还记得之前我们说的现在的高手们都用ChatGPT炒股的文吗?
指路:
资深韭菜用ChatGPT技术优化股票第二步:训练ChatGPT模型
资深韭菜用ChatGPT技术优化股票第三步:股票交易的决策和执行
最近,有一位外国小伙用上面提到的方法用ChatGPT来做了一个名为GPT Trader的交易机器人。
并把具体步骤发到网上,我们来看看小伙是怎么做的。
看前提醒:
1)内容含有大量枯燥的术语。
2)这个只是一种可能的方法,不是绝对正确,要不要用这些方法炒股,还请大家自己判断。
3)这里只简单阐述他使用的方法。
小伙使用了Alpaca仪表板和测试数据来预测股票走势。
Chat GPT帮助小伙构建了机器人的步骤:
小伙向Chat GPT提出了几个问题,包括最好的技术用于股票预测以及如何使用Python Web来预测雅虎股票价格。
接着,小伙请求Chat GPT提供一个更好的数据源。
Chat GPT建议使用Alpaca交易API,这是一种免费的股票和加密货币交易API。
然后小伙注册了Alpaca,并获得了API密钥。
接着他打开了FinRL的示例Notebook,并准备替换其中的数据源为Alpaca API。然后开始逐步解释代码的每一步骤。
利用强化学习算法进行股票交易的过程:
首先,使用一个名为FinRL的库获取从苹果公司到道琼斯指数的30支股票的30天股票数据,然后添加技术指标。
接着,构建一个决策过程,即一个代理在一个环境中每隔一段时间采取一步行动的过程。
这个代理是一个神经网络,环境是金融市场。
该库将实时数据传入一个模拟环境中,训练这个深度强化学习代理,然后每天根据输出使用Alpaca API进行实际交易。
在训练结束后,展示了一个回测结果,展示了该系统如何根据以往数据做出决策。
根据这些结果,他就可以设置一个阈值来决定买卖股票的决策,然后让这个系统每天运行并决定是否购买股票。
那么最后问题来了,费这么大劲,他赚钱了吗?
答案是赚了一点,24小时最终获得了 1.62% 的收益率。
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