以下是如何使用 ChatGPT 构建交易策略
几乎所有人都已经知道，OpenAI 开发的 ChatGPT 大语言模型不仅适用于对话。 Pedma 是一个处理交易策略的 X 网站，现在已经开始审查人工智能如何有效地推荐和测试交易程序。
在 3 月 27 日发布的 X 帖子中，Pedma 从头到尾演示了如何使用 ChatGPT 测试比特币的简单移动平均线 (MA) 交叉策略
对于比特币价格。 据说该解决方案的性能优于 ChatGPT 的交易机器人。
带有 ChatGPT 的 Python 脚本
第一步，他询问 ChatGPT 需要导入哪些库来解决任务 – 重点关注雅虎财经的数据管理和可视化。
从雅虎财经检索数据
导入必要的库后，Pedma 要求 ChatGPT 编写一个脚本，用于检索自 2020 年 1 月 1 日起的历史比特币价格数据（每日 OHLC 和交易量）。
1. 图书馆的选择
从所需的库开始。
我们可以要求 ChatGPT 帮我们获取它们。
提示→“您能否提供Python代码来导入必要的库来回测交易策略，重点关注雅虎财经的数据处理和可视化？” pic.twitter.com/ZPfi6FrAIZ
– pedma (@pedma7) 2024 年 3 月 27 日
2. 雅虎财经数据检索
现在我们需要数据进行回测。
为此，我们使用雅虎财经数据。
提示→“从 2020 年 1 月 1 日开始，如何使用 Python 从雅虎财经检索比特币 (BTC-USD) 历史价格数据（每日 OHLC 和交易量）？” pic.twitter.com/ZWrsN6DYmg
– pedma (@pedma7) 2024 年 3 月 27 日
这基本上是一个简单的任务，但如果没有 ChatGPT，编写适当的代码将花费更长的时间。
ChatGPT 的交易策略
作为该过程的第三步，Pedma 要求 ChatGPT 帮助根据可用数据定义交易策略。 作为指导，他说在 Python 中使用简单的移动平均线交叉策略并使用 pandas 库。
借助这些简单的指导方针，ChatGPT 应用了结构化市场分析方法，帮助 Pedma 做出更明智的决策。
回测的实施
定义策略后，Pedma 要求语言模型用 Python 编写回测，以便他们判断策略的性能。
ChatGPT 被问及如何执行此步骤来分析该策略在实际市场条件下的表现如何。
4. 实施回测
现在我们要分析该策略的性能。
提示→“现在策略已经定义好了，如何使用pandas在Python中实现回测，计算策略的性能？” pic.twitter.com/UBbbuRruIT
– pedma (@pedma7) 2024 年 3 月 27 日
这一步骤帮助 Pedma 了解交易概念的有效性并评估其在市场上的潜在成功。
结果分析和可视化
进行回测后，Pedma 还想在K线走势图上查看结果和潜在利润。 ChatGPT 被要求使用 pandas 和 matplotlib 库。
误差分析
在最后一步中，Pedma 注意到绘制的K线走势图存在问题 – 它没有显示正确的数据。 该错误后来被识别并纠正。
Pedma 提出的策略概述了一个任何人都可以使用的简单选择。 需要注意的是，虽然 ChatGPT 会自动执行该过程中耗时的部分，但如果您想尝试一下，那么进一步熟悉 Python 仍然是一个好主意。 更复杂的交易策略可能需要额外的手动设置。