Oficiální Binance Twitter před několika dny nabízí 10 000 $ za nejlepšího vytvořeného obchodního robota.
Máte strategii, ale nevíte, jak vytvořit robota? Dovolte mi, abych vám trochu pomohl (nebo vás naučil), jak snadno vytvořit robota a zapojit se do soutěže.
V tomto článku prozkoumáme proces vytváření zjednodušeného obchodního robota pomocí ChatGPT, výkonného jazykového modelu. Bot bude používat techniky strojového učení pro predikci kryptoměn a bude komunikovat s obchodním API Alpaca. Rozdělím jednotlivé kroky a poskytnu průvodce krok za krokem, který vám pomůže celý proces pochopit.
1. Pochopení technik strojového učení pro predikci kryptoměn: Začneme dotazem ChatGPT na nejlepší techniky strojového učení pro predikci kryptoměn. Poskytuje seznam technik, včetně náhodných lesů, podpůrných vektorových strojů, analýzy časových řad a neuronových sítí. Zaměřujeme se na neuronové sítě, protože jsou široce populární a tvoří základ pro hluboké učení.
2. Získání webového příkladu Pythonu pro predikci kryptoměn: Dále požádáme ChatGPT o příklad webu v Pythonu pomocí neuronové sítě k předpovědi ceny krypto Yahoo. Poskytuje nám úryvek kódu, který využívá knihovnu scikit-learn k vytvoření modelu neuronové sítě. Příklad používá historická data o cenách kryptoměn Yahoo pro trénování modelu.
3. Příprava kódu a závislostí: Zkopírujeme kód poskytnutý ChatGPT a uložíme jej do souboru Python s názvem "crypto_prediction.py." Poté požádáme ChatGPT o soubor requirements.txt, ve kterém jsou uvedeny závislosti potřebné pro kód. Vytvoříme soubor Požadavky.txt a nainstalujeme závislosti pomocí příkazu pip.
4. Prozkoumání Alpaca Trading API: Pro získání kryptodat v reálném čase hledám vhodné API. ChatGPT navrhuje obchodní API Alpaca, které nabízí obchodování s akciemi a kryptoměnami s nulovou provizí. Přihlásíme se do Alpaca a získáme potřebné klíče API.
5. Integrace Alpaca API do bota: Žádáme ChatGPT o příklad použití Alpaca API v Pythonu. Poskytuje fragment kódu, který pomocí rozhraní API načítá kryptodata v reálném čase. Tento kód přidám do našeho souboru „stock_prediction.py“ spolu s nezbytným klíčem API.
6. Pokročilé techniky: Deep Reinforcement Learning: Abychom vylepšili našeho obchodního robota, zeptali jsme se na pokročilé techniky neuronové sítě. ChatGPT navrhuje učení hlubokého posílení, které kombinuje učení posílení s neuronovými sítěmi. Doporučuje Proximal Policy Optimization (PPO) jako oblíbenou techniku učení.
7. Pochopení PPO a jeho implementace: Žádáme ChatGPT, aby vysvětlil PPO jednoduchými termíny. Popisuje PPO jako způsob, jak naučit počítač rozhodovat se jako člověk. Přestože se koncept může zdát složitý, získáváme základní porozumění. ChatGPT také poskytuje Python kód pro implementaci PPO.
1. Použití integrace alpaky:
2. Zaregistrujte si účet Alpaca: Navštivte webovou stránku Alpaca a zaregistrujte si účet.
3. Vygenerujte klíče API: Jakmile budete mít účet Alpaca, vygenerujte si klíče API. Najdete je na řídicím panelu Alpaca v části „Správa API“. Budete potřebovat ID klíče API a tajný klíč API.
4. Nainstalujte Alpaca API Python SDK: Otevřete terminál nebo příkazový řádek a nainstalujte Alpaca API Python SDK pomocí pip:
5. Importujte knihovnu Alpaca API: V kódu Pythonu importujte knihovnu Alpaca API pomocí následujícího příkazu:
6. Vytvořte instanci klienta API: Vytvořte instanci třídy tradeapi.REST zadáním ID klíče API, tajného klíče a základní adresy URL:
8. Zadávání objednávek: Použijte Alpaca API k zadávání nákupních a prodejních objednávek. Zde je příklad zadání tržního nákupního příkazu na 1 akcii akcie:
Nahraďte symbolem akcie, kterou chcete obchodovat.
9. Načtení tržních dat: Použijte Alpaca API k načtení tržních dat, jako jsou historické ceny, kotace v reálném čase a informace o účtu. Zde je příklad načítání historických cenových sloupců pro akcie:
Nahraďte symbolem akcie, pro kterou chcete načíst data. Tento příklad načte posledních 5 denních tyčí pro zadaný sklad.
Závěr: V tomto článku jsme prozkoumali proces vytváření zjednodušeného obchodního robota pomocí ChatGPT. Dozvěděli jsme se o technikách strojového učení pro predikci kryptoměn, integrovali jsme obchodní API Alpaca pro data v reálném čase a objevili jsme pokročilou techniku učení hlubokého posílení pomocí PPO. I když tento článek poskytuje zjednodušený přehled, slouží jako výchozí bod pro další zkoumání a vývoj dalších obchodních robotů.