今日あなた自身のAI Crypto Trading Botを構築する秘密のロックを解除してください！

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</p> <p>カスタムGPTSを使用してAI Crypto取引ボットを構築する方法</p> <p>

AIは、人々が金融市場との関わり方に革命をもたらしており、この変化は暗号通貨交換にも及びます。 OpenaiのカスタムGPTなどの革新的なツールを使用すると、初心者と経験豊富なトレーダーの両方が、データを評価し、取引シグナルを生成し、自律的に実行するインテリジェントな取引ボットを設計できるようになりました。

このチュートリアルは、初心者向けの使いやすいAI暗号通貨取引ボットを構築し、自立したGPTモデルを利用していることを掘り下げています。セットアップ、戦略の作成、プログラミング、テスト、セキュリティと繁栄に関連する重要な側面に関する段階的なガイダンスを提供します。

カスタムGPTとは何ですか？

カスタム誘導GPTとは、ChatGPTとして知られる人気のあるOpenAIモデルの適応されたバリアントを指します。一般的なカウンターパートとは異なり、このパーソナライズされたバージョンは、特定のガイドラインを遵守し、インポートされたファイルを処理し、暗号通貨取引ボットの作成などの専門分野で支援するように教育されます。

これらのモデルは、時間のかかるタスクを合理化し、コードを作成およびデバッグすること、技術的なシグナルの評価、さらには暗号の更新や市場ムードを解読することができ、自動取引システムを構築する際に優れたパートナーになります。

始めるために必要なもの

取引ボットを作成する前に、次のコンポーネントが必要です。

  • openai chatgpt plusサブスクリプション（GPT-4およびカスタムGPTSへのアクセス用）

  • APIアクセスを提供する暗号交換アカウント（例：Coinbase、Binance、Kraken）。

  • Pythonの基本的な知識（または学習意欲）。

  • 戦略を安全にテストするための紙取引環境。

  • オプション：ボットを継続的に実行するVPSまたはクラウドサーバー。

楽しい事実：プログラミング言語Pythonには、英国のコメディグループMonty PythonのFlying Circusへのオマージュとしてその名前が付けられました。 Pythonの作成者であるGuido Van Rossumは、気楽でアクセスしやすい言語に対する彼の欲求を反映するためにこの名前を選びました。

カスタムGPTSを使用してAIトレーディングボットを構築するための段階的なガイド

貿易信号の作成、ニュースからの市場センチメントを理解すること、またはAIを使用して取引戦略を自動化することを目指している場合、この段階的な方法は、AIを暗号通貨取引に統合する技術を習得するための出発点を提供します。

Pythonコードスニペットを実証結果とともに提供することにより、カスタマイズされたGPTを金融取引プラットフォームにリンクし、貿易信号を作成し、ライブ市場情報に基づいて自動化された決定を下すプロセスを学習します。

ステップ1：簡単な取引戦略を定義します

自動化が簡単な基本的なルールベースの戦略を特定することから始めます。例は次のとおりです。

  • ビットコイン（BTC）の毎日の価格が3％以上低下したときに購入。

  • RSI（相対強度指数）が70を超えると販売。

  • 強気な移動平均収束発散（MACD）クロスオーバーの後に長い位置に入ります。

  • 最近の暗号見出しからの感情に基づく取引。

堅牢なコードを作成し、カスタムAIモデルで潜在的な誤解を回避するための重要な側面は、明確で体系的な推論の一貫したアプリケーションです。

ステップ2：カスタムGPTを作成します

パーソナライズされたGPTモデルを構築するには：

  1. chat.openai.comにアクセスしてください

  2. ナビゲートしてgpts＆gt;

    を作成します

  3. モデルに名前（「暗号取引アシスタント」など）

  4. 命令セクションで、その役割を明確に定義します。たとえば、

    「あなたは暗号取引ボットに特化したPython開発者です。」

    「テクニカル分析と暗号APIを理解しています。」

オプション：追加のコンテキストのために、Exchange APIドキュメントまたは取引戦略PDFをアップロードします。

ステップ3：取引ボットコードを生成します（GPTの助けを借りて）

カスタムGPTを使用して、Pythonスクリプトを生成します。たとえば、タイプ：

CCXTを使用してBinanceに接続し、相対強度インデックス（RSI）が30を下回るとBTCを購入する単純化されたPythonスクリプトがあります。この例では、CCXTライブラリを使用します。
ccxtをインポートします

＃取引所を初期化します
Exchange = ccxt.binance（{
‘Apikey’： ‘‘、
「秘密」： ‘‘
}）

＃BTC/USDT市場データを取得する（必要に応じて時間枠を調整）
ティッカー= exchange.fetch_ticker（ ‘btc/usdt’）

＃最新のキャンドルのRSI値を取得します
rsi = ccxt.indicators.rsi（ティッカー[‘close’]、timeframe = ‘1h’）

RSI <30の場合：
＃BTCの市場購入注文を配置します（必要に応じて数量を調整します）
Exchange.create_market_buy_order（ ‘btc/usdt’、0.01）＃0.01 btc、必要に応じて数量を調整します

このスクリプトは、1時間の時間枠でBTC/USDTペアのRSIが30未満に低下すると、0.01 BTCを購入します。 PIPを使用してCCXTライブラリをインストールする必要があります。
pipインストールccxt

GPTは提供できます：

  • APIを介してExchangeに接続するためのコード

  • TAやTA-LIBなどのライブラリを使用した技術インジケーターの計算

  • 取引信号論理。

  • サンプル購入/販売コマンド

このようなタスクに一般的に使用されるPythonライブラリは次のとおりです。

  • マルチエッキングAPIサポート用の

    ccxt。

  • 市場データ操作のための

    パンダ。

  • テクニカル分析のための

    taまたはta-lib。

  • タイミングされたタスクを実行するためのスケジュールまたはApscheduler。

まず、ユーザーは2つのPythonモジュールを設定する必要があります。CCXTは、Binance APIに接続するために使用され、TA（テクニカル分析の略）で、RSIの計算に役立ちます。これを行うには、端末に後続のコマンドを入力するだけです。

[ここのあなたの命令]

PIPインストールCCXT TA

その後、ダミーAPIキーと秘密を本物のBinance APIキーに置き換えてください。 Binanceアカウントダッシュボードからこれらを取得できます。特に、スクリプトは5分間のCandlestickチャートに基づいて動作し、短期のRSIパラメーターを分析します。

以下は完全なスクリプトです：

===========================================================================

ccxtをインポートします

PDとしてパンダをインポートします

TAをインポートします

＃あなたのバイナンスAPIキー（あなた自身を使用）

api_key = ‘your_api_key’

api_secret = ‘your_api_secret’

＃バイナンスに接続します

Exchange = ccxt.binance（{

‘Apikey’：api_key、

「秘密」：api_secret、

‘enableratelimit’：true、

}）

＃BTC/USDT 1Hキャンドルを取得します

bars = exchange.fetch_ohlcv（ ‘btc/usdt’、timeframe = ‘1h’、limit = 100）

df = pd.dataframe（bars、columns = [‘timestamp’、 ‘open’、 ‘high’、 ‘low’、 ‘close’、 ‘volume’]）

＃RSIを計算します

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

＃最新のRSI値を確認してください

最新_rsi = df [‘rsi’]。iloc [-1]

print（f “最新のrsi：{latest_rsi}”）

＃rsi <30の場合、0.001 btcを購入します

最新_rsi <30の場合：

注文= Exchange.create_market_buy_order（ ‘btc/usdt’、0.001）

print（ “購入注文配置：”、注文）

それ以外：

print（ “RSIは購入するのに十分低くない。”）

===========================================================================

以前に与えられたスクリプトは、例のみとして機能し、リスク管理、エラー処理、迅速な取引に対する保護などの機能がないことに注意してください。新参者は、実際のお金で使用することを考える前に、シミュレートされた環境またはBinanceのテストネットワークでこのコードを実験することをお勧めします。

さらに、提供されたコードは、現在の価格で即座に実行され、一度だけ実行できる市場注文を採用しています。永続的な取引を維持するには、代わりにループまたはスケジューラ内に配置することを検討してください。

下の画像は、サンプル出力がどのようになるかを示しています。

アナリストとして、私たちの取引ボットは、特に相対強度指数（RSI）をガイドとして使用して、市場の変動に基づいてアクションを調整することを観察しました。 RSIが「最新のRSI：27.46」で行ったように30を下回ると、これは市場が過剰に販売されている可能性があることを示唆しており、ボットが市場で購入注文を実行するように導きます。取引の詳細は、0.001 BTCが取得された成功したトランザクションを確認します。

相対強度インデックス（RSI）値が41.87を超える場合、ボットは「RSIが購入するには高すぎる」出力され、この場合は取引が実行されないことを示します。このルールは、エントリの選択肢を自動化するのに役立ちますが、前述のように、販売条件の欠如、継続的な監視、リアルタイムのリスク管理機能など​​の特定の制約があります。

ステップ4：リスク管理を実装します

リスク制御は、自動取引戦略の重要な要素です。ボットが含まれていることを確認してください。

  • ストップロスおよび摂取メカニズム。

  • 過剰露出を避けるための位置サイズの制限。

  • 取引間のレート制限期間またはクールダウン期間。

  • 貿易あたりの総資本の1〜2％のリスクだけを危険にさらすなど、資本配分管理。

次のような指示でGPTを促します。

「エントリー価格を5％下回るRSI取引ボットにストップロスを追加します。」

ステップ5：紙取引環境でテストします

証明されていないボットにライブファンドを使用する代わりに、ほとんどの取引所が提供するテストネットワークまたは安全なサンドボックスを使用することを検討してください。これらのプラットフォームを使用すると、実際の資本を危険にさらすことなく取引を実験できます。

代替品は次のとおりです。

  • 履歴データのランニングシミュレーション（バックテスト）。

  • 「紙取引」を実際の取引を実行する代わりにファイルにログする。

  • ロジックがしっかりしていることを確認し、リスクが最小限に抑えられ、さまざまなシナリオでボットが一貫して動作することが、テストが達成するものです。

ステップ6：ライブトレーディング用のボットを展開する（オプション）

ボットが紙取引テストに合格したら：

  • APIキーを更新します：最初に、テストAPIキーを希望のExchangeのアカウントからライブキーに交換します。これらのキーは、実際の取引口座へのボットアクセスを許可するため、不可欠です。このアクションを実行するには、Exchangeにログインし、API管理セクションに移動し、APIキーの新しいセットを生成します。 APIキーと秘密をスクリプトに貼り付けます。これらのキーを安全に管理し、共有したり、パブリックコードで公開したりしないようにすることが不可欠です。

  • APIセキュリティを構成します（引き出し機能を制限します）：必要な権限のみがアクティブになるようにAPIキーの設定を変更します。たとえば、「スポットとマージンの取引」をアクティブにしますが、「撤退」などの許可を非アクティブ化するため、不正なファンド移転の可能性が最小限に抑えられます。さらに、Binanceのような交換は、特定のIPアドレスへのAPIアクセスを制限できるようにすることにより、追加のシールドを提供します。

  • ボットがパーソナルコンピューターに依存せずにボットをクロックで取引できるようにするには、クラウドサーバーに展開することを検討する必要があります。基本的に、これには、インターネットへの一定の接続を維持する仮想マシンでスクリプトを実行することが含まれます。 Amazon Web Services（AWS）、DigitalOcean、Pythonanyの場合のサービスは、この機能を提供します。始めたばかりの人のために、Pythonanywhereは通常、WebインターフェイスでPythonスクリプトを直接実行する機能により、構成が最も簡単です。

とにかく、控えめなイニシアチブから始めて、頻繁にボットに注目してください。露骨や市場の変化は損失につながる可能性があるため、慎重なセットアップと継続的な監視が不可欠です。簡単に言えば、損失をもたらす可能性のある市場の潜在的な間違いや変更を避けるために、小さく開始し、ボットを定期的にチェックすることが重要です。

“ちなみに、ご存知ですか？APIキーを公開することは、暗号盗難の主な理由の1つです。コードに直接含めるのではなく、環境変数に保つ方が安全です。」

既製のボットテンプレート（スターターロジック）

以下に概説する戦略は、新人が把握するための基本的な概念です。それらは、「相対強度指数（RSI）が30未満の場合の購入など、ボットの購入決定の背後にある本質的な理由を示しています。

初心者の暗号投資家が私のつま先をプログラミングの世界に浸しているので、私は簡単な方法を見つけました：私はシンプルな概念を明確に表現することができ、それから私のカスタムGPTにこれらのアイデアを完全な機能的なPythonスクリプトに変換するように依頼することができます。このAIアシスタントは、コードを書き、明確にし、強化するのに役立ち、開発者以外のコードをすぐにコーディングを始めることができます！

相対強度指数（RSI）アプローチを使用した暗号通貨取引ボットのセットアップと検証に関する簡単なガイドを次に示します。

このシンプルなチェックリストを使用することにより、RSIベースのCrypto取引ボットを構築および評価できます。

好みの取引アプローチを選択し、要件を明確に表現し、GPTがバックテスト、リアルタイム取引、マルチ通貨サポートなどの複雑なタスクを処理させてください。

  1. RSI戦略ボット（低RSIを購入）

rogic ：RSIが30（売り上げ）を下回ったときにBTCを購入します。

RSI <30の場合：

place_buy_order（）

  • 使用：運動量反転戦略。

  • ツール：rsi。

    のTAライブラリ

2。MACDクロスオーバーボット

logic ：MACDラインが信号線の上を横切ったときに購入します。

macd> signalとfortion_macd

place_buy_order（）

  • 使用：トレンドフォローとスイング取引。

  • ツール：ta.trend.macdまたはta-lib。

3。ニュースセンチメントボット

logic ：AI（カスタムGPT）を使用して、強気/弱気感情の見出しをスキャンします。

Sentiment_Analysis（rest_headlines）の「強気」の場合：

place_buy_order（）

使用：市場で動くニュースやツイートに反応します。

ツール：ニュースAPIS + GPTセンチメント分類器。

AIを搭載したトレーディングボットに関するリスク

ボットを取引することは強力なツールですが、深刻なリスクも備えています。

  • 市場のボラティリティ：突然の価格変動は予期しない損失につながる可能性があります。

  • アナリストとして、私はAPIエラーまたはレート制限に関する問題がボットの機能を破壊する可能性があることを認識しています。適切に管理されていない場合、これらの災難は、ボットが取引の機会を見落とすか、不正確な注文を行うように導き、全体的なパフォーマンスと収益性に影響を与える可能性があります。

  • コードのバグ：単一のロジックエラーにより、繰り返し損失またはアカウントの清算が発生する可能性があります。

  • セキュリティの脆弱性：APIキーを不安定に保存すると、資金を公開できます。

  • オーバーフィット：バックテストでうまく機能するように調整されたボットは、ライブ条件で失敗する可能性があります。

適度な開始から始め、堅牢な安全対策を適用し、ボットのアクションを一貫して追跡します。 AIは強力な支援を提供していますが、固有のリスクを認めて管理することが不可欠です。収益性の高い取引ボットは、スマート戦略、慎重な実装、継続的な教育を調和させます。

ゆっくりと構築し、慎重にテストし、カスタムGPTをツールとしてだけでなく、メンターとしても使用します。

2025-04-13 15:19