Strategie nouă > Lipiți rezultatul!
Apoi se poate apăsa „Tester de strategie” pentru a vedea cum funcționează codul!
Deși rezultatul pe care îl oferă este foarte simplu, cadrul este solid. Folosind motoare Montecarlo și alte instrumente, poate fi dezvoltat în continuare!