Durante le vacanze in cui ho avuto un po ‘di tempo libero, ho riflettuto sul pensiero di come guadagnare un reddito passivo. Al giorno d’oggi dell’IA e di tutto il clamore, avevo pensato che il mondo fosse la mia ostrica.
Con la minaccia di AI che prende il controllo del mondo, specialmente nella mia giornata di giorno come ingegnere del software program, dovrei iniziare a contrastare le mie idee e essere coinvolto.
Allora, cosa devo fare?
L’IA è intelligente, giusto? Può sfuggire il codice che non mi sono impegnato nella memoria. Inoltre, può sfornare algoritmi matematici in modo più intelligente di quanto potrei. Risolve gli enigmi a cui sto pensando in un secondo. È il mio nuovo compagno; Posso fare qualsiasi cosa!
Quindi, perché non provare qualcosa di nuovo? C’è un po ‘di clamore in giro per il fatto che un non sviluppatore può far girare un’app a pieno titolo. Saranno in grado di montare API complesse, farle sicure, funzionare in modo efficiente e avere un po ‘di conservazione persistente. L’elenco potrebbe continuare all’infinito, ma alla nice, fanno soldi!
Mi metterò nei loro panni e renderò l’impossibile possibile!
Ora, come posso iniziare?
Proviamo qualcosa di nuovo
Non ho thought di negoziazione, azioni e criptovalute. Con il sostegno di un LLM Al mio fianco e alla sua fontana di conoscenza, sono sicuramente sulla buona strada per rompere questo settore.
Come principiante per il dominio e la fiducia di un’intelligenza artificiale superiore per lanciare algoritmi di buying and selling intelligente, sono come quel clamore che viene trasmesso: l’IA può farlo, l’IA può farlo per me.
Ho iniziato la mia ricerca. Ho guardato video, ho letto weblog e ho messo la testa nello spazio. Dopotutto, sono uno sviluppatore, posso farlo!
In una mentalità ingenua, sto pensando a tutte le possibilità. Il mio pensiero principale period incentrato sulla realizzazione di un “bot di buying and selling” e lo ha lasciato funzionare e scambiare automaticamente. Farei soldi mentre dormivo con questo nuovo LLM che guida la strada.
Il mio processo di pensiero period che se una valuta valesse 100 dollari, potrebbe andare fino a 120 dollari. C’è una finestra lì per guadagnare 20 dollari se acquistata e venduta al momento giusto.
Con questa thought nella mia mente, inizio a martellare un LLM per un po ‘. Stavo sognando scenari e facevo domande sui principianti.
Sono venduto. Questa potrebbe essere la chiave per una pensione anticipata.
Lascia che il viaggio inizi
Ancora una volta, ho dovuto ricordare a me stesso che un po ‘di non Dev verrà avanti e usare un LLM per prendere il mio lavoro, poiché saranno in grado di frustarlo in pochissimo tempo.
Per commerciare, è necessario una qualche forma di dealer per poterlo fare. Essere nel Regno Unito è in qualche modo limitato rispetto agli Stati Uniti in termini di funzionalità e accesso ai mercati.
Quindi, ho impostato un account con Coinbase. La prima parte delicata è accedere al loro APIe la seconda parte difficile è essere in grado di trovare i documenti API giusti. Non è stato facile scavare attraverso un sacco di risorse che non avevo familiarità.
Guardando intorno alla schermata commerciale avanzata, sono stato sopraffatto dalle informazioni. C’erano grandi quantità di opzioni e i deliziosi grafici a stick di candela che di per sé erano un argomento completamente nuovo da imparare e ricercare.
E quindi, c’erano più video e weblog su YouTube da consumare.
Ho quindi saltato alla complessa documentazione dell’API. C’erano centinaia di nuove parole e termini del settore. “Va bene”, dissi a me stesso, “posso Usa un LLM per guidarmi. “
Volevo saltare direttamente in qualche codice e almeno chiamare qualcosa dalla loro API.
Questo è stato il primo ostacolo, ma l’LLM è venuto in soccorso. Gli ho chiesto di darmi un esempio usando l’API Coinbase per ottenere dati di candelabri.
Per un principiante, questo sarebbe molto difficile da capire. In Keys e segreti API coinvolti e la creazione di un cliente con campi. Aveva anche bisogno della chiamata dell’API con parametri specifici, analizzati in tipi specifici (esempio: timestamp Unix, galleggianti e stringhe).
L’LLM ha fornito un esempio approssimativo che utilizzava un cliente errato e obsoleto, ma per la maggior parte period OK. Dopo alcune modifiche, i campi si abbinarono alla richiesta e voilà! Stavo riprendendo i dati di candelabri.
Ecco un esempio della struttura dei dati del grafico Candlestick:
({
begin: '1736201400',
low: '101683.99',
excessive: '101800.17',
open: '101762.41',
shut: '101754.57',
quantity: '13.58472385',
},
...
)Stavo riprendendo 1000 di risultati. Ancora una volta, ho dovuto fare qualche ricerca per capire cosa intendevano realmente, che non andrò qui, ma il valore principale è il shut campo.
Guardando l’API, mi sono reso conto che c’erano molti endpoint che dovevo chiamare. Fortunatamente ho trovato un Libreria dattiloscritti Coinbase che conteneva tutti gli endpoint.
Questa libreria non fa parte di NPM, quindi ha richiesto di costruirlo localmente e aggiungerlo al tuo progetto. In tal modo, period evidente che nessuno dei tipi period esportato e ciò significava che avrei dovuto creare tutti gli oggetti di trasferimento dei dati (DTOS) per chiamare e consumare la libreria. Ho fatto una forchetta rapida e dibatta di quel repository ed ho esportato i tipi che possono essere trovati Qui.
Ora, sono stato in grado di costruire il repository biforcuto e semplicemente correre npm hyperlink E poi nel mio progetto potrei consumarlo eseguendo quanto segue: npm hyperlink @coinbase-samples/advanced-sdk-ts
Questo quindi esposto ai tipi in modo da poter usare cose come: import { RESTClient } from '@coinbase-samples/advanced-sdk-ts';
E ha anche esposto questo:
this.clientInstance = new RESTClient(
course of.env.COINBASE_API_KEY,
course of.env.COINBASE_API_SECRET,
);Yikes! È un sacco di falsi in giro per farlo funzionare; Penso che il mio lavoro sarà al sicuro da quando l’IA subentrerà per un po ‘di tempo con questi shenanigans.
Supponiamo che il principiante AI abbia superato questo problema e può chiamare queste API. Adesso siamo a livello di parità.
Fino al lavoro
Quindi, abbiamo bisogno di una strategia. I video che ho visto sembravano menzionare RSI, l’indice di forza relativa. Quindi ho iniziato con quello.
In breve, impiega un periodo di valori ravvicinati, impostazione predefinita di 14 valori e calcola un indice. Quando l’indice scende al di sotto dei 30 anni, questo è un segno di sovrapprendimento e indica che il prezzo di mercato potrebbe iniziare advert aumentare – rialzista. Se supera 70, allora è un segno di eccesso di acquisti e indica che il prezzo può iniziare a scendere – ribassista.
Sembra incredibile! Acquista quando sono 30 vendi quando 70. Cha-ching!
Ho scoperto che period piuttosto complicato fare questo calcolo e non volevo passare il tempo a farlo. Fortunatamente, c’è un indicatori tecnici Biblioteca da usare, quindi corro con quello e mi aspetterò che sia solido, preciso, senza bug, completamente testato e funzioni come dovrebbe.
Quando ho usato un LLM, ho dato il mio immediate nella regione di utilizzo che la biblioteca e la funzione dovevano ottenere le candele dall’API e ho avuto un’altra funzione da acquistare e vendere quando i valori impostati sono stati colpiti. Lo ha fatto come ho chiesto e ho dato una lunga sceneggiatura per compiere queste azioni.
Tuttavia, in realtà, non ha funzionato troppo bene. La chiamata all’API period errata. La funzione RSI ha spostato l’ultimo elemento dall’indice e non ha fornito un valore dell’indice.
Dopo un breve periodo di modifica, ho rotto la funzionalità in componenti più piccoli e file separati. L’API veniva ora chiamata e la funzione RSI stava restituendo qualcosa che sembrava un indice.
Affinché reagisse al mercato, avevo bisogno di pollicare l’endpoint delle candele per ottenere gli ultimi valori e collegarlo alla funzione RSI. In questo modo quando sorgono segnali “acquista” o “vendere”, posso agire.
Non volevo usare un timer per questo in quanto non sarebbe stato sincronizzato, quindi ho impostato un lavoro cron dinamico per eseguire ogni minuto, ottenere i dati delle candele, quindi passare al gestore RSI. Di seguito è riportato il lavoro cron che ho impostato:
commerce() {
this.job = new CronJob(
'* * * * *', // Cron expression for each minute
async () => {
const candles = await this.getCandles(
'BTC-USD',
'ONE_MINUTE' as Granularity,
1, // Minutes in the past
1, // Restrict
);
this.rsiManager.updateWithCandle(candles.candles(0));
},
null,
true)
} Ho creato un rsiManager per gestire la logica. Ciò ha reso più facile per LLM darmi un file completo e potrebbe copiare e incollare man mano che si verificano modifiche.
Quindi, in questa fase ho potuto accendere l’app e iniziare a chiamare l’API delle candele, eseguirla attraverso l’RSI e ottenere un cartello da acquistare o vendere.
L’ho lasciato in esecuzione per un po ‘e ho monitorato i tronchi e ho visto alcuni acquisti e vendite. Grande! Li ho controllati contro la console del grafico Coinbase per avere un’thought di come appare il candelabondo.
Questo non è il segnale indice RSI esatto che ho ottenuto ma è qualcosa di simile a quello che sto cercando:
Questo è fantastico e sono sulla buona strada per una pensione anticipata di sicuro!
Dopo un po ‘di tempo, ho visto che la funzione RSI acquistava costantemente. Nella vita reale, questo inizierebbe a spazzare through le mie finanze. Quindi, l’ho respinto sull’LLM, dicendolo il problema e me lo danno un nuovo codice.
Dopo alcuni avanti e indietro, l’LLM si stava confondendo più. Stava cambiando il codice senza motivo. Stava dimenticando di applicare le condizioni che gli ho detto di applicare prima. Ho iniziato una nuova conversazione alcune volte e questo sembrava aiutare.
Take a look at Take a look at Take a look at
Con la consapevolezza che il modello di acquisto potrebbe facilmente spazzare through il mio account per non parlare di eventuali profitti, ho deciso di ottenere la configurazione della placca per iniziare a creare alcuni check per garantire che l’RSI funzionasse effettivamente come previsto.
Ciò si è rivelato piuttosto difficile poiché i dati di check stessi hanno dovuto simulare i picchi e le depressioni del mercato. Con una conoscenza limitata del dominio, ho faticato a creare dati di check significativi. L’LLM avrebbe infranto una serie di numeri che sembravano piuttosto semplici. Ma quando stai cercando di ottenere schemi per giorni e settimane, è diventato molto complicato.
Questo period un chiaro segno di me che non sapevo cosa stava facendo? 🙂
Sono passato a consumare l’API e a simulare acquisti e vende, aggiungendo condizioni come quando sono in modalità vendita per non acquistare nulla.
Oltre a ciò, ho ottenuto l’LLM per iniziare a monitorare e fornire analisi delle operazioni. Questo mi darebbe dati come visto di seguito:
Cron job began.
{
evaluation: { rsi: 50.15, sign: 'HOLD', motive: 'Ready for situations' },
currentPrice: 94312.93,
time: 2025-01-11T14:14:00.246Z
}
{
totalTrades: 0,
winningTrades: 0,
losingTrades: 0,
breakEvenTrades: 0,
winRate: 0,
averageProfitPercent: 0,
averageLossPercent: 0,
largestWin: 0,
largestLoss: 0,
profitFactor: 0,
totalProfitLoss: 0,
maxDrawdown: 0,
consecutiveWins: 0,
consecutiveLosses: 0,
maxConsecutiveWins: 0,
maxConsecutiveLosses: 0
}
E ovviamente suppongo che i calcoli LLMS sarebbero perfetti!
Ero molto tentato di metterlo completamente attivo e funzionante e in realtà faceva acquisti e vende, ma sono contento di essermi trattenuto.
Dopo aver eseguito questo per alcune ore, è diventato evidente che questa strategia non avrebbe funzionato.
L’RSI segnalerebbe un acquisto. Il prezzo potrebbe fluttuare e diminuire del 5%. Quindi, quando il mercato raccoglieva leggermente e aumentava un paio di percentuali, il segnale da vendere sarebbe avvenuto. Come lo hai indovinato (o no), il prezzo period già inferiore al prezzo di acquisto e venderà in perdita.
Ancora una volta, l’ho riportato nel LLM e mi ha cercato di sputare le soluzioni di lavoro perfette. Tuttavia, ogni volta, il codice diventava più complesso e più lontano da quello che volevo.
Ero giunto il momento di fare un passo indietro e rivalutare quella pensione anticipata.
Avevo il blocco di base per iniziare a costruire un bot. Ma avevo bisogno di imparare molto di più sull’abisso del mercato commerciale.
Takeaway chiave
Di seguito sono riportati alcuni takeaway chiave che ho imparato da questo viaggio LLM.
- L’uso di un LLM in un nuovo dominio non è un proiettile d’argento, perché non sai cosa non sai.
- Information la natura complessa del dominio e dei calcoli richiesti, devi sapere cosa devi fare prima di iniziare. Altrimenti, è possibile essere condotti lungo la strada sbagliata dalla fiducia dell’LLM.
- È molto difficile per LLM rimanere in pista man mano che i requisiti cambiano. Period una battaglia che copia e incolla il codice ogni iterazione, specialmente quando avrebbe cambiato funzioni.
- Potrei aver bisogno di modificare l’approccio e creare un elenco per il immediate di gestire i requisiti?
- Se hai la conoscenza del dominio, penso che usare un LLM sarebbe una buona aggiunta al tuo arsenale.
- Ho trovato molto impegnativo scrivere check significativi per testare gli algoritmi.
Conclusione
L’obiettivo principale di questo progetto period per me cercare di saltare in profondità in un nuovo dominio e creare un po ‘di software program che potesse essere utilizzato nel mercato del buying and selling di criptovalute sfruttando un LLM.
Sono salito tra Chatgpt, Claude e Copilot. Non avevo un abbonamento per nessuno, quindi una volta terminato il livello libero, saltavo su un altro LLM. Idealmente sceglierei solo uno per essere il mio compagno.
Al prossimo tentativo (se mai), mi avvicinerei a questo come farei quotidianamente. Creerei check con i dati che ho compreso e simulato scenari. Senza una laurea in economia o anni di dati da scricchiolare, questo può essere un ordine più alto di quello per cui ho tempo ed energia.
Nel complesso, mi sono divertito un po ‘con questo. Ho imparato molto su criptovaluta e buying and selling e che la buca del coniglio è enorme. Ho ancora molta strada da fare prima che mi metta sotto solo grattando la superficie.
La mia ingenuità del mercato azionario mi avrebbe perso denaro. Ci sono robotic esistenti là fuori che rivendicano rendimenti del 20%, ma dov’è il divertimento in questo.
Quindi, sarò mai un milionario crittografico? Bene, questo deve ancora essere visto.
