Utilisons cette nouvelle technologie insensée pour développer une nouvelle technologie insensée.
Tout d’abord, détaillons les raisons pour lesquelles je préfère le trading algorithmique au trading discrétionnaire.
Les robots de trading sont efficaces sur les marchés de cryptographie pour plusieurs raisons :
Vitesse : les robots de trading peuvent exécuter des transactions beaucoup plus rapidement qu'un trader humain, car ils sont capables de traiter de grandes quantités de données de marché et d'exécuter des transactions en quelques millisecondes. Cette vitesse peut être particulièrement importante sur les marchés cryptographiques en évolution rapide, où les prix peuvent changer rapidement.
Trading 24h/24 et 7j/7 : les marchés de crypto ne dorment jamais et les robots de trading peuvent être programmés pour fonctionner en continu, leur permettant de profiter des conditions du marché 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
Émotions réduites : les robots de trading ne sont pas sujets à des émotions telles que la peur, l'avidité ou l'excitation, qui peuvent conduire à des décisions de trading impulsives ou irrationnelles. Cela peut aboutir à des transactions plus cohérentes et rentables.
Backtesting : les robots de trading peuvent être testés et optimisés à l'aide de données historiques de marché, permettant ainsi aux traders d'évaluer leurs stratégies et d'affiner leur approche.
Prise de décision automatisée : les robots de trading peuvent être programmés avec un ensemble de règles et de conditions, et ils exécuteront des transactions en fonction de ces conditions sans nécessiter d'intervention humaine. Cela peut aider à éliminer les préjugés émotionnels et psychologiques qui peuvent avoir un impact sur les traders humains.
Nous avons maintenant besoin d'une plate-forme pour héberger le code et échanger pour nous.
TradingView fait exactement un excellent travail dans ce domaine ! La télévision utilise un langage connu sous le nom de PineScript, nous devons donc demander à Chat GPT d'utiliser spécifiquement ce langage afin qu'il puisse être chargé dans TradingView.
Voici l'invite que j'ai fournie !
et le résultat qui m'a été fourni :
étude ("1 heure Bitcoin Trading Bot")
// Définir les variables de stratégie
longueur rapide = 10
longueur lente = 20
seuil = 0,02
minProfit = 0,05
minPerte = -0,03
long = faux
court = faux
// Calculer les moyennes mobiles rapides et lentes
fastMA = sma (fermer, fastLength)
slowMA = sma (fermer, slowLength)
// Vérifiez si la moyenne mobile rapide passe au-dessus ou en dessous de la moyenne mobile lente
si croix (fastMA, slowMA)
si fastMA > slowMA
long := vrai
court := faux
autre
long := faux
bref := vrai
// Si long est vrai, entrez une position longue
si long
stratégie.entry("Long", stratégie.long, stop = stratégie.position_avg_price * (1 - seuil))
// Si short est vrai, entrez une position courte
si court
stratégie.entry("Short", stratégie.short, stop = stratégie.position_avg_price * (1 + seuil))
// Quitte la position actuelle si la moyenne mobile rapide repasse par la moyenne mobile lente
if (long ou court) et cross (slowMA, fastMA)
stratégie.close("Position de clôture")
// Quittez la position actuelle si le profit ou la perte atteint l'objectif minimum
si stratégie.profit >= stratégie.position_size * minProfit
stratégie.close("Bénéfice minimum atteint")
si stratégie.profit <= stratégie.position_size * minLoss
stratégie.close("Perte minimale atteinte")
Maintenant, chargeons cela dans TradingView et voyons comment cela se passe. Voici comment:
Ouvrir > Nouvelle stratégie > Collez le résultat !
On peut ensuite cliquer sur « Strategy Tester » pour voir comment le code fonctionne !
Bien que le résultat qu’il fournit soit très basique, le cadre est solide. En utilisant des moteurs Montecarlo et d’autres outils, il peut être développé davantage !
