AI กำลังปฏิวัติวิธีที่ผู้คนมีส่วนร่วมกับตลาดการเงินและการเปลี่ยนแปลงนี้ขยายไปถึงการแลกเปลี่ยน cryptocurrency เช่นกัน ด้วยเครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมเช่น GPT ที่กำหนดเองของ OpenAI ทั้งผู้เริ่มต้นและผู้ค้าที่มีประสบการณ์สามารถออกแบบบอทการซื้อขายอัจฉริยะที่ประเมินข้อมูลสร้างสัญญาณการค้าและแม้แต่ดำเนินการซื้อขายอย่างอิสระ
บทช่วยสอนนี้นำเสนอสิ่งจำเป็นในการสร้างบอทการซื้อขาย cryptocurrency AI ที่ใช้งานง่ายสำหรับผู้เริ่มต้นใช้โมเดล GPT ที่ปรับแต่งด้วยตนเอง มันให้คำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับการตั้งค่าการสร้างกลยุทธ์การเขียนโปรแกรมการทดสอบและแง่มุมที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยและความเจริญรุ่งเรือง
GPT ที่กำหนดเองคืออะไร?
GPT แบบกำหนดเองที่กำหนดเองหมายถึงตัวแปรดัดแปลงของโมเดล OpenAI ยอดนิยมที่รู้จักกันในชื่อ CHATGPT ซึ่งแตกต่างจากคู่หูทั่วไปรุ่นส่วนตัวนี้สามารถได้รับการศึกษาเพื่อปฏิบัติตามแนวทางเฉพาะจัดการไฟล์ที่นำเข้าและช่วยเหลือในพื้นที่เฉพาะเช่นการสร้างบอทการซื้อขาย cryptocurrency
โมเดลเหล่านี้มีความสามารถในการปรับปรุงงานที่ต้องใช้เวลานานการสร้างและการดีบักโค้ดการประเมินสัญญาณทางเทคนิคและแม้แต่การถอดรหัสการอัพเดท crypto และอารมณ์ตลาดซึ่งทำให้พวกเขาเป็นพันธมิตรที่ยอดเยี่ยมเมื่อสร้างระบบการซื้อขายอัตโนมัติ
สิ่งที่คุณต้องเริ่มต้นใช้งาน
ก่อนที่จะสร้างบอทการซื้อขายจำเป็นต้องมีส่วนประกอบต่อไปนี้:
การสมัครสมาชิก OpenAI chatgpt Plus (สำหรับการเข้าถึง GPT-4 และ GPTS ที่กำหนดเอง)
บัญชีแลกเปลี่ยน crypto ที่ให้การเข้าถึง API (เช่น Coinbase, Binance, Kraken).
ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python (หรือความเต็มใจที่จะเรียนรู้).
สภาพแวดล้อมการซื้อขายกระดาษเพื่อทดสอบกลยุทธ์อย่างปลอดภัย
ตัวเลือก: VPS หรือ Cloud Server เพื่อเรียกใช้ BOT อย่างต่อเนื่อง
ความจริงที่สนุกสนาน: Python ภาษาการเขียนโปรแกรมได้รับชื่อเป็นเครื่องบรรณาการให้กับกลุ่มนักแสดงตลกชาวอังกฤษ Monty Python Flying Circus Guido Van Rossum ผู้สร้างของ Python เลือกชื่อนี้เพื่อสะท้อนความปรารถนาของเขาสำหรับภาษาที่เบาสมองและเข้าถึงได้
คู่มือทีละขั้นตอนในการสร้างบอทการซื้อขาย AI ด้วย GPT ที่กำหนดเอง
หากคุณตั้งเป้าหมายที่จะสร้างสัญญาณการค้าทำความเข้าใจกับความเชื่อมั่นของตลาดจากข่าวหรือทำให้กลยุทธ์การซื้อขายของคุณโดยอัตโนมัติโดยใช้ AI วิธีการทีละขั้นตอนนี้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการเรียนรู้ศิลปะการรวม AI เข้ากับการซื้อขาย cryptocurrency
ด้วยการให้ข้อมูลตัวอย่างรหัส Python พร้อมกับผลลัพธ์การสาธิตคุณจะได้เรียนรู้กระบวนการเชื่อมโยง GPT ที่กำหนดเองกับแพลตฟอร์มการซื้อขายทางการเงินการผลิตสัญญาณการค้าและการตัดสินใจอัตโนมัติตามข้อมูลตลาดสด
ขั้นตอนที่ 1: กำหนดกลยุทธ์การซื้อขายอย่างง่าย
เริ่มต้นด้วยการระบุกลยุทธ์พื้นฐานตามกฎพื้นฐานที่ง่ายต่อการทำงานโดยอัตโนมัติ ตัวอย่าง ได้แก่ :
ซื้อเมื่อราคารายวันของ Bitcoin (BTC) ลดลงมากกว่า 3%
ขายเมื่อ RSI (ดัชนีความแข็งแรงสัมพัทธ์) เกิน 70.
เข้าสู่ตำแหน่งที่ยาวนานหลังจากครอสโอเวอร์ (MACD) ครอสโอเวอร์ (MACD)
การค้าตามความเชื่อมั่นจากพาดหัว crypto ล่าสุด
สิ่งสำคัญสำหรับการสร้างรหัสที่แข็งแกร่งและหลีกเลี่ยงความเข้าใจผิดที่อาจเกิดขึ้นกับโมเดล AI ที่กำหนดเองของคุณคือแอปพลิเคชันที่สอดคล้องกันของการใช้เหตุผลที่ชัดเจนและเป็นระบบ
ขั้นตอนที่ 2: สร้าง GPT ที่กำหนดเอง
เพื่อสร้างโมเดล GPT ส่วนบุคคล:
เยี่ยมชม chat.openai.com
นำทางไปสำรวจ gpts & gt; สร้าง
ตั้งชื่อโมเดล (เช่น“ ผู้ช่วยการซื้อขาย crypto”)
ในส่วนคำแนะนำกำหนดบทบาทอย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น:
“ คุณเป็นนักพัฒนา Python ที่เชี่ยวชาญในบอทการซื้อขาย crypto”
“ คุณเข้าใจการวิเคราะห์ทางเทคนิคและ Crypto APIs”
ตัวเลือก: อัปโหลดเอกสารการแลกเปลี่ยน API หรือกลยุทธ์การซื้อขาย PDF สำหรับบริบทเพิ่มเติม
ขั้นตอนที่ 3: สร้างรหัสบอทการซื้อขาย (ด้วยความช่วยเหลือของ GPT)
ใช้ GPT ที่กำหนดเองเพื่อช่วยสร้างสคริปต์ Python ตัวอย่างเช่นพิมพ์:
Here’s a simplified Python script that connects to Binance using ccxt and buys BTC when the Relative Strength Index (RSI) drops below 30. This example uses the ccxt library, and it assumes you have an API key and secret from Binance:
import ccxt
# Initialize the exchange
exchange = ccxt.binance({
‘apiKey’: ‘
‘secret’: ‘
})
# Fetch BTC/USDT market data (adjust timeframe as needed)
tickers = exchange.fetch_ticker(‘BTC/USDT’)
# Get the RSI value for the latest candle
rsi = ccxt.indicators.rsi(tickers[‘close’], timeframe=’1h’)
if rsi < 30:
# Place a market buy order for BTC (adjust quantity as needed)
exchange.create_market_buy_order(‘BTC/USDT’, 0.01) # 0.01 BTC, adjust quantity as needed
This script will buy 0.01 BTC when the RSI for the BTC/USDT pair drops below 30 on a 1-hour timeframe. You’ll need to install the ccxt library using pip:
pip install ccxt
The GPT can provide:
Code for connecting to the exchange via API.
Technical indicator calculations using libraries like ta or TA-lib.
Trading signal logic.
Sample buy/sell execution commands.
Python libraries commonly used for such tasks are:
ccxt for multi-exchange API support.
pandas for market data manipulation.
ta or TA-Lib for technical analysis.
schedule or apscheduler for running timed tasks.
First off, the user needs to set up two Python modules: ccxt, which is utilized to connect with the Binance API, and ta (short for technical analysis), which helps compute the RSI. To do this, simply input the subsequent command in your terminal:
[Your Command Here]
pip install ccxt ta
Afterward, please make sure to substitute the dummy API key and secret with your genuine Binance API keys. You can obtain these from your Binance account dashboard. Notably, the script operates based on a five-minute candlestick chart to analyze short-term RSI parameters.
Below is the full script:
====================================================================
import ccxt
import pandas as pd
import ta
# Your Binance API keys (use your own)
api_key = ‘YOUR_API_KEY’
api_secret = ‘YOUR_API_SECRET’
# Connect to Binance
exchange = ccxt.binance({
‘apiKey’: api_key,
‘secret’: api_secret,
‘enableRateLimit’: True,
})
# Get BTC/USDT 1h candles
bars = exchange.fetch_ohlcv(‘BTC/USDT’, timeframe=’1h’, limit=100)
df = pd.DataFrame(bars, columns=[‘timestamp’, ‘open’, ‘high’, ‘low’, ‘close’, ‘volume’])
# Calculate RSI
df[‘rsi’] = ta.momentum.RSIIndicator(df[‘close’], window=14).rsi()
# Check latest RSI value
latest_rsi = df[‘rsi’].iloc[-1]
print(f”Latest RSI: {latest_rsi}”)
# If RSI < 30, buy 0.001 BTC
if latest_rsi < 30:
order = exchange.create_market_buy_order(‘BTC/USDT’, 0.001)
print(“Buy order placed:”, order)
else:
print(“RSI not low enough to buy.”)
====================================================================
Keep in mind that the script given previously serves as an example only, and it lacks features like risk management, error handling, and protection against rapid trading. Newcomers are advised to experiment with this code in a simulated environment or Binance’s test network before thinking about using it with real money.
Furthermore, the provided code employs market orders that are executed instantly at the present price and can be run just once. To maintain persistent trading, consider placing it within a loop or scheduler instead.
Images below show what the sample output would look like:
As an analyst, I’ve observed that our trading bot adjusts its actions based on market fluctuations, specifically using the Relative Strength Index (RSI) as a guide. When the RSI dips below 30, like it did at “Latest RSI: 27.46,” this suggests the market might be oversold, leading our bot to execute a buy order in the market. The trade details verify a successful transaction where 0.001 BTC was acquired.
If the Relative Strength Index (RSI) value is above 41.87, the bot will output “RSI too high for purchase,” signifying that a trade won’t be executed in this case. This rule assists in automating entry choices, but it has certain constraints such as lacking a sell condition, ongoing monitoring, and real-time risk management features, as discussed earlier.
Step 4: Implement risk management
Risk control is a critical component of any automated trading strategy. Ensure your bot includes:
Stop-loss and take-profit mechanisms.
Position size limits to avoid overexposure.
Rate-limiting or cooldown periods between trades.
Capital allocation controls, such as only risking 1–2% of total capital per trade.
Prompt your GPT with instructions like:
“Add a stop-loss to the RSI trading bot at 5% below the entry price.”
Step 5: Test in a paper trading environment
Instead of using live funds for unproven bots, consider utilizing testing networks or safe sandboxes provided by most exchanges. These platforms allow you to experiment with trades without risking your actual capital.
Alternatives include:
Running simulations on historical data (backtesting).
Logging “paper trades” to a file instead of executing real trades.
Ensuring that the logic is solid, risks are minimized, and the bot behaves consistently across different scenarios is what testing accomplishes.
Step 6: Deploy the bot for live trading (Optional)
Once the bot has passed paper trading tests:
Update API Keys: Initially, swap your test API keys for live ones from your preferred exchange’s account. These keys are essential as they grant the bot access to your actual trading account. To perform this action, log into your exchange, navigate to the API management section, and generate a fresh set of API keys. Paste the API key and secret into your script. It is imperative to manage these keys safely, ensuring you don’t share them or expose them in public code.
Configure your API security (restrict withdrawal capabilities): Modify the settings for your API keys in a way that only necessary permissions are activated. For instance, activate “spot and margin trading” but deactivate permissions such as “withdrawals”, which minimizes the possibility of unauthorized fund transfers. Additionally, exchanges like Binance provide an extra shield by allowing you to restrict API access to specific IP addresses.
To ensure your bot can trade around the clock without depending on your personal computer, you should consider deploying it on a cloud server. Essentially, this involves executing the script on a virtual machine that maintains a constant connection to the internet. Services such as Amazon Web Services (AWS), DigitalOcean, or PythonAnywhere offer this capability. For those just starting out, PythonAnywhere is typically the simplest to configure due to its ability to run Python scripts directly in a web interface.
Regardless, begin with modest initiatives and keep a close eye on your bot frequently. Blunders or market shifts might lead to losses, so a cautious setup and continuous oversight are vital. In simpler terms, it’s important to start small and regularly check the bot to avoid potential mistakes or changes in the market that could result in losses.
“By the way, did you know? Leaving API keys exposed is one of the main reasons for crypto theft. It’s safer to keep them in environment variables instead of including them directly in your code.”
Ready-made bot templates (starter logic)
The strategies outlined below are fundamental concepts for newcomers to grasp. They illustrate the essential reasoning behind a bot’s purchase decisions, such as “purchase when the Relative Strength Index (RSI) is below 30.
As a novice crypto investor dipping my toes into the world of programming, I’ve found an easy way forward: I can articulate simple concepts, and then ask my Custom GPT to transform these ideas into complete, functional Python scripts. This AI assistant can help me write, clarify, and enhance the code, making it possible for me, a non-developer, to get started with coding in no time!
Here’s a straightforward guide on setting up and verifying a cryptocurrency trading bot with the Relative Strength Index (RSI) approach:
By using this simple checklist, you can build and evaluate your RSI-based crypto trading bot.
Simply pick your preferred trading approach, express your requirements clearly, and let GPT handle the complex tasks such as backtesting, real-time trading, or multi-currency support for you.
RSI strategy bot (buy Low RSI)
Logic: Buy BTC when RSI drops below 30 (oversold).
if rsi < 30:
place_buy_order()
Used for: Momentum reversal strategies.
Tools: ta library for RSI.
2. MACD crossover bot
Logic: Buy when MACD line crosses above signal line.
if macd > signal and previous_macd < previous_signal:
place_buy_order()
Used for: Trend-following and swing trading.
Tools: ta.trend.MACD or TA-Lib.
3. News sentiment bot
Logic: Use AI (Custom GPT) to scan headlines for bullish/bearish sentiment.
if “bullish” in sentiment_analysis(latest_headlines):
place_buy_order()
Used for: Reacting to market-moving news or tweets.
Tools: News APIs + GPT sentiment classifier.
Risks concerning AI-powered trading bots
While trading bots can be powerful tools, they also come with serious risks:
Market volatility: Sudden price swings can lead to unexpected losses.
As an Analyst, I recognize that issues with API errors or rate limits can potentially disrupt the bot’s functionality. If not managed properly, these mishaps might lead the bot to overlook trading opportunities or place inaccurate orders, which could impact our overall performance and profitability.
Bugs in code: A single logic error can result in repeated losses or account liquidation.
Security vulnerabilities: Storing API keys insecurely can expose your funds.
Overfitting: Bots tuned to perform well in backtests may fail in live conditions.
Begin with modest initiations, apply robust safety measures, and consistently track the actions of your bot. Even though AI provides potent assistance, it’s essential to acknowledge and manage the inherent risks. A profitable trading bot harmonizes smart strategies, cautious implementation, and continuous education.
Build slowly, test carefully and use your Custom GPT not just as a tool — but also as a mentor.
- การเปลี่ยนแปลงทางการเมืองของ SBF: จากซ้ายไปขวา
- ผู้สมัครชิงตำแหน่งประธานาธิบดีเกาหลีใต้ฮันผลักดันให้ Bitcoin ETF & กฎระเบียบ crypto
- Bitcoin Trump Gold ในปี 2025 หรือไม่? ทอมลีเดา
2025-04-13 15:19