如何使用ChatGPT开发量化交易策略

ChatGPT人工智能2024-01-16 06:45:351820

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写本文的原因主要有三：

1、ChatGPT的到来为人类提供了更多的知识和信息，帮助人们更好地理解世界和解决问题。ChatGPT应用场景很多，可以写代码、可以写文章，那么ChatGPT能不能开发量化交易策略？我们团队从上半年开始就利用ChatGPT开发和优化交易策略，经过半年的实践，有了一些经验和技巧，分享给大家。

2、经常有朋友问我做量化交易，应该怎么入门？每次回答此类问题我也很头疼，我认为量化交易是一门综合性技术，需要有一定的编程基础，还要懂交易基础，另外还需要一些行业资源。如果做高频策略，需要有比较强的技术；如果做CTA趋势类策略，需要有比较强的交易能力；如果做套利策略，除了技术和交易能力还需要一些信息渠道资源。但回答的时候我只能说你们先学会一门编程语言，然后上百度查网格交易，先写这个策略入门。实际上有很多代码简单效果更好的策略，本文的第二个目的就是给初学者提供一个新的学习路径。

3、量化大佬2.85亿在上海买豪宅，很多人一听到“量化交易”就会觉得高端大气、一夜暴富。人工智能时代，伴随着深度学习、大数据、云计算等先进技术的兴起，更是赋予它神秘的色彩。似乎只要运用量化交易，就能构建出“完美无缺”的交易策略。在一定程度上，量化交易已经被神话了。量化交易其实就是借助计算机，并利用统计学、数学等方法，通过科学的投资体系，从中找到一套正期望的交易信号系统。这个信号系统会告诉我们应该在什么时间以什么价格进行买卖。本文会详细介绍如何通过使用ChatGPT开发一个量化策略，并优化改进达到盈利。

一、从0开始，先让ChatGPT提供一个思路

问：我想做量化交易，怎么开发交易策略？
chatGPT：开发交易策略是一个复杂而持续的过程，需要综合考虑市场分析、数据分析、风险管理等因素。下面是一些步骤，可以帮助你开始开发交易策略：1. 市场研究：了解你感兴趣的市场，包括行业动态、市场趋势、交易规则等。深入了解市场的基本面和技术面，以及市场参与者的行为模式。2. 数据收集：收集相关的市场数据，包括历史价格、成交量、交易记录等。这些数据可以用于后续的分析和模型构建。3. 技术分析：运用技术指标和图表模式等工具，分析市场的走势和趋势。通过观察价格模式、趋势线、支撑阻力位等，寻找交易机会。4. 基本面分析：关注市场的基本面因素，如经济数据、公司财报等。了解这些因素对市场的影响，可以帮助你判断市场的走势和趋势。5. 模型开发：基于收集的数据和分析结果，开发交易模型和策略。可以运用统计学、机器学习等方法，建立数学模型来预测市场走势和价格变动。6. 回测与优化：使用历史数据对开发的交易策略进行回测，评估其盈利能力和风险水平。根据回测结果，对策略进行优化和调整，提高其稳定性和可靠性。7. 风险管理：制定合理的风险管理策略，包括设置止损位、控制仓位大小等。合理管理风险可以降低交易的损失，并保护资金安全。8. 实盘交易：在模拟交易环境中进行实盘交易，验证和评估你的交易策略。根据实际交易结果，进一步优化和调整策略。请注意，开发交易策略需要时间和经验的积累。建议你持续学习和实践，不断改进和调整策略，以适应市场的变化和风险的挑战。

二、根据第一步中的思路，让他提供具体的策略

问：比特币量化策略有哪些？
chatGPT：比特币量化交易策略有很多种，以下是一些常见的策略：1. 均值回归策略：基于比特币价格的波动性，建立一个价格波动的范围，当价格超出这个范围时，就会采取相应的交易动作。2. 趋势跟踪策略：基于比特币价格的趋势，建立一个趋势线，当价格突破趋势线时，就会采取相应的交易动作。3. 基于技术指标的策略：基于比特币价格的技术指标，如MACD、RSI等，建立相应的交易规则，当技术指标发出买入或卖出信号时，就会采取相应的交易动作。4. 基于机器学习的策略：利用机器学习算法对比特币价格进行预测，并根据预测结果制定相应的交易策略。5. 基于交易量的策略：当比特币的交易量出现异常波动时，就会采取相应的交易动作。需要注意的是，任何一种量化交易策略都有其优缺点和风险，建议在实践前进行充分的研究和测试，以降低风险并提高收益。

然后让它把第一个均值回归策略介绍更清晰

问：什么是均值回归策略？
chatGPT：均值回归策略是一种常见的量化交易策略，基于统计学原理。它的核心思想是，当价格偏离其长期均值时，会有一种趋势使价格回归到均值附近。具体来说，均值回归策略通常包括以下步骤：1. 计算价格的均值：通过历史价格数据计算出一段时间内的价格均值，例如使用简单移动平均线或指数移动平均线。2. 计算价格的偏离度：计算当前价格与均值之间的偏离程度，可以使用标准差或其他统计指标来衡量。3. 制定交易规则：根据价格的偏离度制定交易规则。例如，当价格偏离均值超过一定的阈值时，认为价格过度偏离，可以采取相反的交易动作，即做空或做多。当价格回归到均值附近时，可以平仓。4. 风控管理：设置适当的止损和止盈点，控制风险。均值回归策略的优点是相对简单易懂，适用于一些价格波动较为稳定的市场。然而，需要注意的是，市场有时可能会长期偏离均值，因此在实际应用中需要考虑其他因素，并根据市场情况进行灵活调整。

如果某个概念不明白，还可以再次追问

问：怎么计算价格的均值
chatGPT：计算价格的均值可以使用不同的方法，常见的方法包括简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。简单移动平均线（SMA）是最简单的计算均值的方法，它是将一段时间内的价格相加，然后除以这段时间的长度。例如，计算过去10天的价格均值，就是将过去10天的价格相加，然后除以10。指数移动平均线（EMA）是一种加权平均方法，它给予最近的价格更高的权重，相对于较早的价格。计算EMA的公式为：EMA = (当前价格 - 上一个EMA) * 平滑因子 + 上一个EMA。其中，平滑因子是一个介于0和1之间的数，用于控制最近价格的权重。通常，平滑因子的值会根据所选的时间周期进行调整。选择使用哪种方法来计算价格的均值，取决于个人的交易策略和偏好。无论使用哪种方法，都需要根据历史价格数据进行计算，并根据市场情况进行调整。

三、再次追问，让他提供一个具体的代码

问：用Nodejs实现一个基于binance的比特币均值回归策略
chatGPT：以下是一个使用Node.js实现的基于Binance的比特币均值回归策略的简单示例：const Binance = require('node-binance-api');const binance = new Binance().options({  APIKEY: 'YOUR_API_KEY',  APISECRET: 'YOUR_API_SECRET'});
// 获取比特币历史价格数据binance.candlesticks('BTCUSDT', '1d', (error, ticks, symbol) => {  const closes = ticks.map(tick => parseFloat(tick[4]));  const sma20 = sma(closes, 20); // 计算20日简单移动平均线  const std20 = std(closes, 20); // 计算20日标准差
  // 判断当前价格是否偏离均值  const lastClose = closes[closes.length - 1];  const lastSma20 = sma20[sma20.length - 1];  const lastStd20 = std20[std20.length - 1];  const deviation = (lastClose - lastSma20) / lastStd20;
  // 制定交易规则  if (deviation > 2) {    // 当价格偏离均值超过2个标准差时，认为价格过度偏离，可以做空    binance.marketSell('BTCUSDT', 0.01);  } else if (deviation < -2) {    // 当价格偏离均值超过2个标准差时，认为价格过度偏离，可以做多    binance.marketBuy('BTCUSDT', 0.01);  }});
// 计算简单移动平均线function sma(data, period) {  const sma = [];  for (let i = 0; i < data.length; i++) {    if (i < period - 1) {      sma.push(null);    } else {      const sum = data.slice(i - period + 1, i + 1).reduce((a, b) => a + b);      sma.push(sum / period);    }  }  return sma;}
// 计算标准差function std(data, period) {  const std = [];  for (let i = 0; i < data.length; i++) {    if (i < period - 1) {      std.push(null);    } else {      const slice = data.slice(i - period + 1, i + 1);      const avg = slice.reduce((a, b) => a + b) / period;      const variance = slice.reduce((a, b) => a + Math.pow(b - avg, 2), 0) / period;      std.push(Math.sqrt(variance));    }  }  return std;}

四、改成支持fmz.con的代码

因为我们要用FMZ发明者平台做回测，目前chatGPT还不支持FMZ的接口文档，所以我们需要把上面的代码改成FMZ支持的javascript代码。

如果代码能力强，这一步骤相对容易，耗费的时间并不多。

以下是我根据chatGPT提供的nodejs代码改写的javascript代码1、修改成使用5分钟K线计算2、修改成合约交易，支持多空双开3、开仓条件设置成了变量open_long、close_long、open_short、close_short4、使用全局变量维护订单和仓位信息
function main() {    if(!IsVirtual()){ //回测模式不支持设置交易对      exchange.SetCurrency("BTC_USDT");    }    exchange.SetContractType("swap");    exchange.SetMarginLevel(10);    // 获取当前账户资产数据    var account = exchange.GetAccount()    // USDT作为保证金的可用余额    Log('USDT作为保证金的可用余额', account.Balance);    var position = false;    var side = ''; //仓位方向 buy sell    var order_num = 0; //订单量    var size = 0.001; //开仓数量    var open_price = 0; //开仓价    var total_profit = 0; //总收益    while(true){        //获取BTCUSDT日线K线        const k_str = exchange.GetRecords(5*60);        const closes = k_str.map(k => parseFloat(k['Close']));        const sma20 = sma(closes, 20); // 计算20日简单移动平均线        const std20 = std(closes, 20); // 计算20日标准差        // 判断当前价格是否偏离均值        const lastClose = closes[closes.length - 1];        const lastSma20 = sma20[sma20.length - 1];        const lastStd20 = std20[std20.length - 1];        const deviation = (lastClose - lastSma20) / lastStd20;        const this_price = k_str[k_str.length-1]['Close'];        Log('当前均值偏差：'+deviation, '最新价格：'+ this_price);        //判断是否有仓位        if(position){          //判断是否平仓          if(side == 'buy' && deviation > close_long){              //平多              exchange.SetDirection("closebuy");              exchange.Sell(-1, size);              var profit = (this_price - open_price) * size;              total_profit += profit;              order_num++;              position = false;              LogProfit(total_profit);              Log('平仓成功-closebuy', '本次盈利：'+profit, '当前均值偏差：'+deviation, '最新价格：'+ this_price, '#6B238E');          }else if(side == 'sell' && deviation < close_short){            //平空              exchange.SetDirection("closesell");              exchange.Buy(-1, size);              var profit = (open_price - this_price) * size;              total_profit += profit;              order_num++;              position = false;              LogProfit(total_profit);              Log('平仓成功-closebuy', '本次盈利：'+profit, '当前均值偏差：'+deviation, '最新价格：'+ this_price, '#6B238E');          }        }else{          // 制定交易规则          if (deviation > open_short) {            // 当价格偏离均值超过2个标准差时，认为价格过度偏离，可以做空            Log('做空');            exchange.SetDirection("sell");            exchange.Sell(-1, 0.001);            position = true;            open_price = this_price;            side = 'sell';            Log('开仓成功-sell', '订单数量：'+order_num,'当前均值偏差：'+deviation, '最新价格：'+ this_price, '#6B238E');          } else if (deviation < open_long) {            // 当价格偏离均值超过2个标准差时，认为价格过度偏离，可以做多            Log('做多');            exchange.SetDirection("buy");            exchange.Buy(-1, 0.001);            position = true;            open_price = this_price;            side = 'buy';            Log('开仓成功-buy', '订单数量：'+order_num,'当前均值偏差：'+deviation, '最新价格：'+ this_price, '#6B238E');
          }        }        Sleep(5*1000);    }  }
// 计算简单移动平均线function sma(data, period) {  const sma = [];  for (let i = 0; i < data.length; i++) {    if (i < period - 1) {      sma.push(null);    } else {      const sum = data.slice(i - period + 1, i + 1).reduce((a, b) => a + b);      sma.push(sum / period);    }  }  return sma;}
// 计算标准差function std(data, period) {  const std = [];  for (let i = 0; i < data.length; i++) {    if (i < period - 1) {      std.push(null);    } else {      const slice = data.slice(i - period + 1, i + 1);      const avg = slice.reduce((a, b) => a + b) / period;      const variance = slice.reduce((a, b) => a + Math.pow(b - avg, 2), 0) / period;      std.push(Math.sqrt(variance));    }  }  return std;}