Quopi – Whitepaper PL – Bot pracujący na nowojorskiej giełdzie Papierów Wartościowych

Quopi AI – Biały Papier.
Wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji do opracowania narzędzi handlowych o wyjątkowej precyzji. Omówienie koncepcji wykorzystania AI powered, konwersacyjne, interaktywne systemy do zwiększania wyników zwykłego handlu dziennego. Wdrożenie strategii. Ściągnij oryginał WHITEPAPER QUOPI ENG – KLIKNIJ!

Spis treści:
Streszczenie wykonawcze
Wprowadzenie
Kontekst kulturowy
Dotychczasowy GPT
Handlarz AI Quopi
Wyzwania
Wyniki i wnioski
Spis treści:
Streszczenie wykonawcze
Wprowadzenie
Kontekst kulturowy
Dotychczasowy GPT
Handlarz AI Quopi
Wyzwania
Wyniki i wnioski

Podsumowanie wykonawcze:

Ten dokument ma na celu pełne wyjaśnienie rozwoju zespołów Quopi AI automatycznego bota handlowego wykorzystującego architekturę GPT, którą nazwaliśmy „Quopi Handlarz AI”. Bot jest przeznaczony do działania na giełdzie nowojorskiej. Wymienia i wykorzystuje kombinację technik przetwarzania języka naturalnego oraz wskaźników technicznych do podejmowania decyzji handlowych.
Pierwszym krokiem w rozwoju bota było zebranie i wstępne przetworzenie danych finansowych, w tym artykułów prasowych i historycznych cen akcji. Dane te zostały wykorzystane by wytrenować model GPT, który następnie wykorzystano do opracowania zasad handlu i strategii opartych na spostrzeżeniach uzyskanych z rynku. Wskaźniki techniczne zostały również włączone, aby poprawić dokładność przewidywań bota. Po opracowaniu bota został on przetestowany wstecznie i oceniony w celu określenia jego skuteczności. Przeprowadzono wiele testów, podczas których bot został zmodyfikowany i ulepszony. Pomimo pewnych wyzwań napotkanych podczas rozwoju, bot nie miał ani jednego dnia ze stratą netto na zamknięciu rynku. Ramy opracowane dla bota można zastosować do innych typów transakcji, takich jak handel kryptowalutami i alternatywych botów, które są również w fazie rozwoju. Chociaż bot jest w większości zautomatyzowany, niektóre transakcje mogą nadal wymagać ręcznego zamknięcia przed końcem dnia handlowego. Sukces tego bota jest dowodem słuszności koncepcji potencjału sztucznej inteligencji w ciągu dnia handlu i sugeruje, że sztuczna inteligencja może pomóc zwiększyć zyski z handlu dziennego na szerszą skalę. Co więcej, jest to oznaką szybkiego postępu w sztucznej inteligencji i potencjału sztucznej inteligencji do zrewolucjonizowania różnych branż w przyszłości.

Wstęp:

Technologia leży u podstaw wielu funkcji w zarządzaniu aktywami i ma na celu dziesięciolecia. Praktycznie wszyscy zarządzający aktywami wykorzystują technologię, rozwijającą się z własnych narzędzi lub zleceniu określonych funkcji zewnętrznemu dostawcy. Proste przetwarzanie dużych ilości danych od zarządzających portfelami, giełd, powierników, agencji ratingowych i usług wyceny wymagają trochę poziomu automatyzacji w celu zapewnienia wydajności i dokładności. Obecnie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są wykorzystywane do poprawy obsługi klienta, zwiększają wydajność i dokładność przepływów pracy operacyjnej oraz udoskonalają wydajność, tak jak robią to odnoszące sukcesy nowoczesne firmy. To wszystko jest spójne z naszym poglądem, że technologia może poprawić jakość i analizę danych do podejmowania decyzji i ograniczania ryzyka, które chcemy wykorzystać
w postępie technologicznym, w tym sztucznej inteligencji, która może pomóc nam poprawić wyniki.
Te narzędzia technologiczne są częścią większego ekosystemu, w którym ludzie tworzą
podejmowanie decyzji z wykorzystaniem informacji generowanych przez komputery w różnych aspektach
zarządzania aktywami, w których obowiązuje już niezliczona ilość przepisów. Te przepisy obowiązują niezależnie od tego, czy proces jest wykonywany ręcznie, czy automatycznie. W tej białej księdze badamy niewykorzystany potencjał ostatnio popularnych Generative Pre-Transformer w uproszczeniu – procesu badań iprzygotowaniu strategii daytradingowych dla określonego zestawu obserwowanych akcji. GPT to rodzina modeli językowych sztucznej inteligencji, które są generalnie szkolone na dużą skalę do generowania tekstu podobnego do ludzkiego, aby odpowiedzieć na zapytania wprowadzone przez człowieka. Zespół Quopi zajął się badaniem tego w prosty, odkrywczy sposób. Zbudowaliśmy całkowicie niestandardowy pretransformator generatywny, używając istniejących modeli językowych i łącząc je z ogromną ilością informacji o treściach związanych z daytradingiem, ustalaniem wartości akcji.

Informacje statystyczne dotyczące konkretnych akcji, które planowaliśmy monitorować i którymi handlowaliśmy:

Po wykonaniu tej czynności pośredniczyliśmy w procesie tworzenia bota handlowego AI, AKA
Quopi AI Trader, zachęcając wyszkolonego GPT do dostarczenia nam odnoszącego sukcesy bota do handlu dziennego, opartego na z góry określonym komforcie ryzyka. Następnie bot został zmodyfikowany – programową częścią jest jedynie bezpośrednia interwencja człowieka w jego
rozwój, który w przypadku błędów i nieefektywności zostanie naprawiony a kod zostanie oczyszczony przez nasz zespół techniczny. W trakcie tego procesu odkryliśmy, że nakładanie sztucznej inteligencji na łączenie decyzji tworzenia bota handlowego dostarcza interesujących, informacji do procesu handlowego, które po nakreśleniu wydają się nieco sprzeczne z intuicją. Znaleźliśmy również proces generowania spostrzeżeń i znajdowania kierunków poprawy wyników narzędzia dzięki podobnej do ludzkiej pętli sprzężenia zwrotnego Quopi GPT do wejść. Końcowy wynik eksperymentu można uznać za fantastyczny, a jego wynikiem jest wskaźnik potencjału “Sztucznej Inteligencji” połączony z kompetencją kontroli ludzkiego intelektu.

Kontekst kulturowy

Odkąd słynna obecnie firma OpenAI wypuściła swojego przebojowego bota ChatGPT
w listopadzie 2022 r. niesamowita liczba użytkowników eksperymentowsła z tym narzędziem, a Czat GPT stał się najszybszą w historii aplikacją, która dotarła do 1 miliona użytkowników, wyprzedzając nawet TikTok i Instagram. Jest to świetnym wskaźnikiem niewiarygodności potencjału, jaki posiada ta technologia. Z drugiej strony ChatGPT, najnowsza technologia znana jako „narzędzia modelowania wielu języków”, nie rozumnie i nie „myśli” tak, jak ludzie. Niezależnie od tego, nasz zespół inwestorów dostrzegł okazję do zmiany sposobu podejścia do rozwoju nowych narzędzi do handlu. Handel dzienny to dziedzina, w której podejście i wzór jest ludzki ale może zaszkodzić twoim wynikom, zamiast je poprawić.
Miliony historycznych punktów danych, dekady różnych zdarzeń kaskadowych, każdy
z różnym stopniem łączenia i związku przyczynowego między sobą, może nas postawić w punkcie dezorientacji. Przeoczone połączenie może stanowić różnicę między udaną transakcją a złą transakcją. Korzyść ze sztucznej Inteligencji polega na tym, że nie ma tu ludzkiego błędu. Rozważania i kalkulacje nie są mylone z powodu przytłoczenia danych. W szybkim świecie handlu dziennego usunięcie tych barier, może być różnicą między wygraną a przegraną. Nasz zespół postanowił opracować własny GPT, opierając się na podejściu do OpenAI i GPT, aby dostarczyć, jak to nazwaliśmy, „Najlepszy bot handlowy”.

Szkolenie modelu GPT (Generative Pre-trained Transformer) w celu wykorzystania go do rozwoju
zautomatyzowanego bota handlowego to skomplikowany proces, który wymaga doświadczenie zarówno w przetwarzaniu języka naturalnego, jak i handlu finansowego. Kroki naszego zespółu, aby stworzyć Quopi AI Trader, są następujące:

1. Zbieranie danych Gromadzimy dużą ilość danych finansowych, w tym danych rynkowych, artykuły prasowe i inne odpowiednie źródła danych.
2. Przetwarzanie wstępne Wstępnie przetwarzamy dane poprzez czyszczenie, normalizację –
   konwertując go do formatu, który może być używany przez model GPT.
3. Trening modelu GPT Trenujemy model GPT na danych finansowych
   poprzez wzorce i relacje między różnymi punktami, takimi jak
   warunki rynkowe, aktualności i strategie handlowe.
4. Opracowywanie zasad handlu: używamy modelu GPT do opracowywania zasad handlu
   i strategi opartych na wnioskach wyciągniętych z danych.
5. Testy historyczne i ocena: testujemy zasady i strategie handlowe
   dane historyczne, aby ocenić ich wydajność i wprowadzić korekty
   potrzebne.
6. Wdrażanie Bota Handlowego Po ustaleniu zasad i strategii handlowych
   przetestowaniu i ocenione, wdrażamy bota handlowego do wykonywania transakcji
   automatycznie na podstawie wcześniej zdefiniowanych zasad i warunków.
7. Konserwacja i monitorowanie: upewniamy się, że bot jest stale monitorowany
   i korygowany w celu odzwierciedlenia zmian na rynku i ograniczenia ryzyka
   strat finansowych.

Kroki opisane powyżej można podsumować w trzech głównych fazach: szkolenie Modelu GPT, rozwój bota handlowego i monitorowanie bota. Dalsza część pracy rozpoczyna się od opisu zastosowanych technik gromadzenia i wstępnego przetwarzania danych, dodatkowo trening modelu GPT na danych finansowych. Następnie proces wykorzystanie modelu GPT do opracowania zasad i strategii handlowych, w tym m.in opracowanie metod weryfikacji historycznej i oceny w celu sprawdzenia wydajności bota handlowego. Na koniec zajmiemy się krytycznym znaczeniem monitorowania bota po jego wdrożeniu, podkreślając wyzwania i możliwości związane z utrzymaniem wydajności bota w stale zmieniające się rynku finansowym.

Poprzedni GPT

Wytrenowaliśmy ten model za pomocą uczenia się ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF), przy użyciu tych samych metod, co InstructGPT OpenAI, ale z niewielkimi różnicami w konfiguracji zbierania danych. Przeszkoliliśmy początkowy model za pomocą nadzoru i dostrajania: trenerzy sztucznej inteligencji prowadzili rozmowy, w których grali po obu stronach — użytkownika i asystenta AI. Daliśmy trenerom dostęp do pisemnych sugestii modelowych, aby pomóc im w komponowaniu odpowiedzi. Zmieszaliśmy ten nowy zestaw danych dialogowych ze wstępnie podanym zestawem danych, a także wprowadziliśmy ogromną ilość informacji o handlu (ok łącznie 140 000 stron), które przekształciliśmy w formę dialogową. Aby stworzyć model nagrody za uczenie się przez wzmacnianie, musieliśmy zebrać dane porównawcze, które składały się z dwóch lub więcej odpowiedzi modelowych uszeregowanych według jakości. Aby zebrać te dane, wzięliśmy udział w rozmowach, które trenerzy AI prowadzili z chatbot. Losowo wybraliśmy wiadomość napisaną przez model, próbowaliśmy uruchomić kilka alternatywnych uzupełnień i zlecić trenerom AI ich ocenę. Wykonaliśmy kilka iteracji tego procesu.

Funkcjonalność

Quopi GPT używa różnych podstawowych narzędzi i bibliotek do implementacji funkcjonalności. Oto niektóre z kluczowych narzędzi i bibliotek używanych w programie

Stos ChatGPT:

1. Python Baza kodu Quopi GPT jest napisana w popularnym języku Python
   język programowania do budowania aplikacji uczenia maszynowego.
2. PyTorch PyTorch to struktura uczenia maszynowego o otwartym kodzie źródłowym wykorzystywane do budowy i uczenia głębokich sieci neuronowych. Quopi GPT jest zbudowany na bazie PyTorch, który zapewnia funkcjonalność do trenowania i uruchamiania GPT.
3. Transformers Transformers to biblioteka PyTorch, która zapewnia wysoki poziom
   API do budowania i trenowania modeli opartych na transformatorach. Quopi GPT używa
   transformers do budowania i trenowania modelu GPT-3.5.
4. Zestawy danych przytulania twarzy Zestawy danych przytulania twarzy to biblioteka, która zapewnia dostęp do dużego zbioru danych tekstowych. Zestawy danych do wstępnego przetwarzania i czyszczenia danych wejściowych przed przekazaniem ich do programu –
   Model.
5. Flask Flask to popularna platforma internetowa Pythona używana do implementacji
   API Quopi GPT. Flask zapewnia prosty i łatwy w użyciu interfejs dla obsługi żądań i odpowiedzi HTTP.
6. Docker Docker to platforma do konteneryzacji, która służy do pakowania i
   wdrożenia interfejsu API Quopi GPT. Docker umożliwia łatwe wdrożenie Quopi GPT na różne platformy i środowiska.
7. AWS EC2 AWS EC2 to platforma przetwarzania w chmurze, która służy do hostowania
   API Quopi GPT. Interfejs API jest wdrażany w wysokowydajnej instancji EC2
   jest zoptymalizowany pod kątem obsługi obciążeń związanych z uczeniem głębokim.
   

Przygotowywanie danych

Rynki finansowe generują ogromne ilości danych i możliwości ich przetwarzania. Te dane i wyciąganięte z nich wnioski, są kluczowym aspektem udanego handlu. W ostatnich latach wzrosło zainteresowanie używaniem języka naturalnego technik przetwarzania, takich jak modele GPT, do analizy danych finansowych poprzez rozwijanie automatycznych botów handlowych. Dalej omawiany jest proces danych
techniki zbierania i wstępnego przetwarzania wykorzystywane do trenowania modelu GPT w zakresie finansów.

Gromadzenie danych:

Pierwszym krokiem w szkoleniu modelu GPT na danych finansowych jest zebranie dużego i
zróżnicowanego zbióru danych. Ten zestaw danych powinien zawierać dane rynkowe, artykuły, wiadomościami, serwisy społecznościowe, posty w mediach i inne istotne źródła, w tym informacje historyczne. Celem jest uchwycenie szerokiego zakresu warunków rynkowych, zdarzeń, i sentymentów, które można wykorzystać do trenowania modelu GPT. W naszym przypadku dane rynkowe obejmowały historyczne ceny akcji, wolumeny obrotu i inne wskaźniki odzwierciedlające trendy rynkowe i nastroje. Artykuły prasowe i posty w mediach społecznościowych zapewniały dodatkowy kontekst, taki jak aktualności firmowe, raporty analityków i opinie uczestników rynku. Oprócz dynamicznych fragmentów treści, takich jak te wymienione w akapicie powyżej, wykorzystaliśmy również uznaną literaturę, aby wyszkolić bota „aby myślał” jak ekspert daytrader. Wiązało się to ze zbieraniem książek o handlu i inwestowaniu akcji z różnych źródeł, w tym bibliotek, księgarń, i internetowych baz danych.

Wstępne przetwarzanie danych:

Po zebraniu danych następnym krokiem jest ich wstępne przetworzenie w celu szkolenia
modelu GPT. Obejmuje to czyszczenie, normalizowanie i przekształcanie danych do formatu, który może być używany przez model. Czyszczenie danych polega na usunięciu wszelkich nieistotnych lub zduplikowanych informacji, np. wszelkich błędów lub niespójności w danych.

Normalizowanie danych wymaga przekształcenia ich w znormalizowany format, taki jak numeryczny lub
kategoryczny. Transformacja danych polega na przekonwertowaniu ich do formatu, który może być używany przez model GPT, taki jak dane tekstowe lub liczbowe. Technika wdrożona przez zespół Quopi AI polegała na przekształcaniu finansów danych do formatu, który może być używany przez modele GPT, polega na przekonwertowaniu ich na format kolejności tokenów. Te żetony mogą reprezentować pojedyncze słowa, frazy lub inne punkty danych i można ich użyć do nauczenia rozpoznawania modelu GPT we wzorcach i relacjach między różnymi punktami danych. Proces gromadzenia i wstępnego przetwarzania danych jest kluczowym aspektem szkolenia model GPT na danych finansowych. Zbierając różnorodne zbiory danych i przetwarzając je do wykorzystania przez model, możemy wyszkolić model w rozpoznawaniu wzorców i relacji między różnymi punktami danych i użyciu ich w rozwój automatycznych botów handlowych. W następnej sekcji omówimy proces wykorzystania modelu GPT do opracowania reguł i strategii handlowych na podstawie spostrzeżeń uzyskanych z danych.

Handlarz Quopi AI

Ogólnie rzecz biorąc, celem automatycznego bota handlowego jest usunięcie ludzkich emocji i uprzedzeń wynikających z decyzji handlowych oraz szybka i skuteczna realizacja transakcji w oparciu o z góry określone zasady i warunki. W ten sposób zautomatyzowane w handel boty mogą potencjalnie generować zyski, jednocześnie minimalizując ryzyko i maksymalizując efektywność. Zanim przejdziemy dalej, przejrzyjmy szybko, co definiuje nam handel automatyczny. Zautomatyzowane boty handlowe, znane również jako algorytmiczne boty handlowe, to program komputerowy przeznaczony do zawierania transakcji na rynkach finansowych opartych na z góry określonych zasadach i warunkach. Te boty są często używane przez handlowców do automatyzacji swoich strategii handlowych oraz szybkiej i skutecznej realizacji transakcji. Po zebraniu i wstępnej obróbce danych, następnym krokiem jest użycie modelu GPT w celu opracowania zasad i strategii handlowych. Wiąże się to z analizą danych w celu identyfikacji wzorców i relacji między różnymi punktami danych, i wykorzystywaniu tych spostrzeżeń do podejmowania decyzji handlowych.

Definicja sukcesu

Zanim będziemy mogli skutecznie określić, czy bot odniósł sukces, czy nie, my
musimy najpierw zdefiniować, co stanowiłoby udany automatyczny, handel dla Nas.

Cechy definiujące są następujące:
Dokładność Bot powinien być w stanie konsekwentnie dokonywać zyskownych transakcji.
Szybkość Bot powinien być w stanie wykonywać transakcje szybko i wydajnie.
Elastyczność Bot powinien być w stanie dostosować się do zmieniających się warunków rynkowych
i uwzględniać nowe dane, gdy tylko staną się dostępne.
Solidność Bot powinien być w stanie działać niezawodnie i obsługiwać różnorodne zadania warunków rynkowych bez załamań.

Przyjazność dla użytkownika i łatwość użytkowania to kolejny czynnik, na który się zdecydowaliśmy, ponieważ naszym celem było zbudowanie prostej platformy z uwzględnieniem handlu GPT w procesie budowania różnych algorytmów.

Metoda identyfikacji sygnału:

Aby stworzyć bota, który dostarcza najwyższe wyniki, zdefiniowaliśmy metody dla identyfikacji handlowej. Kompletne podejście w istocie to handel akcjami cenowymi do akcji o niskiej zmienności. Ponieważ jednak moc AI nam na to pozwala, warto wziąć pod uwagę ogromną liczbę zmiennych, poprzez które
zastosowaliśmy wiele metod identyfikacji, w tym:
Analiza techniczna Wiąże się to z wykorzystaniem danych dotyczących cen i wolumenu z przeszłości w celu identyfikacji wzorców i trendów, które mogą wskazywać na dobry moment na kupno lub sprzedaż konkretnego produktu. Handlowcy techniczni mogą korzystać z różnych narzędzi, takich jak wykresy, linie trendu, i oscylatory pomagające zidentyfikować możliwości handlowe.
Analiza fundamentalna Obejmuje analizę finansową firmy, oświadczenia i inne czynniki w celu określenia wewnętrznej wartości jej akcji oraz czy jest niedowartościowany lub przewartościowany na rynku. Traderzy fundamentalni mogą korzystać z narzędzi, takich jak wskaźniki finansowe, raporty o zarobkach i analizy branżowe aby pomóc zidentyfikować możliwości handlowe.
Wiadomości i wydarzenia Jednodniowi handlowcy mogą również śledzić wiadomości i wydarzenia
oraz ich wpływ na cenę aktywów. Może to obejmować raporty ekonomiczne, ogłoszenia wyników firmy i wydarzenia polityczne.
Nastroje rynkowe Handlowcy mogą również wziąć pod uwagę ogólne nastroje
rynku lub określonego składnika aktywów, szukając możliwości handlowych. Na przykład,
jeśli rynek jest generalnie zwyżkowy (optymistyczny), trader może szukać pozycji długiej (kupuj)
transakcji, natomiast jeśli rynek jest niedźwiedzi (pesymistyczny), mogą szukać pozycji krótkiej
(sprzedać) transakcje.
Handel algorytmiczny Niektórzy inwestorzy jednodniowi mogą używać programów komputerowych do
automatycznych identyfikacji i realizować transakcje w oparciu o z góry określone kryteria.
Programy te, znane jako boty handlowe, mogą skanować rynek w poszukiwaniu możliwości i dokonywać transakcji w imieniu przedsiębiorcy.

Definiowanie punktów wejścia / wyjścia:

Jeśli chodzi o określenie, kiedy kupować, a kiedy sprzedawać, nasz bot szuka wzorców we wskaźnikach technicznych, takich jak średnie kroczące czy RSI, jak również analizuje nastroje rynkowe w celu określenia ogólnego trendu akcji. My także używamy analizy działań cenowych, aby zidentyfikować poziomy wsparcia i oporu, które mogą być pomocne w określaniu punktów wejścia i wyjścia. Nasz bot identyfikuje potencjalną transakcję, wykorzystując model GPT do analizy nastrojów rynkowych i określa czy jest to dobry moment na wejście lub wyjście z transakcji. Algorytm bierze pod uwagę wszystkie te czynniki przed podjęciem decyzji czy kupić czy sprzedać. Wykorzystując moc GPT i innych zaawansowanych narzędzi analitycznych, nasz bot może identyfikować potencjalne transakcje i przeprowadzać je szybko i precyzyjnie, zwiększając dokładność i rentowność naszej strategii handlu dziennego.

Analiza historyczna i ocena:

Po opracowaniu bota handlowego konieczne było przetestowanie wsteczne i ocenienie jego wydajności, aby określić jego skuteczność w dostarczaniu rentowności w handelu. Pierwszym krokiem w ocenie bota było przetestowanie go na danych historycznychzobaczyć, jak będzie działać w rzeczywistych warunkach rynkowych. Wiązało się to z analizą jak bot działałby na poprzednich transakcjach w porównaniu do wydajności człowieka-handlowca. Podczas fazy testowej wprowadziliśmy kilka zmian w bocie handlowym poprawiając jego wydajność. Na przykład dodaliśmy dodatkowe elementy techniczne wskaźników do modelu GPT, aby zapewnić dokładniejsze sygnały transakcyjne. Dopracowaliśmy model, aby lepiej identyfikować trendy rynkowe i zmienność, oraz dostosowaliśmy zasady zarządzania ryzykiem w celu zminimalizowania potencjalnych strat. W wielu przeprowadzonych testach odkryliśmy, że zmiany te miały znaczący wpływ na wydajność bota handlowego. Z każdą iteracją poprawiła się także dokładność i rentowność bota, a my byliśmy w stanie zidentyfikować i rozwiązać problemy, które się pojawiły. Ponadto wykorzystaliśmy również analizę statystyczną i inne wskaźniki wydajności oceniając wydajność bota. Przeanalizowaliśmy kluczowe wskaźniki, takie jak: Współczynnik Sharpe’a, który mierzy skorygowany o ryzyko zwrot z inwestycji, oraz maksymalną wypłata, która mierzy największy spadek procentowy kapitału. Te wskaźniki pozwoliły nam uzyskać lepsze zrozumienie działania bota i podejmowanie świadomych decyzji w przyszłych iteracjach i ulepszeniach. Ogólnie rzecz biorąc, proces weryfikacji historycznej i oceny miał kluczowe znaczenie dla ustalenia skuteczności bota handlowego i identyfikację obszarów wymagających poprawy. Dzięki ciągłym testom i iteracjom udało nam się opracować niesamowicie dokładny i opłacalny bot handlowy. Opracowując w pełni zautomatyzowanego bota handlowego z pomocą GPT, napotkaliśmy kilka wyzwań, które wymagały starannego rozważenia pewnych problemów. Oto niektóre z głównych wyzwań, przed którymi stanęliśmy w trakcie procesu deweloperskiego:

Jakość danych i wstępne przetwarzanie Pierwszym wyzwaniem było zapewnienie, że dane użyte do trenowania modelu GPT były wysokiej jakości i prawidłowo wstępnie przetworzone. Dane finansowe mogą być złożone i ważne było ich oczyszczenie oraz przekształcić je tak, aby były odpowiednie do uczenia modelu. Starannie wybraliśmy źródła danych i zastosowaliśmy różne techniki wstępnego przetwarzania, takie jak normalizacja, skalowanie i funkcjaIna inżynieria. Nadmierne dopasowanie Kolejnym wyzwaniem, przed którym stanęliśmy, było nadmierne dopasowanie modelu GPT. Dzieje się tak, gdy model zbyt dobrze uczy się danych treningowych i słabo radzi sobie z nowymi danymi. Aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu, zatrudniliśmy techniki, takie jak wczesne zatrzymanie, przerwanie i regularyzacja, aby uzasadnić że model dobrze uogólnia się na nowe dane.Skalowalność Ponieważ model GPT wymaga intensywnych obliczeń, skalowanie go w celu obsługi dużych zbiorów danych – było nie lada wyzwaniem. Aby to przezwyciężyć, zastosowaliśmy techniki obliczeń rozproszonych i zoptymalizowaliśmy model architekturę, aby poprawić jej wydajność i szybkość. Zmienność rynku Rynki finansowe są bardzo niestabilne i mogą się zmieniać szybko, co utrudnia dokładne przewidywanie przyszłych ruchów na rynku. Aby sprostać temu wyzwaniu, włączyliśmy zasady zarządzania ryzykiem do bota handlowego, który pozwolił mu szybko reagować na zmiany warunków rynkowych i zminimalizować potencjalne straty. Względy etyczne Istnieją względy etyczne związane z użytkowaniem sztucznej inteligencji w obrocie finansowym, takie jak możliwość manipulacji na rynku i nieuczciwa konkurencja. Aby upewnić się, że bot handlowy jest etyczny, poszliśmy za przepisami i wytycznymi branżowymi oraz wdrożonymi zabezpieczeniami zapobiegającym wszelkim nadużyciom technologii. Aby sprostać tym wyzwaniom, zastosowaliśmy szereg strategii, takich jak staranna selekcja i wstępne przetwarzanie danych, optymalizacja modelu, ryzyko zarządzanie i względy etyczne. Dzięki tym staraniom udało nam się opracować bardzo skutecznego i dochodowego bota handlowego, który mógłby pomóc handlowcom dokonywać bardziej świadomych i udanych transakcji.

Wyniki i wnioski

W pełni zautomatyzowany bot handlowy Quopi opracowany przy użyciu GPT dostarczył
wyjątkowych wyników, przy czym ani jeden dzień nie zakończył się stratą netto. The Framework odniósł sukces w przewidywaniu ruchów rynkowych i generowaniu zyskownych transakcji dla użytkownika. Ten sukces dostarczył silne dowody na to, że sztuczna inteligencja może pomóc w osiągnięciu zysków wszystkim z daytradingu i oznacza znaczącą zmianę w branży finansowej. Ramy opracowane dla tego bota handlowego można również zastosować do innych rodzajów transakcji, takich jak handel kryptowalutami. To umożliwiło nam eksplorację alternatywnych strategii handlowych, a obecnie opracowujemy nowe boty i inne rodzaje transakcji przy użyciu podobnych modeli AI. Podczas gdy bot był w stanie automatycznie generować dochodowe transakcje, nadal istnieją przypadki, w których
musimy ręcznie zamknąć transakcje, aby upewnić się, że wszystkie transakcje zostaną zamknięte pod
koniec dnia handlowego. Nieustannie jednak pracujemy nad ulepszeniem wydajności bota i jego zdolności do dokonywania w pełni zautomatyzowanych transakcji. Sukces bota handlowego potwierdził słuszność tego pomysłu. Sztuczna inteligencja może być skutecznym narzędziem do generowania zysków w daytradingu. To jest testament do potęgi sztucznej inteligencji w finansach i wyznacza początek nowej ery w finansach handlowych. Szybki postęp w technologii sztucznej inteligencji z pewnością przyniesie wiele korzyści i zmian w różnych branżach, a branża finansowa to tylko jeden z przykładów.
Doskonałym przykładem jest w pełni zautomatyzowany bot handlowy opracowany przy użyciu GPT
jako sztuczna inteligencja która może być wykorzystana do tworzenia wydajnych i skutecznych rozwiązań złożonych problemów.

Oryginalny WhitePaper Quopi AI – KLIKAM!