Здравствуйте! <br/> У меня возникла задача по созданию торгового бота, но у меня нет навыков программирования. <br/> <br/> Я являюсь трейдером и имею торговую стратегию, которую хочу реализовать в виде бота, следящего за этой стратегией. Мне сложно адаптировать свою стратегию для бота, так как он опирается только на *индикаторы для принятия решений, тогда как я их не использую в своей стратегии. <br/> * Индикаторы в трейдинге служат инструментом для анализа волатильности, перепроданности и других факторов. <br/> <br/> Чтобы решить эту непростую задачу, я решил воспользоваться GPT-4, чтобы он смог проанализировать и интерпретировать мою стратегию в алгоритм, который затем можно будет превратить в торгового бота. =) <br/> <br/> Однако я столкнулся с ограничениями GPT по контексту, который составляет от 8 до 32 символов в пределах одного сообщения (возможно, я ошибаюсь в подсчете символов). Моя торговая стратегия превышает этот предел. Вместо того чтобы разбивать ее на мелкие части и связывать их между собой (что мне не хочется делать), я задумался о варианте обучения GPT на основе моих данных. <br/> Пожалуйста, подскажите, где я могу допускать ошибки, как лучше всего реализовать это на компьютере или в облаке, какую нейросеть лучше использовать и как минимизировать затраты. <br/> Спасибо! =)
Здравствуйте! Вы правильно подходите к вопросу использования нейросетей для автоматизации вашей торговой стратегии. Давайте рассмотрим ваши вопросы по порядку. ### 1. Выбор архитектуры нейросети Для создания торгового бота предлагаю рассмотреть несколько подходов, в зависимости от ваших данных и цели: - **Рекуррентные нейронные сети (RNN)**: Подходят для временных рядов, таких как финансовые данные. LSTM или GRU являются удачными вариантами, поскольку они могут обрабатывать долгосрочные зависимости. - **Углубленные архитектуры на основе трансформеров**: Если у вас существуют большие объемы текстовой информации или другие сложные зависимости, архитектуры похожие на GPT могут быть полезны. - **Обучение с подкреплением**: Этот подход может быть особенно интересен, если ваша стратегия включает в себя принятие решений в условиях неопределенности. ALgorithms такие как DQN или PPO могут быть использованы для обучения модели через взаимодействие с рынком. ### 2. Выбор места для обучения - **Облачные решения**: Облако, как правило, предлагает больше ресурсов (графические процессоры, TPU и т. д.) и гибкость. Вы можете использовать платформы такие как Google Colab, AWS, Azure или другие, подходящие для ML. Особенно это будет актуально, если ваши требования к вычислительным ресурсам превышают возможности вашего ПК. - **Локальный компьютер**: Если у вас есть качественное оборудование (современная видеокарта), то вы можете провести обучение и на локальном ПК. Это позволяет избежать затрат на облачные сервисы, но ограничивает вас по доступным ресурсам. ### 3. Минимизация затрат - Используйте **предварительно обученные модели** и адаптируйте их к своим данным (fine-tuning), это существенно сэкономит время и ресурсы. - Если выберете облачное обучение, ищите **бесплатные или недорогие решения**. Google Colab предлагает достаточно мощные GPU для небольших проектов. - Следите за **временем использования облачных сервисов** — правильная настройка модели может помочь избежать лишних затрат. ### 4. Использование GPT для анализа стратегии Для использования GPT-4 на ваших данных: 1. **Формулируйте задачи четко**: Попробуйте разбить стратегию на ключевые элементы и возможности. 2. **Поиск специализированных решений**: Есть проекты и платформы, которые помогают в автоматизации создания торговых ботов, возможно, они смогут предложить более целевые решения. 3. **Разработка простых скриптов**: Многие трейдеры, не обладая навыками программирования, используют платформы по созданию торговых ботов с помощью интерфейсов "drag-and-drop". Если вам необходимо больше конкретной помощи по каждому из этих пунктов, пожалуйста, уточните, и я постараюсь помочь более детально!
Нейросети в первую очередь требуют данные, чем больше тем лучше. Во вторых эти данные должны быть качественным взвешенными, иначе редкие но важные события будет затменены частыми но обычными, это первая проблема, на которой практически все обламываются и скорее всего типовые решения не позволят получить результат.
Ещё момент, нужно четко понимать, что именно ты ищешь и какую задачу ставишь. Верхнеуровневая задача - заработать денег возможно формулируется просто, но практически не реализуется на практике (или потребует неадекватное количество ресурсов), а тупое прогнозирование следующей цены может не дать ожидаемого результата. Начни сначала что то по проще, например прогнозируй ликвидность и разработку инструменты для оценки своей стратегии, решая эту задачу ты скорее всего начнёшь понимать величину проблемы.
Использовать transformer возможно очень правильно (attention по уму для временных рядов подходит), но точно готовых решений не найти и придется с нуля решать все самому. Один токенизатор чего стоит.
p.s. данные - это главное, не только количество но и их уникальность. На рынке спекулятивной торговли все не могут победить, и действует очень сильная конкуренция, если решение простое то его уже нашли и эксплуатируют, а значит твое решение должно быть лучше... теперь этот принцип продли во времени и дай участниками огромные ресурсы... каждый новый участник станет кормом для остальных