幾天前，幣安官方 Twitter 爲創建的最佳交易機器人提供了 10.000 美元的獎勵。
您是否有策略但不知道如何創建機器人？讓我爲您提供一些幫助（或教您）輕鬆創建機器人並參加比賽。
在本文中，我們將探索使用強大的語言模型 ChatGPT 來建立簡化交易機器人的過程。該機器人將使用機器學習技術進行加密貨幣預測，並與 Alpaca 交易 API 進行互動。我將分解這些步驟並提供逐步指南來幫助您理解該過程。
1. 瞭解用於加密預測的機器學習技術：我們首先向 ChatGPT 詢問用於加密預測的最佳機器學習技術。它提供了一系列技術，包括隨機森林、支持向量機、時間序列分析和神經網絡。我們專注於神經網絡，因爲它們廣受歡迎並構成了深度學習的基礎。
2. 獲取用於加密貨幣預測的 Python Web 示例：接下來，我們要求 ChatGPT 提供一個使用神經網絡預測 Yahoo 加密貨幣價格的 Python Web 示例。它爲我們提供了一個代碼片段，該代碼片段利用 scikit-learn 庫構建神經網絡模型。該示例使用歷史 Yahoo 加密貨幣價格數據來訓練模型。
3. 準備代碼和依賴項：我們複製 ChatGPT 提供的代碼並將其保存在名爲“crypto_prediction.py”的 Python 文件中。然後我們要求 ChatGPT 提供 requirements.txt 文件，該文件列出了代碼所需的依賴項。我們創建 requirements.txt 文件並使用 pip 命令安裝依賴項。
4. 探索 Alpaca 交易 API：爲了獲取實時加密數據，我尋找合適的 API。ChatGPT 建議使用 Alpaca 交易 API，它提供股票和加密貨幣的零佣金交易。我們註冊 Alpaca 並獲取所需的 API 密鑰。
5. 將 Alpaca API 集成到 Bot 中：我們要求 ChatGPT 提供在 Python 中使用 Alpaca API 的示例。它提供了一個使用 API 獲取實時加密數據的代碼片段。我將此代碼以及必要的 API 密鑰添加到我們的“stock_prediction.py”文件中。
6. 先進技術：深度強化學習：爲了增強我們的交易機器人，我們詢問了先進的神經網絡技術。ChatGPT 建議使用深度強化學習，它將強化學習與神經網絡相結合。它推薦使用近端策略優化 (PPO) 作爲一種流行的強化學習技術。
7. 理解 PPO 並實現它：我們要求 ChatGPT 用簡單的術語解釋 PPO。它將 PPO 描述爲一種教計算機像人類一樣做出決策的方法。雖然這個概念看起來很複雜，但我們獲得了基本的瞭解。ChatGPT 還提供了用於實現 PPO 的 Python 代碼。
1.使用Alpaca集成：
2. 註冊Alpaca 賬號：訪問Alpaca 網站並註冊賬號。
3. 生成 API 密鑰：擁有 Alpaca 帳戶後，請生成 API 密鑰。您可以在 Alpaca 儀表板的“API 管理”下找到它們。您將需要 API 密鑰 ID 和 API 密鑰。
4. 安裝 Alpaca API Python SDK：打開終端或命令提示符並使用 pip 安裝 Alpaca API Python SDK：
5. 導入 Alpaca API 庫：在您的 Python 代碼中，使用以下語句導入 Alpaca API 庫：
6. 實例化 API 客戶端：通過提供您的 API 密鑰 ID、密鑰和基本 URL 創建 tradeapi.REST 類的實例：
8. 下訂單：使用 Alpaca API 下達買入和賣出訂單。以下是下達 1 股股票的市場買入訂單的示例：
替換爲您要交易的股票代碼。
9. 檢索市場數據：使用 Alpaca API 檢索市場數據，例如歷史價格、實時報價和賬戶信息。以下是獲取股票歷史價格條的示例：
替換爲要檢索數據的股票代碼。此示例獲取指定股票的最近 5 個每日條形圖。
結論：在本文中，我們探索了使用 ChatGPT 構建簡化交易機器人的過程。我們瞭解了用於加密貨幣預測的機器學習技術，集成了 Alpaca 交易 API 以獲取實時數據，並發現了使用 PPO 進行深度強化學習的高級技術。雖然本文提供了簡化的概述，但它是進一步探索和開發其他交易機器人的起點。
