数日前、Binance の公式 Twitter が、作成された最高のトレーディング ボットに 10,000 ドルの賞金を提供すると発表しました。
戦略はあるけれど、ボットの作成方法が分からないですか? ボットを簡単に作成してコンテストに参加できるように、少しお手伝い (または指導) させていただきます。
この記事では、強力な言語モデルである ChatGPT を使用して、簡素化された取引ボットを構築するプロセスについて説明します。ボットは、暗号通貨の予測に機械学習技術を使用し、Alpaca 取引 API と対話します。手順を詳しく説明し、プロセスを理解するのに役立つステップバイステップのガイドを提供します。
1. 暗号通貨予測のための機械学習技術の理解: まず、暗号通貨予測に最適な機械学習技術について ChatGPT に尋ねます。ランダム フォレスト、サポート ベクター マシン、時系列分析、ニューラル ネットワークなどの技術のリストが提供されます。ニューラル ネットワークは広く普及しており、ディープラーニングの基礎となるため、私たちはニューラル ネットワークに焦点を当てます。
2. 暗号通貨予測のための Python Web サンプルの取得: 次に、ChatGPT に、ニューラル ネットワークを使用して Yahoo 暗号通貨の価格を予測する Python Web サンプルを要求します。これにより、scikit-learn ライブラリを使用してニューラル ネットワーク モデルを構築するコード スニペットが提供されます。このサンプルでは、モデルのトレーニングに過去の Yahoo 暗号通貨価格データを使用しています。
3. コードと依存関係の準備: ChatGPT によって提供されたコードをコピーし、「crypto_prediction.py」という名前の Python ファイルに保存します。次に、コードに必要な依存関係をリストする requirements.txt ファイルを ChatGPT に要求します。 requirements.txt ファイルを作成し、pip コマンドを使用して依存関係をインストールします。
4. Alpaca 取引 API の調査: リアルタイムの暗号通貨データを取得するために、適切な API を探します。ChatGPT は、株式と暗号通貨の手数料ゼロの取引を提供する Alpaca 取引 API を提案しています。Alpaca にサインアップして、必要な API キーを取得します。
5. Alpaca API をボットに統合する: ChatGPT に、Python で Alpaca API を使用する例を尋ねます。API を使用してリアルタイムの暗号データを取得するコード スニペットが提供されます。このコードを、必要な API キーとともに「stock_prediction.py」ファイルに追加します。
6. 高度な技術: 深層強化学習: トレーディング ボットを強化するために、高度なニューラル ネットワーク技術について調査しました。ChatGPT は、強化学習とニューラル ネットワークを組み合わせた深層強化学習を提案しています。人気のある強化学習技術として、近似ポリシー最適化 (PPO) を推奨しています。
7. PPO の理解と実装: ChatGPT に PPO をわかりやすく説明してもらいました。PPO は、コンピューターに人間のように意思決定を教える方法として説明されています。概念は複雑に思えるかもしれませんが、基本的な理解は得られます。ChatGPT は、PPO を実装するための Python コードも提供しています。
1. Alpaca 統合の使用:
2. Alpaca アカウントにサインアップする: Alpaca の Web サイトにアクセスし、アカウントにサインアップします。
3. API キーを生成する: Alpaca アカウントを取得したら、API キーを生成します。API キーは、Alpaca ダッシュボードの「API 管理」で見つかります。API キー ID と API シークレット キーが必要になります。
4. Alpaca API Python SDK をインストールします。ターミナルまたはコマンド プロンプトを開き、pip を使用して Alpaca API Python SDK をインストールします。
5. Alpaca API ライブラリをインポートします。Python コードで、次のステートメントを使用して Alpaca API ライブラリをインポートします。
6. API クライアントをインスタンス化する: API キー ID、シークレット キー、ベース URL を指定して tradeapi.REST クラスのインスタンスを作成します。
8. 注文を出す: Alpaca API を使用して、売買注文を出します。以下は、株式 1 株の市場買い注文を出す例です。
取引したい株式のシンボルに置き換えます。
9. 市場データを取得する: Alpaca API を使用して、過去の価格、リアルタイムの相場、アカウント情報などの市場データを取得します。以下は、株式の過去の価格バーを取得する例です。
データを取得する株式のシンボルに置き換えます。この例では、指定された株式の過去 5 日間のバーを取得します。
結論: この記事では、ChatGPT を使用して簡素化されたトレーディング ボットを構築するプロセスについて説明しました。暗号通貨予測のための機械学習技術について学び、リアルタイム データ用の Alpaca トレーディング API を統合し、PPO を使用した深層強化学習の高度な技術を発見しました。この記事は簡略化された概要を示していますが、他のトレーディング ボットのさらなる調査と開発の出発点として役立ちます。