KI-Handelsbot
Bot für den algorithmischen Handel mit Kryptowährungen, ein neuronales Netzwerk auf PyTorch, das Preisbewegungen vorhersagt und Handelssignale generiert
01 Aufgabe
Der Händler wollte vom manuellen Sitzen in Diagrammen zu einem System übergehen, das Einstiegspunkte mithilfe eines trainierten Modells selbst erfasst und nicht nach strengen Regeln anhand einer Reihe von Indikatoren
02 Lösung
Ich habe auf PyTorch ein neuronales Netzwerk mithilfe historischer Zitate trainiert und es in einen Bot eingefügt, der Daten sammelt, Funktionen berechnet, Vorhersagen trifft und Signale generiert. Die Inferenz wurde von der Strategie getrennt, um die Logik der Ein- und Ausgänge zu ändern, ohne das Modell neu zu trainieren
03 Gelöste Aufgaben
- Trainierte ein neuronales Netzwerk auf PyTorch unter Verwendung historischer Zitate
- Automatisierte Datenerfassung, Merkmalsberechnung und Signalgenerierung
- Die Schlussfolgerung wurde von der Handelsstrategie getrennt, um die Logik ohne Umschulung zu ändern
- Modellumschulung mit neuer Historie implementiert
- In Docker verpackt und mit dem Handel gestartet
04 Ergebnis
Signale werden automatisch im Datenstrom berechnet, ohne dass eine manuelle Nachverfolgung erforderlich ist. Das Modell wird auf den neuen Verlauf umgeschult und stellt eine Verbindung her, ohne den Bot neu zu schreiben