O Twitter oficial da Binance há alguns dias ofereceu 10.000$ para o melhor robô de negociação criado.
Você tem uma estratégia, mas não sabe como criar um bot? Deixe-me ajudá-lo (ou ensiná-lo) a criar facilmente seu bot e participar do concurso.
Neste artigo, exploraremos o processo de construção de um bot de negociação simplificado usando ChatGPT, um poderoso modelo de linguagem. O bot usará técnicas de aprendizado de máquina para previsão de criptografia e interagirá com a API de negociação Alpaca. Descreverei as etapas e fornecerei um guia passo a passo para ajudá-lo a entender o processo.
1. Compreendendo as técnicas de aprendizado de máquina para previsão de criptografia: Começamos perguntando ao ChatGPT sobre as melhores técnicas de aprendizado de máquina para previsão de criptografia. Ele fornece uma lista de técnicas, incluindo florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte, análise de série temporal e redes neurais. Nós nos concentramos em redes neurais, pois elas são amplamente populares e constituem a base para o aprendizado profundo.
2. Obtendo um exemplo da web em Python para previsão de criptografia: Em seguida, pedimos ao ChatGPT um exemplo da web em Python usando uma rede neural para prever o preço da criptografia do Yahoo. Ele nos fornece um trecho de código que utiliza a biblioteca scikit-learn para construir um modelo de rede neural. O exemplo usa dados históricos de preços criptográficos do Yahoo para treinar o modelo.
3. Preparando o código e dependências: Copiamos o código fornecido pelo ChatGPT e salvamos em um arquivo Python chamado “crypto_prediction.py”. Em seguida, solicitamos ao ChatGPT o arquivo requirements.txt, que lista as dependências necessárias para o código. Criamos o arquivo requirements.txt e instalamos as dependências usando o comando pip.
4. Explorando a API Alpaca Trading: Para obter dados criptográficos em tempo real, procuro uma API adequada. ChatGPT sugere a API de negociação Alpaca, que oferece negociação com comissão zero para ações e criptografia. Inscrevemo-nos no Alpaca e obtemos as chaves API necessárias.
5. Integrando a API Alpaca ao Bot: Pedimos ao ChatGPT um exemplo de uso da API Alpaca em Python. Ele fornece um trecho de código que busca dados criptográficos em tempo real usando a API. Eu adiciono este código ao nosso arquivo “stock_prediction.py”, junto com a chave de API necessária.
6. Técnicas Avançadas: Aprendizado por Reforço Profundo: Para aprimorar nosso bot de negociação, perguntamos sobre técnicas avançadas de rede neural. ChatGPT sugere aprendizagem por reforço profundo, que combina aprendizagem por reforço com redes neurais. Ele recomenda a Otimização de Política Proximal (PPO) como uma técnica popular de aprendizagem por reforço.
7. Compreendendo o PPO e implementando-o: Pedimos ao ChatGPT que explique o PPO em termos simples. Ele descreve o PPO como uma forma de ensinar um computador a tomar decisões como um ser humano. Embora o conceito possa parecer complexo, ganhamos uma compreensão básica. ChatGPT também fornece código Python para implementação de PPO.
1. Usando Integração Alpaca:
2. Cadastre-se para obter uma conta Alpaca: Visite o site da Alpaca e cadastre-se para obter uma conta.
3. Gere chaves de API: Depois de ter uma conta Alpaca, gere suas chaves de API. Você pode encontrá-los no painel do Alpaca em “Gerenciamento de API”. Você precisará do ID da chave API e da chave secreta da API.
4. Instale o Alpaca API Python SDK: Abra um terminal ou prompt de comando e instale o Alpaca API Python SDK usando pip:
5. Importe a biblioteca API Alpaca: Em seu código Python, importe a biblioteca API Alpaca usando a seguinte instrução:
6. Instancie o cliente API: Crie uma instância da classe tradeapi.REST fornecendo seu ID de chave de API, chave secreta e URL base:
8. Faça pedidos: Use a API Alpaca para fazer pedidos de compra e venda. Aqui está um exemplo de colocação de uma ordem de compra a mercado para 1 ação:
Substitua pelo símbolo da ação que você deseja negociar.
9. Recuperar dados de mercado: Use a API Alpaca para recuperar dados de mercado, como preços históricos, cotações em tempo real e informações de conta. Aqui está um exemplo de busca das barras históricas de preços de uma ação:
Substitua pelo símbolo da ação cujos dados você deseja recuperar. Este exemplo busca as últimas 5 barras diárias para a ação especificada.
Conclusão: Neste artigo, exploramos o processo de construção de um bot de negociação simplificado usando ChatGPT. Aprendemos sobre técnicas de aprendizado de máquina para previsão de criptografia, integramos a API de negociação Alpaca para dados em tempo real e descobrimos a técnica avançada de aprendizado por reforço profundo usando PPO. Embora este artigo forneça uma visão geral simplificada, ele serve como ponto de partida para uma maior exploração e desenvolvimento de outros bots comerciais.