چگونه از AutoGPT، Chat GPT و Python برای تجارت الگوریتمی استفاده کنیم؟ | توسط کریستین مارتینز موسس فایننشال فاکس | مه، 2023

از سوی دیگر، چت GPT یک مدل زبان است که می تواند برای تعامل با پلتفرم های معاملاتی با استفاده از زبان طبیعی استفاده شود. Chat GPT را می توان برای سرمایه گذاری در بورس استفاده کرد. ]

این به معامله گران اجازه می دهد تا بدون نیاز به برنامه نویسی پیچیده یا دانش فنی از رابط های مکالمه برای انجام معاملات استفاده کنند. Chat GPT را می توان برای تفسیر داده های بازار و ارائه بینش در مورد روندهای بازار و همچنین برای اجرای معاملات بر اساس قوانین از پیش تعریف شده استفاده کرد.

معاملات الگوریتمی که به عنوان معاملات خودکار یا معاملات الگوریتمی نیز شناخته می شود، روشی برای معامله دارایی های مالی با استفاده از الگوریتم های رایانه ای است که برای تصمیم گیری خرید و فروش به طور خودکار بر اساس معیارهای از پیش تعیین شده برنامه ریزی شده اند. این الگوریتم ها از مدل های ریاضی و تحلیل های آماری برای شناسایی فرصت های معاملاتی سودآور استفاده می کنند و معاملات را با سرعت و دقت بالا انجام می دهند.

معاملات الگوریتمی توسط بسیاری از فعالان بازار، از جمله صندوق های تامینی، بانک های سرمایه گذاری، و معامله گران فردی استفاده می شود. در سال‌های اخیر محبوبیت فزاینده‌ای پیدا کرده است، زیرا پیشرفت‌های فناوری پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها و انجام معاملات را به سرعت و کارآمد ممکن کرده است.

الگوریتم های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی می تواند بر اساس عوامل مختلفی از جمله تحلیل تکنیکال، تحلیل بنیادی و احساسات بازار باشد. تحلیل فنی شامل استفاده از داده‌های قیمت و حجم تاریخی برای شناسایی الگوها و روندها است، در حالی که تحلیل بنیادی شامل تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی و داده‌های اقتصادی برای شناسایی دارایی‌های کم‌ارزش‌شده یا بیش‌ارزش‌شده است. تجزیه و تحلیل احساسات بازار شامل نظارت بر رسانه های اجتماعی و سایر منابع برای سنجش احساسات سرمایه گذار و شناسایی رویدادهای بالقوه در حال حرکت در بازار است.

هنگامی که الگوریتم ها برنامه ریزی شدند و استراتژی معاملاتی تعریف شد، سیستم می تواند معاملات را به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان انجام دهد. این به معامله گران اجازه می دهد تا از فرصت های بازار به سرعت و کارآمد استفاده کنند، در حالی که خطر خطای انسانی یا سوگیری احساسی را نیز کاهش می دهد.

با این حال، معاملات الگوریتمی خطراتی نیز به همراه دارد، از جمله احتمال خرابی یا خطای سیستم، و خطر نوسانات بازار یا تغییرات ناگهانی در شرایط بازار. برای معامله گران مهم است که خطرات و محدودیت های معاملات الگوریتمی را درک کنند و سیستم های خود را به دقت زیر نظر داشته باشند تا از عملکرد موثر آنها اطمینان حاصل کنند.

برای استفاده از AutoGPT و Chat GPT برای معاملات الگوریتمی، معامله گران باید چند مرحله ساده را دنبال کنند.

اول، آنها باید یک پلت فرم معاملاتی را انتخاب کنند که از این فناوری ها پشتیبانی می کند. اکنون بسیاری از پلتفرم‌های معاملاتی با فناوری‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی ادغام می‌شوند و ترکیب آن‌ها در استراتژی‌های معاملاتی را آسان می‌کنند.

پس از انتخاب پلت فرم معاملاتی، معامله گران باید استراتژی معاملاتی را که می خواهند خودکار کنند، شناسایی کنند. این می تواند شامل شناسایی روندهای خاص بازار، تجزیه و تحلیل داده های تاریخی یا شناسایی شاخص های فنی کلیدی باشد. هنگامی که استراتژی تعریف شد، معامله گران می توانند از AutoGPT برای تولید یک مدل سفارشی استفاده کنند که می تواند برای اجرای معاملات به طور خودکار بر اساس شرایط از پیش تعیین شده استفاده شود.

در نهایت، معامله‌گران می‌توانند از Chat GPT برای تعامل با پلتفرم معاملاتی و اجرای معاملات با استفاده از زبان طبیعی استفاده کنند. این می تواند شامل درخواست از پلتفرم برای خرید یا فروش دارایی های خاص یا اجرای معاملات بر اساس قوانین از پیش تعریف شده باشد. همچنین می‌توان از Chat GPT برای ارائه بینشی در مورد روندهای بازار و کمک به معامله‌گران برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی جدید استفاده کرد.

استفاده از هوش مصنوعی (AI) در معاملات الگوریتمی می تواند مزایای متعددی نسبت به روش های معاملاتی سنتی داشته باشد. در اینجا برخی از مزایای کلیدی استفاده از هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی آورده شده است:

1. سرعت و کارایی بهبود یافته: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند حجم وسیعی از داده های بازار را بسیار سریعتر از انسان ها تجزیه و تحلیل کنند. این امکان تصمیم گیری و اجرای سریع تر معاملات را فراهم می کند و منجر به استفاده کارآمدتر از منابع می شود.
2. افزایش دقت: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند داده های بازار را دقیق تر و عینی تر از انسان ها تجزیه و تحلیل کنند. این می تواند به کاهش خطاها و به حداقل رساندن تأثیر سوگیری های احساسی بر تصمیمات معاملاتی کمک کند.
3. قابلیت های پیش بینی پیشرفته: الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای شناسایی الگوها و روندهایی در داده‌های بازار آموزش داد که ممکن است بلافاصله برای انسان آشکار نباشد. این می تواند به معامله گران کمک کند تا حرکات بازار را پیش بینی کنند و پیش بینی های دقیق تری در مورد تغییرات قیمت در آینده انجام دهند.
4. مدیریت ریسک: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای نظارت بر داده‌های بازار در زمان واقعی و تنظیم خودکار استراتژی‌های معاملاتی بر اساس شرایط متغیر بازار استفاده شوند. این می تواند به کاهش ریسک و محدود کردن ضرر در بازارهای بی ثبات کمک کند.
5. سفارشی سازی: الگوریتم های هوش مصنوعی را می توان برای مطابقت با نیازهای خاص معامله گران یا شرکت های تجاری سفارشی کرد. این به معامله‌گران اجازه می‌دهد تا استراتژی‌های معاملاتی را توسعه دهند که بر اساس ترجیحات منحصربه‌فرد و سطوح تحمل ریسک آنها تنظیم شده است.
6. مقیاس پذیری: الگوریتم های هوش مصنوعی را می توان به راحتی برای مدیریت حجم زیادی از داده ها و فعالیت های تجاری مقیاس بندی کرد. این امر امکان داد و ستد در چندین بازار و طبقات دارایی را با کارایی و دقت بیشتر فراهم می کند.

پایتون یک زبان برنامه نویسی محبوب برای تجارت الگوریتمی است، زیرا طیف گسترده ای از ابزارها و کتابخانه ها را ارائه می دهد که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده ها و تجارت طراحی شده اند.

در اینجا دو مثال واضح از نحوه استفاده از پایتون برای معاملات الگوریتمی آورده شده است:

1. استراتژی متقاطع میانگین متحرک

استراتژی متقاطع میانگین متحرک یک استراتژی معاملاتی محبوب است که از دو میانگین متحرک برای شناسایی معکوس‌های روند استفاده می‌کند. در اینجا کد نحوه پیاده سازی این استراتژی با استفاده از پایتون آمده است:

import pandas as pd
import yfinance as yf
# Load stock data
data = yf.download("AAPL", start="2021-01-01", end="2021-12-31")
# Calculate 50-day and 200-day moving averages
data["MA50"] = data["Adj Close"].rolling(window=50).mean()
data["MA200"] = data["Adj Close"].rolling(window=200).mean()
# Buy signal when 50-day MA crosses above 200-day MA
data["Signal"] = 0.0
data["Signal"][50:] = np.where(data["MA50"][50:] > data["MA200"][50:], 1.0, 0.0)
data["Position"] = data["Signal"].diff()
# Plot the trading signals
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(data["Adj Close"])
plt.plot(data["MA50"])
plt.plot(data["MA200"])
plt.plot(data.loc[data["Position"] == 1.0].index, data["MA50"][data["Position"] == 1.0], "^", markersize=10, color="g")
plt.plot(data.loc[data["Position"] == -1.0].index, data["MA50"][data["Position"] == -1.0], "v", markersize=10, color="r")
plt.show()

این کد داده های تاریخی سهام اپل (AAPL) را از Yahoo Finance دانلود می کند، میانگین متحرک 50 روزه و 200 روزه را محاسبه می کند، و سیگنال های معاملاتی را بر اساس زمانی که میانگین متحرک 50 روزه از میانگین متحرک 200 روزه بالاتر یا کمتر می شود، تولید می کند. . سپس کد سیگنال های معاملاتی را بر روی نمودار ترسیم می کند و زمان خرید و فروش سهام را نشان می دهد.

2. پشتیبانی از ماشین بردار (SVM) استراتژی معاملاتی

ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM) یک الگوریتم یادگیری ماشینی محبوب هستند که می‌توانند برای کارهای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده شوند.

در اینجا کد استفاده از SVM برای استراتژی معاملاتی با استفاده از پایتون آمده است:

import pandas as pd
import yfinance as yf
from sklearn.svm import SVC
# Load stock data
data = yf.download("AAPL", start="2021-01-01", end="2021-12-31")
# Calculate technical indicators
data["MA10"] = data["Adj Close"].rolling(window=10).mean()
data["MA50"] = data["Adj Close"].rolling(window=50).mean()
data["MACD"] = data["Adj Close"].ewm(span=12, adjust=False).mean() - data["Adj Close"].ewm(span=26, adjust=False).mean()
data["RSI"] = talib.RSI(data["Adj Close"], timeperiod=14)
# Prepare the data for training
data.dropna(inplace=True)
X = data[["MA10", "MA50", "MACD", "RSI"]]
y = np.where(data["Adj Close"].shift(-1) > data["Adj Close"], 1, -1)
# Split the data into training and testing sets
split = int(0.8*len(data))
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:split], X[split:], y[:split], y[split