Ограниченная акция: Запуск тарифа Share Plan ($8), добавление участников от $1

Я создал торгового бота с помощью ChatGPT.

#Инструменты ИИ
2025-01-05 15:1310 минут

Введение в содержание

В этом видео Сирадж представляет торговый бот, который он разработал с помощью ChatGPT с инвестициями в $2,000. Названный GPT Trader, бот использует панель Alpaca для прогнозирования данных акций. Он обсуждает использование тестовых данных для прогнозирования акций, таких как SPY и Nvidia, и подчеркивает важность бумажной торговли перед реальной торговлей. Сирадж планирует продемонстрировать, как подключить бота к реальной торговле, используя API Alpaca для получения данных в реальном времени. Он объясняет основные концепции глубокого обучения с подкреплением и нейронных сетей и делится знаниями о настройке параметров для эффективной торговли, включая использование конкретных техник, таких как PPO (Оптимизация Проксимальной Политики). Видео завершается ожиданием результатов его бота после завершения его первоначальной настройки, приглашая зрителей подписаться и следить за будущими обновлениями, поскольку он продолжает исследовать ИИ в торговле.

Ключевая информация

  • Докладчик создал торгового бота под названием GPT Trader, который использует ChatGPT для торговли с первоначальной инвестицией в 2000 долларов.
  • Бот работает на торговой платформе Alpaca, которая использует тестовые данные для составления прогнозов.
  • Докладчик успешно сделал прогнозы по различным акциям, включая SPY и Nvidia.
  • Цель видео - продемонстрировать, как использовать бота для торговли в реальном времени и оценить потенциальную прибыль от инвестиций.
  • Докладчик использует ChatGPT для обсуждения техник машинного обучения, подходящих для прогнозирования акций, включая нейронные сети и обучение с подкреплением.
  • Настройка бота включает интеграцию API-ключей, а процесс включает использование библиотек, таких как Scikit-learn, для создания моделей.
  • Подход оратора к торговле включает использование запланированной задачи (Cron job) и установление конкретных порогов для сделок на основе прогнозов бота.
  • После 24 часов тестирования бота, по сообщениям, он показал прибыль, что побудило к дальнейшему исследованию его эффективности.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

ChatGPT Trading Bot

В видео обсуждается, как создатель разработал торгового бота с использованием ChatGPT, начиная с инвестиции в 2000 долларов. Создатель демонстрирует прогнозы, сделанные ботом на основе тестовых данных, и стремится продемонстрировать его производительность через сессию живой торговли.

Alpaca API

Представляющий объясняет, как войти в панель управления Alpaca и использовать его API для торговли. Они подчеркивают возможности бота в построении прогнозов по акциям, таким как SPY и NVIDIA, с использованием искусственного интеллекта.

Stock Prediction Techniques

Обсуждение включает различные методы машинного обучения, подходящие для прогнозирования акций, такие как случайные леса, XGBoost и анализ временных рядов, подчеркивая важность использования современных алгоритмов для рыночного прогнозирования.

Machine Learning

Представляющий детализирует значение машинного обучения в прогнозировании трендов фондового рынка и показывает, как реализовать эффективные стратегии с использованием обучения с подкреплением с применением специфических алгоритмов.

Trading Strategies

Бот использует различные торговые стратегии, такие как A2C, PPO и DDPG, для принятия торговых решений. Представляющий обсуждает установку порогов для резкого соотношения для принятия решений о покупке/продаже.

Back Testing

В видео разъясняется концепция обратного тестирования, описывая его как метод проверки торговых стратегий с использованием исторических данных, чтобы увидеть, как они будут работать в различных рыночных условиях.

Technical Indicators

Зрителю сообщают о включении технических индикаторов в торговлю акциями, иллюстрируя, как эти показатели могут быть использованы для анализа рыночных условий и принятия обоснованных торговых решений.

Cron Jobs

Обсуждается использование cron jobs как метода автоматизации выполнения торгового бота, обеспечивая его торговлю с заданными интервалами без ручного ввода.

FinRL Library

Видео демонстрирует библиотеку FinRL, подчеркивая ее способность интегрировать методы обучения с подкреплением в приложения для торговли акциями, позволяя трейдерам использовать современные модели машинного обучения.

Live Trading

Создатель стремится перейти от симулированной торговли к живой, описывая процесс развертывания торгового бота и мониторинга его производительности в реальном времени.

Связанные вопросы и ответы

Больше рекомендаций видео