Oficial Binance Twitter acum câteva zile oferă 10.000$ pentru cel mai bun bot de tranzacționare creat.
Ai o strategie dar nu știi cum să creezi un bot? Permiteți-mi să vă ajut puțin (sau să vă învăț) să vă creați cu ușurință botul și să vă înscrieți în concurs.
În acest articol, vom explora procesul de construire a unui bot de tranzacționare simplificat folosind ChatGPT, un model de limbaj puternic. Botul va folosi tehnici de învățare automată pentru predicția cripto și va interacționa cu API-ul de tranzacționare Alpaca. Voi detalia pașii și voi oferi un ghid pas cu pas pentru a vă ajuta să înțelegeți procesul.
1. Înțelegerea tehnicilor de învățare automată pentru predicția cripto: Începem prin a întreba ChatGPT despre cele mai bune tehnici de învățare automată pentru predicția cripto. Oferă o listă de tehnici, inclusiv păduri aleatorii, mașini de suport Vector, analize de serie de timp și rețele neuronale. Ne concentrăm pe rețelele neuronale, deoarece acestea sunt foarte populare și formează baza pentru învățarea profundă.
2. Obținerea unui exemplu web Python pentru predicția criptografică: În continuare, solicităm ChatGPT un exemplu web Python folosind o rețea neuronală pentru a prezice prețul criptomonului Yahoo. Ne oferă un fragment de cod care utilizează biblioteca scikit-learn pentru a construi un model de rețea neuronală. Exemplul folosește datele istorice ale prețului criptografic al Yahoo pentru antrenarea modelului.
3. Pregătirea codului și a dependențelor: Copiem codul furnizat de ChatGPT și îl salvăm într-un fișier Python numit „crypto_prediction.py”. Apoi solicităm lui ChatGPT fișierul requirements.txt, care listează dependențele necesare pentru cod. Creăm fișierul requirements.txt și instalăm dependențele folosind comanda pip.
4. Explorarea API-ului Alpaca Trading: Pentru a obține date cripto în timp real, caut un API potrivit. ChatGPT sugerează API-ul de tranzacționare Alpaca, care oferă tranzacții fără comisioane pentru acțiuni și cripto. Ne înscriem la Alpaca și obținem cheile API necesare.
5. Integrarea API-ului Alpaca în Bot: Solicităm ChatGPT un exemplu de utilizare a API-ului Alpaca în Python. Oferă un fragment de cod care preia date cripto în timp real folosind API-ul. Adaug acest cod în fișierul nostru „stock_prediction.py”, împreună cu cheia API necesară.
6. Tehnici avansate: Deep Reinforcement Learning: Pentru a îmbunătăți botul nostru de tranzacționare, ne-am întrebat despre tehnicile avansate ale rețelei neuronale. ChatGPT sugerează învățarea prin consolidare profundă, care combină învățarea prin consolidare cu rețelele neuronale. Acesta recomandă optimizarea politicilor proximale (PPO) ca tehnică populară de învățare prin consolidare.
7. Înțelegerea PPO și implementarea lui: Solicităm ChatGPT să explice PPO în termeni simpli. Descrie PPO ca o modalitate de a învăța un computer să ia decizii ca un om. Deși conceptul poate părea complex, obținem o înțelegere de bază. ChatGPT oferă, de asemenea, cod Python pentru implementarea PPO.
1. Folosind integrarea Alpaca:
2. Înscrieți-vă pentru un cont Alpaca: Vizitați site-ul web Alpaca și creați un cont.
3. Generați cheile API: după ce aveți un cont Alpaca, generați cheile API. Le puteți găsi pe tabloul de bord Alpaca la „Gestionarea API”. Veți avea nevoie de ID-ul cheii API și cheia secretă API.
4. Instalați SDK-ul Alpaca API Python: deschideți un terminal sau promptul de comandă și instalați SDK-ul Alpaca API Python folosind pip:
5. Importați biblioteca Alpaca API: în codul dvs. Python, importați biblioteca Alpaca API utilizând următoarea declarație:
6. Instanciați clientul API: creați o instanță a clasei tradeapi.REST furnizând ID-ul cheii API, cheia secretă și adresa URL de bază:
8. Plasați comenzi: utilizați API-ul Alpaca pentru a plasa comenzi de cumpărare și vânzare. Iată un exemplu de plasare a unui ordin de cumpărare pe piață pentru 1 acțiune dintr-un stoc:
Înlocuiți cu simbolul acțiunii pe care doriți să-l tranzacționați.
9. Preluați datele de piață: utilizați API-ul Alpaca pentru a prelua date de piață, cum ar fi prețurile istorice, cotațiile în timp real și informațiile despre cont. Iată un exemplu de preluare a barelor de preț istorice pentru un stoc:
Înlocuiți cu simbolul stocului pentru care doriți să preluați datele. Acest exemplu preia ultimele 5 bare zilnice pentru stocul specificat.
Concluzie: În acest articol, am explorat procesul de construire a unui bot de tranzacționare simplificat folosind ChatGPT. Am aflat despre tehnicile de învățare automată pentru predicția cripto, am integrat API-ul de tranzacționare Alpaca pentru date în timp real și am descoperit tehnica avansată de învățare prin consolidare profundă folosind PPO. Deși acest articol oferă o privire de ansamblu simplificată, servește ca punct de plecare pentru explorarea și dezvoltarea ulterioară a altor roboți de tranzacționare.