Как ни крути, но языковая модель ChatGPT никогда не может полностью заменить программиста, так как только около 1/10 от общего времени процесса разработки занимает написание кода. Однако ChatGPT великолепно помогает в различных аспектах программирования. Чем больше навыков и опыта у программиста, тем больше пользы он может извлечь от "помощника".

Разберем практическое применение ChatGPT в написании кода на Python на примере использования нейросети для распознавания квадратов.

Сразу скажу, что под искусственным интеллектом здесь будет пониматься использование обученных нейросетей, т.е. мы будем обучать нейросеть, потом торговый робот на основании обученной модели будет принимать решение о покупке актива и выполнять действие - покупать актив.

Эта тема последовательно раскрывается в этой статье, сразу приведу основные этапы по созданию такого торгового робота:

1) получение исторических данных по торговым инструментам;

2) подготовка датасета из этих исторических данных по определенной логике для нейросети;

3) обучение нейросети и выбор лучшей обученной модели по параметрам loss, accuracy, val_loss, val_accuracy;

4) проверка предсказаний сделанных нейросетью;

5) проверка подключения к API Финама;

6) определение торговой логики для открытия позиций;

7) запуск live стратегии с использованием выбранной лучшей модели обученной нейросети с нашей торговой логикой.

Есть множество решений как загрузить исторические данные по криптовалютным парам. Одно из таких решений, которое эффективно использую сейчас - хочу здесь и выложить. Оно быстрое и простое.

Потребуется небольшой код на Python, библиотеки backtrader_binance,  backtrader и API ключ полученный с биржи Binance.

Хочу показать вам, как легко создавать своих торговых роботов для фондового рынка. Вы сможете протестировать ваши торговые стратегии на истории цен акций/фьючерсов, вам нужно только написать алгоритм принятия решений вашей стратегии на покупку или продажу актива — т.к. весь основной каркас робота уже написан. А добавив всего 4 строчки кода, ваша протестированная стратегия на истории сможет работать в live на реальном рынке, выставляя заявки на покупку и продажу в рынок.

Программирование для меня это хобби и любимое дело. А так я сертифицированный системный архитектор. Поэтому прошу не особо ругать за код :-)

В настоящее время я увлекаюсь написанием торговых роботов. Постепенно изучаю нейросети для их применения к анализу цен/объемов акций/фьючерсов.

Обычно я писал торговых роботов для работы с Брокерами и делал авто-торговлю Акциями или Фьючерсами, но вдруг возникла мысль:

- А что, если уже готовый код можно применять и на других активах??? Например на крипто активах для Биткоина или Эфира или других?

Уже изучив много библиотек и примеров за долгое время написания своих торговых роботов, решил сделать небольшую библиотеку backtrader_binance для интеграции API Binance и библиотеки тестирования торговых стратегий Backtrader.

Вот с помощью backtrader_binance, сейчас и создадим алго-робота для торговли BTC и ETH.