この驚くべき新技術を使って、驚くべき新技術を開発しましょう。

まず、裁量取引よりもアルゴリズム取引を好む理由を詳しく説明しましょう。

トレーディング ボットが暗号通貨市場で効果的である理由はいくつかあります。

  1. スピード: トレーディング ボットは大量の市場データを処理し、数ミリ秒以内に取引を実行できるため、人間のトレーダーよりもはるかに速く取引を実行できます。このスピードは、価格が急速に変化する可能性のあるペースの速い暗号通貨市場では特に重要です。

  2. 24 時間 365 日の取引: 暗号通貨市場は休むことなく動き続けます。取引ボットは継続的に実行されるようにプログラムできるため、24 時間 365 日、市場の状況を活用できます。

  3. 感情の軽減: トレーディング ボットは、恐怖、貪欲、興奮などの感情に左右されないため、衝動的または非合理的な取引決定につながることはありません。これにより、より一貫性があり、収益性の高い取引が可能になります。

  4. バックテスト: トレーディング ボットは過去の市場データを使用してテストおよび最適化できるため、トレーダーは戦略を評価し、アプローチを改良できます。

  5. 自動意思決定: トレーディング ボットは一連のルールと条件をプログラムすることができ、人間の介入を必要とせずにそれらの条件に基づいて取引を実行します。これにより、人間のトレーダーに影響を与える可能性のある感情的および心理的バイアスを排除できます。

今、私たちにはコードをホストし、取引を行うプラットフォームが必要です。

TradingView はまさにこれをうまく実現します。TV は pinescript と呼ばれる言語を使用するため、Chat GPT にこの言語を具体的に使用させて TradingView に読み込めるようにする必要があります。

私が提供したプロンプトは次のとおりです。

そして私に提供された出力は次の通りです:

study("1時間ビットコイン取引ボット")

// 戦略変数を定義する

高速長さ = 10

遅い長さ = 20

閾値 = 0.02

最小利益 = 0.05

最小損失 = -0.03

長い = 偽

短い = 偽

// 高速移動平均と低速移動平均を計算します

fastMA = sma(close, fastLength)

slowMA = sma(close, slowLength)

// 高速移動平均が低速移動平均を上回っているか下回っているかを確認します

クロス(fastMA, slowMA)の場合

速いMA > 遅いMAの場合

長い := 真

短い := 偽

それ以外

長い := 偽

短い := 真

// longがtrueの場合、ロングポジションを入力します

長い場合

strategy.entry("Long", strategy.long, stop = strategy.position_avg_price * (1 - しきい値))

// shortがtrueの場合、ショートポジションを入力します

短い場合

strategy.entry("ショート", strategy.short, ストップ = strategy.position_avg_price * (1 + しきい値))

// 高速移動平均が低速移動平均を再び横切った場合は、現在のポジションを終了します

if (long or short) かつ cross(slowMA, fastMA)

strategy.close("ポジションのクローズ")

// 利益または損失が最小目標に達したら現在のポジションを終了する

strategy.profit >= strategy.position_size * minProfitの場合

strategy.close("最小利益に到達")

strategy.profit <= strategy.position_size * minLossの場合

strategy.close("最小損失に達しました")

さて、これをTradingViewにロードして、どのように動作するかを見てみましょう。方法は次のとおりです。

開く > 新しい戦略 > 出力を貼り付けます。

次に、「Strategy Tester」をクリックして、コードがどのように実行されるかを確認します。

提供される出力は非常に基本的なものですが、フレームワークは堅牢です。モンテカルロ エンジンやその他のツールを利用することで、さらに開発を進めることができます。