DEBOPIE框架:打造最好的ChatGPT交易机器人

本文介绍了如何利用 DEBOPIE 框架并基于 ChatGPT 创建高效交易机器人,并强调了在使用 AI 辅助交易时需要注意的限制以及操作步骤。原文: Build the Best ChatGPT Trading Bots with my "DEBOPIE" Framework

如今有大量文章介绍如何通过 ChatGPT 帮助决定如何以及在哪投资。

请记住:ChatGPT 只是工具,你让它做什么,它就会做什么。

我总是说 : AI可以带你到达目的地,但不会取代你成为司机

如果真的想通过 ChatGPT 创建盈利的交易机器人,一定需要清晰的框架:在向 ChatGPT 寻求帮助之前,必须首先制定交易策略。

这就是为什么我创建了 DEBOPIE 模型 -- 一个可以用来创建盈利的 ChatGPT 交易机器人的框架/模板。

🤖你是投资者,ChatGPT 是你的程序员

在拥有这些AI工具之前,如果你想有一个交易机器人,要么自己编程(如果你是程序员的话),要么雇个程序员来帮忙。

现在,ChatGPT 可以成为你的私人程序员。

ChatGPT 是一种大语言模型(LLM),这意味着它非常擅长处理单词,它有能力创建单词之间的统计关系,包括计算机代码。但是...

这并不意味着 ChatGPT 知道如何投资。

ChatGPT 更像是一个巨大的程序库,你提出什么要求,它就输出什么。例如,如果你有了个好主意,想创建一个在特定条件下买卖比特币的交易机器人,那就可以让 ChatGPT 来编写代码。

记住我说过的话:AI可以带你到达目的地,但不会取代你成为司机。

💬向私人机器人程序员提出正确的问题

当你要求 ChatGPT 创建一个回报率高达 130% 的交易机器人时,不能只是简单的要求"创建一个盈利的交易机器人"。

相反,必须首先在脑海中想象出交易机器人,然后询问 ChatGPT。

例如,我将均值回归布林带机器人可视化,然后让 ChatGPT 创建。

现在,任何人都可以在 ChatGPT 的帮助下编码实现自己的项目,包括交易机器人,但首先需要一个清晰的框架

🤔在介绍 DEBOPIE 框架之前,先了解其局限性

我们首先了解一下其局限性,然后再介绍 DEBOPIE 框架,并利用 ChatGPT 创建有效的交易机器人。

了解局限性:

  • 市场细微差别

ChatGPT 不了解市场情绪,也不了解经济和现实世界的最新动态。

  • 风险管理

ChatGPT 无法做出风险管理决定,而这是交易中最重要的事情。ChatGPT 不了解你的风险状况和财务目标。

  • 过时的数据

ChatGPT 创建的交易机器人自然会使用历史数据进行回测,但过去有效的策略在未来可能会失效。

  • 数据过拟合

ChatGPT 可以生成在历史数据上表现出色的交易机器人,但在真实市场环境中却会失败。要解决这个问题,请确保进行更长时间的回测、对不同资产进行回测、对样本外数据进行回测,甚至进行蒙特卡罗回测。

🏆使用 DEBOPIE 框架创建有效的 ChatGPT 交易机器人

以下是我用 ChatGPT 创建有效交易机器人的 DEBOPIE 策略。

DEBOPIE 代表 : D efine(定义)、 E ngineer(设计)、 B acktest(回测)、 O ptimization(优化)、 P ilot(模拟)、 I mplement(实施) 和 Extend(扩展)。

  • 策略定义。确定策略类型(均值回归、指标型、动量)。选择要交易的资产,并确定入市策略和指标基础策略、仓位大小和风险水平,并写下来。
  • 策略设计。请 ChatGPT 根据确定的策略进行开发。
  • 策略回测 。做大量回测。基于不同年份和不同资产进行回测,或许还可以进行蒙特卡罗回测。进行压力测试,看看该策略能否在不同市场条件下生存。
  • 策略优化。从回测中学习并优化策略参数。可以调整使用的指标和买卖水平。不断调整、优化,直到获得最佳结果的参数。
  • 策略模拟。模拟交易测试。在使用真实资金之前,先让机器人用虚拟账户交易几个月。
  • 策略实施。实施策略。使用很小比例的资金(比如 1%)。
  • 策略扩展、扩大规模。如果机器人能够持续盈利,就可以考虑增加资金了。

如你所见,创建盈利的交易机器人其实很简单--只需了解其局限性,并遵循 DEBOPIE 框架即可。

一旦遵循了这一策略,创建交易机器人就会变得更加容易,从而击败华尔街 99% 的投资者。

💁🏻‍♂️结论

ChatGPT 可以作为开发交易机器人的编程助手,但它不是自主的投资战略家。尽管它拥有先进的计算能力,但缺乏人类投资者对市场趋势、经济指标和风险评估的洞察力。

冒昧的说一句,如果盲目追随 ChatGPT 作为投资顾问,却缺乏真正的人文洞察力,可能会导致财务崩溃。

💰🤖如果你决定让 ChatGPT 帮忙做交易机器人,请确保遵循 DEBOPIE 框架。


你好,我是俞凡,在Motorola做过研发,现在在Mavenir做技术工作,对通信、网络、后端架构、云原生、DevOps、CICD、区块链、AI等技术始终保持着浓厚的兴趣,平时喜欢阅读、思考,相信持续学习、终身成长,欢迎一起交流学习。为了方便大家以后能第一时间看到文章,请朋友们关注公众号"DeepNoMind",并设个星标吧,如果能一键三连(转发、点赞、在看),则能给我带来更多的支持和动力,激励我持续写下去,和大家共同成长进步!

相关推荐
IT_Beijing_BIT1 小时前
tensorflow 图像分类 之四
人工智能·分类·tensorflow
卡奥斯开源社区官方2 小时前
NVIDIA Blackwell架构深度解析:2080亿晶体管如何重构AI算力规则?
人工智能·重构·架构
百锦再3 小时前
第11章 泛型、trait与生命周期
android·网络·人工智能·python·golang·rust·go
数新网络5 小时前
The Life of a Read/Write Query for Apache Iceberg Tables
人工智能·apache·知识图谱
Yangy_Jiaojiao6 小时前
开源视觉-语言-动作(VLA)机器人项目全景图(截至 2025 年)
人工智能·机器人
gorgeous(๑>؂<๑)6 小时前
【ICLR26匿名投稿】OneTrackerV2:统一多模态目标跟踪的“通才”模型
人工智能·机器学习·计算机视觉·目标跟踪
坠星不坠6 小时前
pycharm如何导入ai大语言模型的api-key
人工智能·语言模型·自然语言处理
周杰伦_Jay6 小时前
【智能体(Agent)技术深度解析】从架构到实现细节,核心是实现“感知环境→处理信息→决策行动→影响环境”的闭环
人工智能·机器学习·微服务·架构·golang·数据挖掘
王哈哈^_^7 小时前
【完整源码+数据集】课堂行为数据集,yolo课堂行为检测数据集 2090 张,学生课堂行为识别数据集,目标检测课堂行为识别系统实战教程
人工智能·算法·yolo·目标检测·计算机视觉·视觉检测·毕业设计
Elastic 中国社区官方博客7 小时前
Observability:适用于 PHP 的 OpenTelemetry:EDOT PHP 加入 OpenTelemetry 项目
大数据·开发语言·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·全文检索·php