作者：老余捞鱼
原创不易，转载请标明出处及原作者。
写在前面的话：本文将和大家分享如何利用OpenAI的O1推理模型，打造一套高效的市场交易策略。通过简单的数据准备和模型配置，我发现让ChatGPT来使用这个策略不仅超越了市场平均水平，还能动态适应市场变化。如果你对AI交易感兴趣，这篇用于实战的文章你绝对不容错过！
今天是2024年的最后一天，我谨以此文作为新年礼物，送给我亲爱的读者们，感谢大家这一年来对老余的鼓励和支持，祝大家 Haapy🐂Year！通过这篇文章，我将带您了解从策略制定、数据准备到实时交易的完整过程，以及我在实践中的一些关键心得。
交易系统的基本框架
如果我没记错的话，大约是在 2023 年 6 月，我第一次接触到 ChatGPT。但直到OpenAI 发布 GPT-4 后，我才下决心将其用于市场交易中。开始我用 GPT-4 模型做股票分析，写过一篇《借助 OpenAI 打造股票分析利器，探索科技股投资之道》；o1-mini 模型发布后，又用它做了半自动的交易决策辅助《基于 o1 草莓模型开发的交易策略，轻松超越 GPT-4o》、还做了融合行情预测《融合篇：用 OpenAI o1 草莓模型和 Python 预测股市行情》，又用相对稳定的 GPT-4o 模型的图像识别和决策分析能力做过实时交易系统《智能升级：构建由Open AI驱动的实时交易系统，倍增收益潜力（附源代码）》。
经过这半年多的不断尝试和探索，如今我已成功将 O1模型（专为高能数据分析打造）整合进一个完整可用的能力框架中。我有信心，这个稳定的工具在一段时间内，将大概率保持其跑赢市场的表现。
在深入探讨如何使用 ChatGPT 实现这一目的之前，有必要先了解创建交易系统框架及基本步骤。
整个框架我将其分为六部分，或者说是6个步骤，它们分别是：
- 确定交易策略：列出清晰具体的交易方法,包括规则、指标和目标,与你的财务目标保持一致。
- 准备市场数据：访问并收集分析和策略测试所需的历史或实时财务数据。
- 设置开发环境：包括技术实现所需的工具和平台,这里模型我们使用OpenAI 的 O1,而编程软件用的是Python。
- 回测你的策略：使用历史数据模拟您的交易策略,以评估其有效性并确定潜在的改进措施。
- 持续优化性能：通过调整参数、改进执行和提高效率来完善战略,以取得更好的成果。
- 设置实时交易：该策略连接到经纪商 API,开始进行实时交易。
步骤 1：确定交易策略
开始你需要列出清晰具体的交易方法，包括规则、指标和目标，而且必须和你的财务目标保持一致。
假设您想创建一个均值回归策略：均值回归策略的假定是随着时间的推移，价格会回归到历史平均水平。该策略包括使用简单移动平均线、RSI、布林线或z 值等统计指标来识别超买或超卖情况。
你可以对 O1使用下面这段提示词（prompt）：
define trading strategy using this Objective: Buy when the price falls below the lower Bollinger Band (indicating oversold conditions) and sell when the price rises above the upper Bollinger Band (indicating overbought conditions).
翻译成中文：当价格跌破布林带下轨（表示超卖状态）时买入，当价格升到布林带上轨（表示超买状态）时卖出。–但我强烈建议提示词尽量使用英文，你会少很多不必要的解释工作。
步骤 2：准备市场数据
我首先收集了一组基本的历史市场数据，输入模型。其中包括：
- 价格数据：历史开盘价、最高价、最低价和收盘价。
- 交易量：每天交易的股票数量。
- 市场指标：我添加了一些重要的技术指标，如移动平均线和 RSI（相对强弱指数），使预测更加准确。
以下是我如何使用 Python 的雅虎财经 API （后期可换成你自己券商或付费的更快更稳定API）获取这些数据的：
import yfinance as yf# Download historical data for a stock or index
data = yf.download("SPY", start="2021-01-01", end="2024-12-30")
data = data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']]
data.reset_index(inplace=True)
print(data.head())此脚本可下载标准普尔 500 ETF (SPY) 的每日历史数据。
步骤 3：设置开发环境
要访问 OpenAI 的 O1 模型，您需要一个 OpenAI API 密钥。获得 API 密钥后，在代码中对其进行配置，以便轻松访问 O1 的功能：
import openaiopenai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'设置好访问权限后，就可以创建一个函数，使用提示符生成交易策略：
def generate_trading_strategy(data):
prompt = """
Analyze historical price data, trading volume, and indicators such as moving averages and RSI. Identify buy/sell signals for short-term trades, aiming to maximize returns and minimize risk.
"""
response = openai.Completion.create(
model="o1-model", # Replace with the correct model ID
prompt=prompt,
max_tokens=150,
temperature=0.7
)
strategy = response.choices[0].text.strip()
return strategystrategy = generate_trading_strategy(data)
print("Generated Strategy:", strategy)该提示提供基本指令，要求 O1 模型根据输入数据创建买入/卖出信号。
步骤 4：回测你的策略
为了测试该策略，我使用了 Python 中流行的回溯测试库 Backtrader。如果你对 Backtrader不熟悉，点这里《最适合初级算法交易者的 Python 计算库》。
通过回测，我们可以看到该策略在历史数据下的表现。以下是在 Backtrader 中执行生成策略的代码：
import backtrader as btclass O1Strategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
self.sma_short = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=5)
self.sma_long = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)
self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close)
def next(self):
if self.sma_short > self.sma_long and self.rsi < 70:
self.buy()
elif self.sma_short < self.sma_long and self.rsi > 30:
self.sell()# Initialize Cerebro for backtesting
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(O1Strategy)
data_feed = bt.feeds.PandasData(dataname=data)
cerebro.adddata(data_feed)# Set initial cash and commission
cerebro.broker.setcash(10000)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)# Run the backtest
print("Starting Portfolio Value:", cerebro.broker.getvalue())
cerebro.run()
print("Ending Portfolio Value:", cerebro.broker.getvalue())Backtrader 设置应用了该策略，其中简单的移动平均线交叉根据 RSI 值触发买入和卖出信号。
步骤5：持续优化性能
根据回测结果，可以对策略进行了改进，加入了更多指标，比如 MACD（移动平均收敛背离）和布林带，以获得更好的表现。
class O1RefinedStrategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
self.sma_short = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=5)
self.sma_long = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)
self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close)
self.macd = bt.indicators.MACD(self.data.close)
self.bbands = bt.indicators.BollingerBands(self.data.close)
def next(self):
if self.sma_short > self.sma_long and self.rsi < 70 and self.macd.macd > self.macd.signal:
self.buy()
elif self.sma_short < self.sma_long and self.rsi > 30 and self.macd.macd < self.macd.signal:
self.sell()通过添加更多指标，该策略能更准确地适应短期市场趋势，也会帮你建立起一套身边有一位交易分析推理大师（O1）的专属个人风格交易系统。
步骤 6：设置实时交易
经过回溯测试后，我将该策略连接到经纪商 API，开始进行实时交易。Alpaca 是 Python 交易的热门选择。以下是我连接 Alpaca 并设置买入/卖出订单的过程：
import alpaca_trade_api as tradeapiALPACA_API_KEY = 'YOUR_ALPACA_API_KEY'
ALPACA_SECRET_KEY = 'YOUR_ALPACA_SECRET_KEY'
APCA_API_BASE_URL = 'https://paper-api.alpaca.markets'api = tradeapi.REST(ALPACA_API_KEY, ALPACA_SECRET_KEY, APCA_API_BASE_URL, api_version='v2')def place_trade(action, qty, symbol='SPY'):
if action == "buy":
api.submit_order(
symbol=symbol,
qty=qty,
side='buy',
type='market',
time_in_force='gtc'
)
elif action == "sell":
api.submit_order(
symbol=symbol,
qty=qty,
side='sell',
type='market',
time_in_force='gtc'
)# Example: place a buy order
place_trade('buy', 1, symbol='SPY')该代码将 O1 模型生成的交易信号与 Alpaca 平台上执行的实时订单联系起来。
在实际交易中的表现
转入实时交易后，O1 驱动的策略开始持续跑赢市场。以下是我的业绩摘要：
- 更高的回报率：在系统运行的3个月中，月回报率比 SPY500 指数高出约 15-20%。
- 降低波动：该模型的实时适应性最大限度地减少了我的回测和缩水。
- 动态调整：O1 可无缝适应新闻事件和市场波动，根据实时数据完善的买入/卖出建议。
一些建议
如果您有兴趣制定类似的策略，以下是根据我的经验提出的一些建议：
- 从清晰的提示开始：简单明了的指示能带来更好的交易信号。
- 彻底回测：在不同的时间框架内进行测试有助于确认模型的有效性。
- 完善和迭代：根据回溯测试结果添加更多指标或调整参数。
观点总结
通过上面介绍的这些步骤和方法，你也能快速创建一个交易系统。
- O1 模型的应用显著提高了交易策略的效率和回报率，通过实时数据分析和动态调整，策略能够在市场中持续获得超额回报。
- 数据准备和处理是制定交易策略的关键步骤，包括收集历史市场数据、交易量以及技术指标等。
- 回溯测试对于评估和优化交易策略至关重要，它可以帮助交易者在实际投入资金之前预测策略的有效性和风险。
- 策略的微调和迭代是一个持续的过程，通过添加更多的技术指标和根据市场变化调整参数，可以进一步提升策略的性能。
- 将策略与经纪平台的 API 集成，可以实现自动化交易，这样可以减少人为因素，提高交易的响应速度和执行效率。
- 实时交易中的动态调整能够帮助策略适应市场变化，特别是在新闻事件和市场波动性较高的情况下。
- 制定交易策略时应遵循的关键原则包括清晰的指令、彻底的回溯测试和持续的策略优化。
感谢您阅读到最后，希望本文能给您带来新的收获。祝您投资顺利！如果对文中的内容有任何疑问，请给我留言，必复。
本文内容仅限技术探讨和学习，不构成任何投资建议。
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