How to build an AI crypto trading bot with custom GPTs

L’IA transforme la façon dont les gens interagissent avec les marchés financiers, et le trading des crypto-monnaies ne fait pas exception. Avec des outils tels que les GPT personnalisés d’OpenAI, il est désormais possible pour les débutants et les passionnés de créer des robots de trading intelligents capables d’analyser des données, de générer des signaux et même d’exécuter des métiers.

Ce guide analyse les principes fondamentaux de la construction d’un bot de trading de cryptographie AI convivial pour les débutants en utilisant des GPT personnalisés. Il couvre la configuration, la conception de la stratégie, le codage, les tests et les considérations importantes pour la sécurité et le succès.

Qu’est-ce qu’un GPT personnalisé?

Un GPT personnalisé (transformateur génératif pré-entraîné) est une version personnalisée du chatppt d’Openai. Il peut être formé pour suivre des instructions spécifiques, travailler avec des documents téléchargés et aider avec les tâches de niche, y compris le développement de robots de trading crypto.

Ces modèles peuvent aider à automatiser les processus fastidieux, à générer et à dépanner le code, à analyser les indicateurs techniques et même à interpréter les nouvelles de la cryptographie ou le sentiment du marché, ce qui en fait des compagnons idéaux pour construire des robots de trading algorithmique.

Ce dont vous aurez besoin pour commencer

Avant de créer un bot de trading, les composants suivants sont nécessaires:

• Abonnement Openai Chatgpt Plus (pour l’accès aux GPT-4 et aux GPT personnalisés).

• Un compte d’échange de crypto qui offre un accès API (par exemple, Coinbase, Binance, Kraken).

• Connaissance de base de Python (ou volonté d’apprendre).

• Un environnement de trading papier pour tester en toute sécurité les stratégies.

• Facultatif: un VPS ou un serveur cloud pour exécuter le bot en continu.

Saviez-vous? Le créateur de Python, Guido Van Rossum, a nommé la langue après le cirque volant de Monty Python, visant quelque chose d’amusant et d’accessible.

Guide étape par étape pour construire un bot de trading d’IA avec des GPT personnalisés

Que vous cherchiez à générer des signaux commerciaux, à interpréter le sentiment des informations ou à automatiser la logique de stratégie, l’approche étape par étape ci-dessous vous aide à apprendre les bases de la combinaison de l’IA avec le trading cryptographique.

Avec des exemples de scripts Python et d’exemples de sortie, vous verrez comment connecter un GPT personnalisé à un système de trading, générer des signaux commerciaux et automatiser les décisions à l’aide de données de marché en temps réel.

Étape 1: Définissez une stratégie de trading simple

Commencez par identifier une stratégie basée sur des règles de base facile à automatiser. Les exemples incluent:

• Achetez lorsque le prix quotidien de Bitcoin (BTC) baisse de plus de 3%.

• Vendre lorsque RSI (indice de force relative) dépasse 70.

• Entrez une position longue après un croisement de divergence de convergence moyenne mobile (MACD) haussier.

• Commerce basé sur le sentiment des titres récents de la cryptographie.

La logique claire basée sur des règles est essentielle pour créer du code efficace et minimiser la confusion pour votre GPT personnalisé.

Étape 2: Créez un GPT personnalisé

Pour construire un modèle GPT personnalisé:

1. Visitez chat.openai.com

2. Naviguer pour explorer les gpts>

3. Nommez le modèle (par exemple, «Crypto Trading Assistant»)

4. Dans la section Instructions, définissez clairement son rôle. Par exemple:

   «Vous êtes un développeur Python spécialisé dans les robots de trading cryptographique.»

   «Vous comprenez l’analyse technique et les API cryptographiques.»

   «Vous aidez à générer et à déboguer le code de bot de trading.»

Facultatif: Télécharger la documentation de l’API Exchange ou la stratégie de trading PDFS pour un contexte supplémentaire.

Étape 3: Générez le code de bot de trading (avec l’aide de GPT)

Utilisez le GPT personnalisé pour aider à générer un script Python. Par exemple, Type:

“Écrivez un script Python de base qui se connecte à Binance en utilisant CCXT et achète BTC lorsque RSI tombe en dessous de 30. Je suis un débutant et je ne comprends pas beaucoup le code, j’ai donc besoin d’un script simple et court s’il vous plaît.”

Le GPT peut fournir:

• Code pour se connecter à l’échange via l’API.

• Calculs d’indicateurs techniques à l’aide de bibliothèques comme TA ou TA-Lib.

• Logique du signal de trading.

• Exemple de commandes d’achat / vente d’exécution.

Les bibliothèques Python couramment utilisées pour ces tâches sont:

• CCXT pour la prise en charge de l’API multi-échange.

• Pandas pour la manipulation des données du marché.

• TA ou Ta-Lib pour l’analyse technique.

• calendrier ou apscheduler pour exécuter des tâches chronométrées.

Pour commencer, l’utilisateur doit installer deux bibliothèques Python: CCXT pour accéder à l’API Binance et TA (analyse technique) pour calculer le RSI. Cela peut être fait en exécutant la commande suivante dans un terminal:

pip install ccxt ta

Ensuite, l’utilisateur doit remplacer la clé de l’API d’espace réservé et secret par ses informations d’identification API Binance réelles. Ceux-ci peuvent être générés à partir d’un tableau de bord du compte Binance. Le script utilise un diagramme de chandelles de cinq minutes pour déterminer les conditions RSI à court terme.

Vous trouverez ci-dessous le script complet:

===========================================================.

Importer CCXT

Importer des pandas en tant que PD

importation

# Vos clés d’API Binance (utilisez la vôtre)

api_key = ‘your_api_key’

API_SECRET = “VOTRE_API_SECRET”

# Connectez-vous à Binance

Exchange = ccxt.binance ({

‘apikey’: api_key,

«secret»: api_secret,

«pertinerratelimit»: vrai,

})

# Obtenez des bougies BTC / USDT 1H

Bars = Exchange.fetch_ohlcv (‘btc / usdt’, timeframe = “1h”, limite = 100)

df = pd.dataframe (barres, colonnes =[‘timestamp’, ‘open’, ‘high’, ‘low’, ‘close’, ‘volume’])

# Calculer RSI

df[‘rsi’] = ta.momentum.rsiindicator (df[‘close’]fenêtre = 14) .rsi ()

# Vérifiez la dernière valeur RSI

Dermter_RSI = DF[‘rsi’].iloc[-1]

print (f “Dernier RSI: {Deromad_rsi}”)

# Si RSI <30, achetez 0,001 BTC

Si le dernier_rsi <30:

order = exchange.create_market_buy_order (‘btc / usdt’, 0,001)

Imprimer (“Commande d’achat passé:”, commande)

autre:

Imprimer (“RSI pas assez bas pour acheter.”)

===========================================================.

Veuillez noter que le script ci-dessus est destiné à des fins d’illustration. Il n’inclut pas les fonctionnalités de gestion des risques, la gestion des erreurs ou les garanties contre le trading rapide. Les débutants doivent tester ce code dans un environnement simulé ou sur TestNet de Binance avant d’envisager une utilisation avec des fonds réels.

De plus, le code ci-dessus utilise des commandes de marché, qui s’exécutent immédiatement au prix actuel et ne fonctionnent qu’une seule fois. Pour le trading continu, vous le mettez dans une boucle ou un planificateur.

Les images ci-dessous montrent à quoi ressemblerait l’exemple de sortie:

L’échantillon de sortie montre comment le bot de trading réagit aux conditions de marché à l’aide de l’indicateur RSI. Lorsque le RSI tombe en dessous de 30, comme on le voit avec le «dernier RSI: 27,46», il indique que le marché peut être survente, ce qui a incité le bot à passer une commande d’achat du marché. Les détails de la commande confirment un échange réussi avec 0,001 BTC acheté.

Si le RSI est plus élevé, comme «41,87», le bot imprime «RSI pas assez bas pour acheter», ce qui signifie qu’aucun commerce n’est réalisé. Cette logique aide à automatiser les décisions d’entrée, mais le script a des limites comme aucune condition de vente, aucune surveillance continue et aucune fonctionnalité de gestion des risques en temps réel, comme expliqué précédemment.

Étape 4: Mettre en œuvre la gestion des risques

Le contrôle des risques est un élément essentiel de toute stratégie de trading automatisée. Assurez-vous que votre bot comprend:

• Mécanismes d’arrêt et de prise à but lucratif.

• Les limites de la taille de la position pour éviter la surexposition.

• Périodes de limitation des taux ou de temps de recharge entre les métiers.

• Les contrôles d’allocation des capitaux, tels que ne risques que de 1 à 2% du capital total par commerce.

Invitez votre GPT avec des instructions comme:

“Ajoutez un stop-loss au RSI Trading Bot à 5% en dessous du prix d’entrée.”

Étape 5: Tester dans un environnement de trading papier

Ne déploiez jamais des bots non testés avec un véritable capital. La plupart des échanges offrent des tests de test ou des environnements de bac à sable où les transactions peuvent être simulées en toute sécurité.

Les alternatives comprennent:

• Exécution de simulations sur les données historiques (backtesting).

• Enregistrement des «métiers papier» dans un fichier au lieu d’exécuter des transactions réelles.

• Le test garantit que la logique est saine, le risque est contrôlé et que le bot fonctionne comme prévu dans diverses conditions.

Étape 6: Déployez le bot pour le trading en direct (facultatif)

Une fois que le bot a réussi les tests de trading de papier:

• Remplacer les touches API de test: Tout d’abord, remplacez vos clés API de test par des clés d’API en direct à partir du compte de votre échange choisi. Ces clés permettent au bot d’accéder à votre compte de trading réel. Pour ce faire, connectez-vous à l’échange, accédez à la section de gestion des API et créez un nouvel ensemble de clés API. Copiez la clé API et le secret dans votre script. Il est crucial de gérer ces clés en toute sécurité et d’éviter de les partager ou de les inclure dans le code public.

• Configurer des autorisations d’API sécurisées (désactiver les retraits): Ajustez les paramètres de sécurité de vos clés API. Assurez-vous que seules les autorisations dont vous avez besoin sont activées. Par exemple, permettez uniquement le «trading des points et des marges» et désactivez les autorisations comme les «retraits» pour réduire le risque de transferts de fonds non autorisés. Des échanges comme Binance vous permettent également de limiter l’accès à l’API à des adresses IP spécifiques, ce qui ajoute une autre couche de protection.

• Hébergez le bot sur un serveur cloud: Si vous voulez que le bot échange en continu sans compter sur votre ordinateur personnel, vous devrez l’héberger sur un serveur cloud. Cela signifie exécuter le script sur une machine virtuelle qui reste en ligne 24/7. Des services comme Amazon Web Services (AWS), DigitalOcean ou Pythonanywhere fournissent cette fonctionnalité. Parmi ceux-ci, Pythonanywhere est souvent le plus facile à mettre en place pour les débutants, car il prend en charge l’exécution des scripts Python directement dans une interface Web.

Pourtant, commencez toujours petit et surveillez régulièrement le bot. Les erreurs ou les changements de marché peuvent entraîner des pertes, donc une configuration minutieuse et une supervision continue sont essentielles.

Saviez-vous? Les clés API exposées sont une cause principale de vol cryptographique. Stockez-les toujours dans des variables d’environnement – pas dans votre code.

Modèles de bot prêts à l’emploi (Logique de démarrage)

Les modèles ci-dessous sont des idées de stratégie de base que les débutants peuvent facilement comprendre. Ils montrent la logique de base derrière lorsqu’un bot devrait acheter, comme «Acheter lorsque RSI est inférieur à 30 ans».

Même si vous êtes nouveau dans le codage, vous pouvez prendre ces idées simples et demander à votre GPT personnalisé de les transformer en scripts Python complets et fonctionnels. GPT peut vous aider à écrire, expliquer et améliorer le code, vous n’avez donc pas besoin d’être développeur pour commencer.

De plus, voici une simple liste de contrôle pour construire et tester un bot de trading cryptographique en utilisant la stratégie RSI:

Choisissez simplement votre stratégie de trading, décrivez ce que vous voulez et laissez GPT faire le gros duvage, y compris les backtesting, le trading en direct ou le support multi-instruction.

1. RSI Strategy Bot (Acheter Low RSI)

Logique: Achetez BTC lorsque RSI tombe en dessous de 30 (survente).

Si RSI <30:

place_buy_order ()

2 Bot crossover macd

Logique: Achetez lorsque la ligne MACD traverse la ligne de signal au-dessus.

Si Macd> Signal et précédemment_macd

place_buy_order ()

3. News Sentiment Bot

Logique: Utilisez l’IA (GPT personnalisé) pour scanner les titres pour le sentiment haussier / baissier.

Si «haussier» dans Sentiment_analysis (Deromad_headlines):

place_buy_order ()

Utilisé pour: Réagissant aux nouvelles ou à des tweets qui se déplacent sur le marché.

Outils: API de nouvelles + classificateur de sentiment GPT.

Risques concernant les robots commerciaux propulsés par l’IA

Bien que les robots commerciaux puissent être des outils puissants, ils comportent également de sérieux risques:

• Volatilité du marché: Les oscillations soudaines de prix peuvent entraîner des pertes inattendues.

• Erreurs API ou limites de taux: Une mauvaise manipulation peut entraîner les métiers du bot ou passer des commandes incorrectes.

• Bogues en code: Une seule erreur logique peut entraîner des pertes répétées ou une liquidation de compte.

• Vulnérabilités de sécurité: Le stockage de clés API insérect peut exposer vos fonds.

• Sur-ajustement: Les bots réglés pour bien fonctionner dans les backtests peuvent échouer dans des conditions live.

Commencez toujours par de petites quantités, utilisez une forte gestion des risques et surveillez en continu le comportement des bot. Bien que l’IA puisse offrir un soutien puissant, il est crucial de respecter les risques impliqués. Un bot commercial réussi combine une stratégie intelligente, une exécution responsable et un apprentissage continu.

Construisez lentement, testez soigneusement et utilisez votre GPT personnalisé non seulement comme un outil – mais aussi comme mentor.