Twitter Binance Resmi beberapa hari yang lalu menawarkan $10.000 untuk bot perdagangan terbaik yang dibuat.
Apakah Anda punya strategi tetapi tidak tahu cara membuat bot? Izinkan saya memberi Anda sedikit bantuan (atau mengajari Anda) cara membuat bot dengan mudah dan bergabung dalam kontes.
Pada artikel ini, kita akan mempelajari proses pembuatan bot perdagangan yang disederhanakan menggunakan ChatGPT, model bahasa yang canggih. Bot akan menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk prediksi kripto dan berinteraksi dengan API perdagangan Alpaca. Saya akan menguraikan langkah-langkahnya dan memberikan panduan langkah demi langkah untuk membantu Anda memahami prosesnya.
1. Memahami Teknik Pembelajaran Mesin untuk Prediksi Kripto: Kita mulai dengan bertanya kepada ChatGPT tentang teknik pembelajaran mesin terbaik untuk prediksi kripto. Ini memberikan daftar teknik, termasuk hutan acak, Mesin Vektor Dukungan, analisis deret waktu, dan jaringan saraf. Kami fokus pada jaringan saraf, karena jaringan ini sangat populer dan menjadi dasar pembelajaran mendalam.
2. Mendapatkan Contoh Web Python untuk Prediksi Kripto: Selanjutnya, kami meminta ChatGPT untuk contoh web Python yang menggunakan jaringan saraf untuk memprediksi harga kripto Yahoo. Ini memberi kita cuplikan kode yang memanfaatkan perpustakaan scikit-learn untuk membangun model jaringan saraf. Contoh ini menggunakan data harga kripto Yahoo historis untuk melatih model.
3. Mempersiapkan Kode dan Dependensi: Kami menyalin kode yang disediakan oleh ChatGPT dan menyimpannya dalam file Python bernama "crypto_prediction.py." Kami kemudian meminta ChatGPT untuk file persyaratan.txt, yang mencantumkan dependensi yang diperlukan untuk kode tersebut. Kami membuat file persyaratan.txt dan menginstal dependensi menggunakan perintah pip.
4. Menjelajahi API Perdagangan Alpaca: Untuk mendapatkan data kripto waktu nyata, saya mencari API yang sesuai. ChatGPT menyarankan API perdagangan Alpaca, yang menawarkan perdagangan tanpa komisi untuk saham dan kripto. Kami mendaftar ke Alpaca dan mendapatkan kunci API yang diperlukan.
5. Mengintegrasikan API Alpaca ke dalam Bot: Kami meminta ChatGPT untuk memberikan contoh penggunaan API Alpaca dengan Python. Ini memberikan cuplikan kode yang mengambil data kripto real-time menggunakan API. Saya menambahkan kode ini ke file "stock_prediction.py" kami, bersama dengan kunci API yang diperlukan.
6. Teknik Tingkat Lanjut: Pembelajaran Penguatan Mendalam: Untuk meningkatkan bot perdagangan kami, kami menanyakan tentang teknik jaringan saraf tingkat lanjut. ChatGPT menyarankan pembelajaran penguatan mendalam, yang menggabungkan pembelajaran penguatan dengan jaringan saraf. Laporan ini merekomendasikan Pengoptimalan Kebijakan Proksimal (PPO) sebagai teknik pembelajaran penguatan yang populer.
7. Memahami PPO dan Menerapkannya: Kami meminta ChatGPT untuk menjelaskan PPO secara sederhana. Ini menggambarkan PPO sebagai cara untuk mengajarkan komputer untuk membuat keputusan seperti manusia. Meskipun konsepnya mungkin tampak rumit, kami memperoleh pemahaman dasar. ChatGPT juga menyediakan kode Python untuk mengimplementasikan PPO.
1. Menggunakan Integrasi Alpaca:
2. Mendaftar akun Alpaca: Kunjungi situs web Alpaca dan daftar akun.
3. Hasilkan kunci API: Setelah Anda memiliki akun Alpaca, buat kunci API Anda. Anda dapat menemukannya di dasbor Alpaca di bawah "Manajemen API". Anda memerlukan ID kunci API dan kunci rahasia API.
4. Instal Alpaca API Python SDK: Buka terminal atau command prompt dan instal Alpaca API Python SDK menggunakan pip:
5. Impor perpustakaan Alpaca API: Dalam kode Python Anda, impor perpustakaan Alpaca API menggunakan pernyataan berikut:
6. Buat instance klien API: Buat instance kelas tradeapi.REST dengan memberikan ID kunci API, kunci rahasia, dan URL dasar Anda:
8. Melakukan pemesanan: Gunakan API Alpaca untuk melakukan pemesanan beli dan jual. Berikut contoh penempatan market buy order untuk 1 lembar saham:
Ganti dengan simbol saham yang ingin Anda perdagangkan.
9. Ambil data pasar: Gunakan API Alpaca untuk mengambil data pasar seperti harga historis, kuotasi waktu nyata, dan informasi akun. Berikut ini contoh pengambilan batang harga historis suatu saham:
Ganti dengan simbol saham yang ingin diambil datanya. Contoh ini mengambil 5 bar harian terakhir untuk stok tertentu.
Kesimpulan: Pada artikel ini, kami telah menjelajahi proses pembuatan bot perdagangan yang disederhanakan menggunakan ChatGPT. Kami mempelajari teknik pembelajaran mesin untuk prediksi kripto, mengintegrasikan API perdagangan Alpaca untuk data waktu nyata, dan menemukan teknik lanjutan pembelajaran penguatan mendalam menggunakan PPO. Meskipun artikel ini memberikan gambaran yang disederhanakan, artikel ini berfungsi sebagai titik awal untuk eksplorasi lebih lanjut dan pengembangan bot perdagangan lainnya.