Официальный Twitter Binance несколько дней назад предложил 10 000 долларов за лучшего созданного торгового бота.
У вас есть стратегия, но вы не знаете, как создать бота? Позвольте мне немного помочь вам (или научить), как легко создать своего бота и присоединиться к конкурсу.
В этой статье мы рассмотрим процесс создания упрощенного торгового бота с использованием ChatGPT, мощной языковой модели. Бот будет использовать методы машинного обучения для прогнозирования криптовалют и взаимодействовать с торговым API Alpaca. Я разложу этапы и предоставлю пошаговое руководство, которое поможет вам понять процесс.
1. Понимание методов машинного обучения для прогнозирования криптовалют. Мы начинаем с того, что задаем ChatGPT вопросы о лучших методах машинного обучения для прогнозирования криптовалют. Он предоставляет список методов, включая случайные леса, машины опорных векторов, анализ временных рядов и нейронные сети. Мы фокусируемся на нейронных сетях, поскольку они широко популярны и составляют основу глубокого обучения.
2. Получение веб-примера Python для прогнозирования криптовалюты. Затем мы запрашиваем у ChatGPT веб-пример Python с использованием нейронной сети для прогнозирования цены криптовалюты Yahoo. Он предоставляет нам фрагмент кода, который использует библиотеку scikit-learn для построения модели нейронной сети. В примере для обучения модели используются исторические данные о ценах на криптовалюту Yahoo.
3. Подготовка кода и зависимостей. Мы копируем код, предоставленный ChatGPT, и сохраняем его в файле Python с именем «crypto_prediction.py». Затем мы запрашиваем у ChatGPT файл require.txt, в котором перечислены зависимости, необходимые для кода. Мы создаем файл require.txt и устанавливаем зависимости с помощью команды pip.
4. Изучение API-интерфейса Alpaca Trading. Чтобы получать криптографические данные в реальном времени, я ищу подходящий API. ChatGPT предлагает торговый API Alpaca, который предлагает торговлю акциями и криптовалютой без комиссии. Регистрируемся в Альпаке и получаем необходимые ключи API.
5. Интеграция API Alpaca в бота. Мы запрашиваем у ChatGPT пример использования API Alpaca в Python. Он предоставляет фрагмент кода, который извлекает криптографические данные в реальном времени с помощью API. Я добавляю этот код в наш файл «stock_prediction.py» вместе с необходимым ключом API.
6. Продвинутые методы: глубокое обучение с подкреплением. Чтобы улучшить нашего торгового бота, мы спросили о передовых методах нейронных сетей. ChatGPT предлагает глубокое обучение с подкреплением, которое сочетает обучение с подкреплением и нейронные сети. Он рекомендует оптимизацию проксимальной политики (PPO) как популярный метод обучения с подкреплением.
7. Понимание PPO и его реализация. Мы просим ChatGPT объяснить PPO простыми словами. В нем PPO описывается как способ научить компьютер принимать решения, как человек. Хотя концепция может показаться сложной, мы получаем базовое понимание. ChatGPT также предоставляет код Python для реализации PPO.
1. Использование интеграции Альпака:
2. Зарегистрируйте учетную запись Альпаки. Посетите веб-сайт Альпаки и зарегистрируйте учетную запись.
3. Сгенерируйте ключи API. Если у вас есть учетная запись Alpaca, сгенерируйте ключи API. Вы можете найти их на панели управления Alpaca в разделе «Управление API». Вам понадобится идентификатор ключа API и секретный ключ API.
4. Установите Alpaca API Python SDK. Откройте терминал или командную строку и установите Alpaca API Python SDK с помощью pip:
5. Импортируйте библиотеку API Alpaca. В свой код Python импортируйте библиотеку API Alpaca, используя следующий оператор:
6. Создайте экземпляр клиента API. Создайте экземпляр класса tradeapi.REST, указав идентификатор ключа API, секретный ключ и базовый URL-адрес:
8. Размещайте заказы. Используйте API Alpaca для размещения заказов на покупку и продажу. Вот пример размещения рыночного ордера на покупку 1 акции:
Замените символом акции, которой хотите торговать.
9. Получение рыночных данных. Используйте API Alpaca для получения рыночных данных, таких как исторические цены, котировки в реальном времени и информация об учетной записи. Вот пример получения исторических ценовых баров для акции:
Замените символом акции, для которой вы хотите получить данные. В этом примере извлекаются последние 5 дневных баров для указанной акции.
Заключение: В этой статье мы рассмотрели процесс создания упрощенного торгового бота с использованием ChatGPT. Мы узнали о методах машинного обучения для прогнозирования криптовалют, интегрировали торговый API Alpaca для данных в реальном времени и открыли для себя передовую технику глубокого обучения с подкреплением с использованием PPO. Хотя эта статья представляет собой упрощенный обзор, она служит отправной точкой для дальнейшего изучения и разработки других торговых ботов.