用OpenAI最新 “o1” 模型开发量化交易策略

科技   2024-09-14 17:32   广东  

大家好,我是橙哥!OpenAI 最新发布了名为“o1”的新一代大型语言模型,该模型在推理能力上取得了显著进步,是大模型领域的一次重大变革。o1 在推理问题上表现出色,甚至可以与博士生相媲美。下面我们用“o1”模型开发一个量化交易策略,来看看效果如何。
首先打开ChatGPT,切换模型到o1-preview,我向它提出了问题:“请帮我实现一个基于freqtrade平台BTC/USDT交易对的趋势马丁格尔量化交易策略”。

然后ChatGPT根据我的要求给出了这个策略的代码示例,下面我将这个策略复制到freqtrade交易平台,回测一下看看效果如何。
在开始之前,我先介绍一下Freqtrade,它一个开源的加密货币量化交易机器人,用Python编写,支持主流交易所并通过Telegram或网页界面控制。

Freqtrade支持开发策略、下载市场数据、回测、优化、选择交易对、模拟运行和实时运行,并通过机器人控制和监控策略,分析和可视化交易历史。用户可以通过命令行工具下载历史数据、创建配置文件和策略。

下面我将ChatGPT给我的趋势马丁策略代码保存到strategiese文件夹下面:

通过执行下面的回测命令来查看策略运行的效果,交易对选择BTC/USDT,回测时间选择2020年9月9日到2024年9月9日:

回测结果如下:

回测结果显示,策略在2020年10月29日至2024年9月9日之间进行的276笔交易中,赢率为82.2%,显示出较高的盈利成功率。然而,平均每笔交易的收益率仅为0.01%,总收益仅为0.06%,表明总体盈利能力较低。策略的平均持仓时间为1天17小时29分钟,适合中短期交易。尽管策略赢率高,但最大亏损达到8231.5 USDT,亏损比例为7.75%,说明存在较大的潜在风险。总的来说,策略表现一般,基本达不到我们的盈利要求。

虽然“o1”模型的能力非常强大,几乎在5秒内就给出了我需要的答案,但是还是不够完美,给出的策略还是需要进一步调整。然后我向“o1”模型咨询下一步需要调整和完善的地方,下面是它给出的结果:

在用“o1”大模型进行量化交易策略开发的过程中,我们需要给大模型精确到位的提示词,进行多次回测验证,并根据模型的回答进一步迭代改进和调整策略,直到策略满足我们的要求。

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我将在今天9月14日(周六)晚上7点宽客邦量化俱乐部内部腾讯会议直播间进行用Freqtrade打造加密货币算法交易机器人专题讲解,并讲解国内稳定无限次访问ChatGPT o1模型的方法,这个方法我已经稳定使用一年,欢迎参加:

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开发者阿橙
宽客邦量化创始人。专注AI技术应用、机器学习与量化投资。
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