人工智能学习

我使用了OpenAI的o1模型来开发一个交易策略。它正在彻底摧毁市场。

本文主要是介绍我使用了OpenAI的o1模型来开发一个交易策略。它正在彻底摧毁市场。,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

我的跑赢市场的算法交易策略

当我第一次尝试新的OpenAI o1(“strawberry”)模型时,并没有立即感到印象深刻。与传统的大型语言模型不同,传统的大型语言模型可以立即给出回应,新的OpenAI模型处理和生成回复的时间更长——我们可以把这个过程比喻为“思考”。而且,这个过程似乎永远都结束不了。

事实上,等待时间如此之长,以至于我不得不更新我的应用程序代码,因为我整个应用程序中不断遇到超时问题。我不知道新的常态是需要等待5分钟才能得到响应。

但这种想法是值得的。因为我创建了一个算法交易策略,该策略的表现显著优于市场。

而且我是不小心做到的……第一次就成功了。我感到很震惊。

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我是如何使用大语言模型创建算法交易策略的

首先,让我们谈谈我是如何使用 strawberry 创建一个算法交易策略的。

我构建了我的算法交易平台NexusTrade,使其能够与任何大型语言模型配合工作。虽然后端允许它与Gemini、开源模型如Llama以及其他LLM配合使用,但目前前端仅支持OpenAI和Anthropic的模型。

其工作原理是一个多步骤的过程。

AI Chat 如何与 NexusTrade 一起工作

  1. 发送请求 : 用户的消息发送到服务器
  2. 分类请求 : 从一系列提示中,如“AI股票筛选提示”,“创建投资组合提示”和“分析基本面提示”,模型确定处理请求最相关的提示
  3. 转发到提示 : 将消息发送到最相关的提示并获取响应
  4. 后处理响应 : 根据提示,我们将执行额外的操作。例如,对于“AI股票筛选提示”,我们将生成一个SQL查询,并在后处理步骤中,将查询执行到数据库中。
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当模型解读用户想要创建交易策略时,它会创建一个“提示链”。

首先,我们创建投资组合的概要,包括其名称、初始价值和策略描述。

使用NexusTrade创建投资组合

然后,根据策略的描述,我们创建策略的大纲。这包括策略名称、一个动作(“买入”或“卖出”)、我们想要购买的资产、一个数量(例如你购买力的10%或100股),以及我们希望执行该动作的时间描述。

最后,我们对条件重复这个过程,并将描述转换为可以被NexusTrade的回测和实盘交易功能解释的条件。

这个过程允许我们使用AI创建投资组合。

现在,在 OpenAI 的 strawberry 模型出现之前,AI 非常字面化。它会按照你的要求创建内容,但它并不擅长生成自己的想法。完全表达用户想要的内容并迭代他们的想法完全依赖于用户自己。

这就是为什么当我看到这个新模型第一次尝试就创建了一个高度盈利的交易策略时,我感到震惊。

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“思考”在开发算法交易策略时所起的作用

为了展示这有多么疯狂,我将使用完全相同的提示来创建两个投资组合。第一个投资组合将由GPT-4创建。第二个投资组合将使用GPT-o1-mini创建。我用来创建这些投资组合的提示完全相同。

使用GPT-4创建投资组合

使用GPT-4创建AI投资组合

为了创建一个投资组合,我去了AI聊天并说了以下内容:

  1. 我: 创建一个初始价值为10,000美元的投资组合,命名为Omni
  2. Aurora: 您希望在名为“Omni”的投资组合中实施什么样的策略?例如,您可以指定购买或卖出特定股票或加密货币的条件。
  3. 我: 我希望对TQQQ使用SMA交叉策略。我希望设置一个止盈策略,但不设置止损——我对科技股的长期走势持乐观态度,不想因止损而被迫出局。我还希望分批买入,而不是一次性全仓买入。

在我的第一次尝试中,这是我用GPT-4创建的投资组合。

使用GPT-4创建的投资组合

正如我们所见,这……并不好。百分比回报远低于持有SPY,风险调整后的回报也差得多,并且它进行了大量的交易(在现实生活中,这会产生税收影响,进一步降低你的实际实现利润)。

相比之下,这是我使用新草莓模型创建的投资组合。

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使用GPT-o1创建的杰出投资组合

使用o1-mini创建的投资组合

创建这个投资组合的过程完全一样。这两个请求之间的唯一区别是我使用了更强的模型。

结果却毫不逊色于出色。

我的跑赢市场的算法交易策略

这个投资组合好得令人难以置信。这种策略在几乎每一个可想象的方面都优于市场。

  1. 涨幅比持有SPY高出3倍,达到268%
  2. 夏普比率更高,为0.71,而持有SPY的夏普比率为0.51
  3. 最大回撤为37%,而持有SPY的最大回撤为34%
  4. 但是,平均回撤却较低,为4.35%,而持有SPY的平均回撤接近7%

这……真是太棒了。不仅利润高得多,而且似乎风险还更小?太神奇了。

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更深入地讨论这些结果

看到这些结果时,我感到非常惊讶,决定深入研究一番——这个模型做了什么,而GPT-4却没有做到?

我发现这个关键细节:在为该策略生成卖出条件时,GPT-4 在持仓上涨哪怕只有 0.15% 时就卖出。

GPT-4的卖出规则

相比之下,由OpenAI的strawberry模型创建的投资组合会在股票14天平均价格上涨15%或更多时卖出。

o1-mini模型的卖出规则

我觉得GPT-4创建的模型可能是过早卖出。我对使用GPT-4创建的投资组合做了一些小的调整。

我对这个投资组合所做的调整

最终,这个投资组合也取得了超越市场的优异回报。

调整投资组合后的收益

显然,o1-mini 模型在为我的应用创建有效投资组合方面有更好的理解,无需迭代。相比之下,GPT-4 模型需要专家用户提供一些更多的帮助。最终,两个投资组合都取得了超越市场的出色回报。

基于此实验的下一步步骤

目前,这些结果完全是回测结果——它们显示了如果我们过去部署这个投资组合会发生什么。这很有用,但还不够。我们需要看到如果我们现在部署这些投资组合会发生什么。

因此,我正在将这些策略实时部署到市场,并监控它们未来的表现。

在NexusTrade中部署策略

在NexusTrade中,部署算法交易策略实际上是一键操作。在未来几周里,我将测试AI的能力——它是否真的能够创造盈利的交易策略,还是在回测中只是碰巧成功了。

只有时间才能证明。

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结语

AI将重塑每一个行业,金融也不例外。这个实验证明,至少AI可以帮助增强你的交易决策。现在就断定完全由AI生成的投资组合在本质上更优越还为时过早,但这个实验令人震惊的地方在于,这些投资组合仅仅在几分钟内就生成了。

本文表明,来自OpenAI的语言模型都可以创建高度盈利的算法交易策略。o1模型无需任何人工干预即可做到这一点,而GPT-4模型则需要人类专家的帮助。最终,这两种模型的回测收益都远远超过了标普500指数。

但这些回测结果还不够。在未来几周内,我们将看到AI生成的投资组合的实际效果。我很期待看到这项技术的发展方向。

敬请期待结果——这可能对算法交易产生重大影响。

感谢您的阅读!通过使用NexusTrade,您可以使用自然语言创建自己的算法交易策略。想亲自尝试一下吗?今天就在NexusTrade免费注册一个账户吧。

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