Все новости
Поиск торговой идеи с помощью ChatGPT и Claude: от данных до бэктеста
Поиск торговых идей с помощью ChatGPT и Claude: от данных к бэктестированию
В этой статье мы решили сравнить два популярных сервиса — ChatGPT и Claude.ai — и посмотреть, как они справляются с задачей поиска неэффективности транзакций в ноябре 2024 года. Я оценил их возможности и простоту использования, чтобы понять, какой из них лучше подходит для анализа данных и разработки прибыльных торговых стратегий.
Чтобы упростить сбор данных, мы использовали Hydra — лучший бесплатный инструмент для загрузки рыночных данных.
Я скачал около 25 МБ минутных данных BTCUSDT за 2024 год и загрузил их в виде файла CSV.
У Hydra также есть свои аналитические возможности, но по мере продвижения мы увидим, что все это происходит благодаря возможностям ИИ. Здесь даже не нужно писать код самостоятельно.
Однако основным этапом моей работы был не сбор данных, а их анализ и поиск идей для стратегии. Вместо того чтобы вручную искать подходы, мы решили довериться ИИ и изучить стратегии, которые он предлагает, какие закономерности и неэффективности он может выявить в данных и как оптимизировать параметры для тестирования. Используя ChatGPT, мы смогли не только провести подробный анализ, но и протестировать наши стратегии на основе наших данных.
Получив микроскопические данные, я загрузил их в Python (код написал сам ИИ, просто введя то, что мне нужно, в виде текста) и приступил к предварительной обработке. Это включало присвоение имен каждому столбцу и объединение дат и времени в один столбец, чтобы упростить анализ временных рядов.
После предварительной обработки данных мы решили спросить у ИИ о неэффективности и закономерностях, которые могут быть полезны для разработки стратегии. ChatGPT предложил несколько подходов: • Нет кластеров волатильности. Периоды высокой волатильности могут подходить для стратегий импульса. • Нет смещения возврата к среднему значению. Если цена отклоняется от среднего значения, вы можете использовать стратегию возврата к среднему значению. • Отсутствие импульсной модели – в течение определенного периода времени наблюдалось непрерывное движение цены, что может быть признаком трендовой стратегии.
Основываясь на предложениях AI, мы выбрали для тестирования две стратегии. • Нет возврата к среднему: открывайте короткую позицию, когда цена значительно поднимается от среднего значения, и открывайте длинную позицию, когда цена падает. Закройте позицию, когда цена вернется к средней. • Стратегия «Нет импульса» (Momentum): Открывайте позиции в направлении тренда в периоды возрастающей волатильности. Если доходность положительная и выше порога, открывается позиция на покупку, если доходность отрицательная и ниже порога, открывается позиция на продажу.
Каждая стратегия имела базовые правила входа и выхода, а также правила предотвращения потерь для управления рисками.
Используя ChatGPT, мы также смогли протестировать обе стратегии, чтобы увидеть, как они будут работать на исторических данных. Результаты теста показали кривую доходности для стратегии возврата к среднему (см. диаграмму ниже).
На графике показано, как может измениться капитализация портфеля при соблюдении стратегии. Вы можете увидеть стратегии, которые показывали стабильный рост в течение определенного периода времени, но затем пошли на спад. Это усиливает важность настройки параметров и использования управления рисками.
Попутно я также использовал Claude Sonnet от Anthropic, который недавно анонсировал возможности анализа больших данных (подробнее здесь). Идея казалась многообещающей. Все, что вам нужно сделать, это загрузить файл размером 25 МБ, чтобы Клод мог помочь вам с анализом.
Однако я столкнулся с несколькими проблемами. К сожалению, эта функция оказалась сырой и незавершенной. Мои файлы даже не загрузились. В итоге я сократил его, но из-за предыдущей ошибки быстро достиг лимита запросов. Все, что я получил, это ошибка при попытке нарисовать график.
Мне нравится работать с Клодом, но я надеюсь, что инженеры проекта улучшат эту функцию и значительно расширят окно загрузки данных. Это позволяет более эффективно анализировать большие файлы и открывает новые возможности для работы с большими объемами информации.
ChatGPT позволяет не только анализировать данные, но и задавать вопросы ИИ о том, как сформулировать соответствующие стратегии. Этот подход не только позволил получить новые идеи, но и помог нам быстро проверить гипотезы и выработать рекомендации, которые могли быть упущены из виду при использовании традиционных подходов. Я прекрасно понимаю, что это всего лишь инструмент и не замена человеческому анализу. Однако подходы, в которых ИИ помогает находить идеи и параметры стратегии, открывают новые возможности для гибкой и адаптивной разработки торговых стратегий.
Оригинал и мой блог https://osaengine.ru/2024/11/02/%D0%B1%D1%8D%D0%BA%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82-%D1% 82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9-%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82 %D0%B5%D0%B3%D0%B8%D0%B8-ChatGPT-Claude.html