几天前，币安官方 Twitter 为创建的最佳交易机器人提供了 10.000 美元的奖励。
您是否有策略但不知道如何创建机器人？让我为您提供一些帮助（或教您）轻松创建机器人并参加比赛。
在本文中，我们将探索使用强大的语言模型 ChatGPT 来建立简化交易机器人的过程。该机器人将使用机器学习技术进行加密货币预测，并与 Alpaca 交易 API 进行互动。我将分解这些步骤并提供逐步指南来帮助您理解该过程。
1. 了解用于加密预测的机器学习技术：我们首先向 ChatGPT 询问用于加密预测的最佳机器学习技术。它提供了一系列技术，包括随机森林、支持向量机、时间序列分析和神经网络。我们专注于神经网络，因为它们广受欢迎并构成了深度学习的基础。
2. 获取用于加密货币预测的 Python Web 示例：接下来，我们要求 ChatGPT 提供一个使用神经网络预测 Yahoo 加密货币价格的 Python Web 示例。它为我们提供了一个代码片段，该代码片段利用 scikit-learn 库构建神经网络模型。该示例使用历史 Yahoo 加密货币价格数据来训练模型。
3. 准备代码和依赖项：我们复制 ChatGPT 提供的代码并将其保存在名为“crypto_prediction.py”的 Python 文件中。然后我们要求 ChatGPT 提供 requirements.txt 文件，该文件列出了代码所需的依赖项。我们创建 requirements.txt 文件并使用 pip 命令安装依赖项。
4. 探索 Alpaca 交易 API：为了获取实时加密数据，我寻找合适的 API。ChatGPT 建议使用 Alpaca 交易 API，它提供股票和加密货币的零佣金交易。我们注册 Alpaca 并获取所需的 API 密钥。
5. 将 Alpaca API 集成到 Bot 中：我们要求 ChatGPT 提供在 Python 中使用 Alpaca API 的示例。它提供了一个使用 API 获取实时加密数据的代码片段。我将此代码以及必要的 API 密钥添加到我们的“stock_prediction.py”文件中。
6. 先进技术：深度强化学习：为了增强我们的交易机器人，我们询问了先进的神经网络技术。ChatGPT 建议使用深度强化学习，它将强化学习与神经网络相结合。它推荐使用近端策略优化 (PPO) 作为一种流行的强化学习技术。
7. 理解 PPO 并实现它：我们要求 ChatGPT 用简单的术语解释 PPO。它将 PPO 描述为一种教计算机像人类一样做出决策的方法。虽然这个概念看起来很复杂，但我们获得了基本的了解。ChatGPT 还提供了用于实现 PPO 的 Python 代码。
1.使用Alpaca集成：
2. 注册Alpaca 账号：访问Alpaca 网站并注册账号。
3. 生成 API 密钥：拥有 Alpaca 帐户后，请生成 API 密钥。您可以在 Alpaca 仪表板的“API 管理”下找到它们。您将需要 API 密钥 ID 和 API 密钥。
4. 安装 Alpaca API Python SDK：打开终端或命令提示符并使用 pip 安装 Alpaca API Python SDK：
5. 导入 Alpaca API 库：在您的 Python 代码中，使用以下语句导入 Alpaca API 库：
6. 实例化 API 客户端：通过提供您的 API 密钥 ID、密钥和基本 URL 创建 tradeapi.REST 类的实例：
8. 下订单：使用 Alpaca API 下达买入和卖出订单。以下是下达 1 股股票的市场买入订单的示例：
替换为您要交易的股票代码。
9. 检索市场数据：使用 Alpaca API 检索市场数据，例如历史价格、实时报价和账户信息。以下是获取股票历史价格条的示例：
替换为要检索数据的股票代码。此示例获取指定股票的最近 5 个每日条形图。
结论：在本文中，我们探索了使用 ChatGPT 构建简化交易机器人的过程。我们了解了用于加密货币预测的机器学习技术，集成了 Alpaca 交易 API 以获取实时数据，并发现了使用 PPO 进行深度强化学习的高级技术。虽然本文提供了简化的概述，但它是进一步探索和开发其他交易机器人的起点。
