Znalezienie pomysłu na handel za pomocą ChatGPT i Claude: od danych do analizy historycznej

Znajdowanie pomysłów handlowych za pomocą ChatGPT i Claude: od danych po weryfikację historyczną

W tym artykule postanowiliśmy porównać dwie popularne usługi – ChatGPT i Claude.ai – i zobaczyć, jak radzą sobie z zadaniem wyszukiwania nieefektywności transakcji w listopadzie 2024 roku. Oceniłem ich funkcje i łatwość użycia, aby zobaczyć, który z nich jest lepszy do analizowania danych i opracowywania zyskownych strategii handlowych.

Aby ułatwić zbieranie danych, wykorzystaliśmy Hydra, najlepsze darmowe narzędzie do pobierania danych rynkowych.

Pobrałem około 25 MB danych minutowych BTCUSDT za rok 2024 i przesłałem je jako plik CSV.

Hydra ma również własne możliwości analityczne, ale w miarę postępów przekonamy się, że wszystko jest obsługiwane przez możliwości sztucznej inteligencji. Nie musisz nawet samodzielnie pisać kodu.

Jednak głównym etapem mojej pracy nie było zbieranie danych, ale ich analiza i poszukiwanie pomysłów na strategię. Zamiast ręcznie wyszukiwać podejścia, postanowiliśmy zaufać sztucznej inteligencji i przestudiować sugerowane przez nią strategie, jakie wzorce i nieefektywności może zidentyfikować w danych oraz jak zoptymalizować parametry do testów. Korzystając z ChatGPT, mogliśmy nie tylko przeprowadzić szczegółową analizę, ale także przetestować nasze strategie na podstawie naszych danych.

Kiedy już miałem mikroskopijne dane, załadowałem je do Pythona (sztuczna inteligencja sama napisała kod, po prostu wpisując to, czego potrzebowałem jako tekst) i rozpocząłem wstępne przetwarzanie. Obejmowało to nadanie nazwy każdej kolumnie oraz połączenie dat i godzin w jedną kolumnę, aby ułatwić analizę szeregów czasowych.

Po wstępnym przetworzeniu danych postanowiliśmy zapytać sztuczną inteligencję o nieefektywności i wzorce, które mogą być przydatne przy opracowywaniu strategii. ChatGPT zaproponowało kilka podejść: • Brak klastrów zmienności. Okresy dużej zmienności mogą być odpowiednie dla strategii momentum. • Brak średniego błędu rewersji. Jeśli cena odbiega od średniej, możesz zastosować strategię średniego odwrócenia. • Brak wzorca impulsu – przez pewien okres czasu występował ciągły ruch cen, co może świadczyć o strategii trendu.

Opierając się na sugestiach sztucznej inteligencji, wybraliśmy dwie strategie do przetestowania. • Brak odwrócenia średniej: zajmij pozycję krótką, gdy cena znacznie wzrośnie od średniej i zajmij pozycję długą, gdy cena spadnie. Zamknij pozycję, gdy cena powróci do średniej. • Strategia Momentum: Zajmuj pozycje zgodnie z trendem w okresach rosnącej zmienności. Jeżeli zwrot jest dodatni i przekracza próg, otwierana jest pozycja kupna, jeżeli zwrot jest ujemna i poniżej progu, otwierana jest pozycja sprzedaży.

Każda strategia zawierała podstawowe zasady wejścia i wyjścia, a także zasady zapobiegania stratom w celu zarządzania ryzykiem.

Korzystając z ChatGPT, mogliśmy również przetestować obie strategie, aby zobaczyć, jak będą działać na danych historycznych. Wyniki testu pokazały krzywą zwrotu dla strategii odwrócenia średniej (patrz wykres poniżej).

Wykres pokazuje, jak może zmienić się kapitalizacja portfela, jeśli strategia zostanie zastosowana. Możesz zobaczyć strategie, które wykazywały stały wzrost przez pewien okres czasu, ale następnie spadły. To wzmacnia znaczenie ustalania parametrów i stosowania zarządzania ryzykiem.

Po drodze korzystałem także z Claude'a Sonneta z firmy Anthropic, która niedawno ogłosiła możliwości analizy dużych zbiorów danych (więcej szczegółów tutaj). Pomysł wydawał się obiecujący. Wszystko, co musisz zrobić, to przesłać plik o wielkości 25 MB, aby Claude mógł pomóc Ci w analizie.

Jednak napotkałem kilka problemów. Niestety, funkcja ta okazała się prymitywna i niedokończona. Moje pliki nawet się nie załadowały. Skończyło się na tym, że go ograniczyłem, ale z powodu poprzedniego błędu szybko osiągnąłem limit żądań. Jedyne, co otrzymałem, to błąd podczas próby narysowania wykresu.

Lubię pracować z Claudem, ale mam nadzieję, że inżynierowie projektu udoskonalą tę funkcję i znacznie rozszerzą okno ładowania danych. Pozwala to na wydajniejszą analizę dużych plików i otwiera nowe możliwości pracy z dużymi ilościami informacji.

ChatGPT pozwala nie tylko analizować dane, ale także zadawać AI pytania dotyczące formułowania odpowiednich strategii. To podejście nie tylko wygenerowało nowe spostrzeżenia, ale także pomogło nam szybko przetestować hipotezy i sformułować zalecenia, które mogłyby zostać przeoczone przy użyciu tradycyjnych podejść. W pełni rozumiem, że jest to tylko narzędzie, a nie zamiennik ludzkiej analizy. Jednak podejścia, w których sztuczna inteligencja pomaga znaleźć pomysły i parametry strategii, otwierają nowe możliwości elastycznego i adaptacyjnego rozwoju strategii handlowych.

Oryginał i mój blog 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

Источник: sMart-lab.ru - Блоги Инвесторов, Форумы по акциям, Котировки