El Twitter oficial de Binance hace unos días ofreció 10.000$ por el mejor robot comercial creado.
¿Tienes una estrategia pero no sabes cómo crear un bot? Déjame darte una pequeña ayuda (o enseñarte) para crear fácilmente tu bot y unirte al concurso.
En este artículo, exploraremos el proceso de creación de un robot comercial simplificado utilizando ChatGPT, un potente modelo de lenguaje. El bot utilizará técnicas de aprendizaje automático para la predicción de criptomonedas e interactuará con la API comercial de Alpaca. Desglosaré los pasos y le proporcionaré una guía paso a paso para ayudarle a comprender el proceso.
1. Comprender las técnicas de aprendizaje automático para la predicción de criptomonedas: comenzamos preguntando a ChatGPT sobre las mejores técnicas de aprendizaje automático para la predicción de criptomonedas. Proporciona una lista de técnicas, que incluyen bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte, análisis de series temporales y redes neuronales. Nos centramos en las redes neuronales, ya que son muy populares y forman la base del aprendizaje profundo.
2. Obtención de un ejemplo web de Python para la predicción de criptomonedas: A continuación, le pedimos a ChatGPT un ejemplo web de Python que utilice una red neuronal para predecir el precio de las criptomonedas de Yahoo. Nos proporciona un fragmento de código que utiliza la biblioteca scikit-learn para construir un modelo de red neuronal. El ejemplo utiliza datos históricos de precios de criptomonedas de Yahoo para entrenar el modelo.
3. Preparación del código y las dependencias: copiamos el código proporcionado por ChatGPT y lo guardamos en un archivo Python llamado "crypto_prediction.py". Luego le pedimos a ChatGPT el archivo requisitos.txt, que enumera las dependencias necesarias para el código. Creamos el archivo requisitos.txt e instalamos las dependencias usando el comando pip.
4. Explorando la API de Alpaca Trading: para obtener datos criptográficos en tiempo real, busco una API adecuada. ChatGPT sugiere la API de operaciones Alpaca, que ofrece operaciones sin comisiones para acciones y criptomonedas. Nos registramos en Alpaca y obtenemos las claves API requeridas.
5. Integrar la API de Alpaca en el Bot: le pedimos a ChatGPT un ejemplo del uso de la API de Alpaca en Python. Proporciona un fragmento de código que recupera datos criptográficos en tiempo real mediante la API. Agrego este código a nuestro archivo "stock_prediction.py", junto con la clave API necesaria.
6. Técnicas avanzadas: aprendizaje por refuerzo profundo: para mejorar nuestro robot comercial, preguntamos sobre técnicas avanzadas de redes neuronales. ChatGPT sugiere aprendizaje por refuerzo profundo, que combina el aprendizaje por refuerzo con redes neuronales. Recomienda la optimización de políticas próximas (PPO) como una técnica popular de aprendizaje por refuerzo.
7. Comprender la PPO e implementarla: le pedimos a ChatGPT que explique la PPO en términos simples. Describe PPO como una forma de enseñarle a una computadora a tomar decisiones como un humano. Aunque el concepto pueda parecer complejo, obtenemos una comprensión básica. ChatGPT también proporciona código Python para implementar PPO.
1. Usando la integración de Alpaca:
2. Regístrese para obtener una cuenta de Alpaca: visite el sitio web de Alpaca y regístrese para obtener una cuenta.
3. Genera claves API: una vez que tengas una cuenta de Alpaca, genera tus claves API. Puede encontrarlos en el panel de Alpaca en "Gestión de API". Necesitará el ID de la clave API y la clave secreta de API.
4. Instale el SDK de Alpaca API Python: abra una terminal o símbolo del sistema e instale el SDK de Alpaca API Python usando pip:
5. Importe la biblioteca API de Alpaca: en su código Python, importe la biblioteca API de Alpaca usando la siguiente declaración:
6. Cree una instancia del cliente API: cree una instancia de la clase tradeapi.REST proporcionando su ID de clave API, clave secreta y URL base:
8. Realizar pedidos: utilice la API de Alpaca para realizar pedidos de compra y venta. A continuación se muestra un ejemplo de cómo realizar una orden de compra en el mercado para 1 acción de una acción:
Reemplácelo con el símbolo de la acción que desea negociar.
9. Recuperar datos de mercado: utilice la API de Alpaca para recuperar datos de mercado, como precios históricos, cotizaciones en tiempo real e información de la cuenta. A continuación se muestra un ejemplo de cómo obtener las barras de precios históricas de una acción:
Reemplácelo con el símbolo de la acción para la que desea recuperar datos. Este ejemplo recupera las últimas 5 barras diarias de la acción especificada.
Conclusión: en este artículo, hemos explorado el proceso de creación de un robot comercial simplificado utilizando ChatGPT. Aprendimos sobre técnicas de aprendizaje automático para la predicción de criptomonedas, integramos la API comercial de Alpaca para obtener datos en tiempo real y descubrimos la técnica avanzada de aprendizaje por refuerzo profundo utilizando PPO. Si bien este artículo proporciona una descripción general simplificada, sirve como punto de partida para una mayor exploración y desarrollo de otros robots comerciales.