OpenAI ve Coinbase API Kullanan Gelişmiş Kripto Para Ticaret Botu

Hızla gelişen kripto para dünyasında, kırmızı çizginin bir adım önünde olmak, doğru verilere, akıllı analizlere ve hassas uygulamalara erişim gerektirir. Kırmızı çizgi diyorum çünkü işin içinde olmayan ve kripto hakkında hiçbir bilgisi bulunmayan kişiler genelde bu piyasanın özellikle para kazanmak adına çok kolay olduğunu düşünürler. O yüzden insan olarak bazı yapay zeka sistemlerinin ve yenilikçi bir takım uygulamalara ait API’lerin gücünden yararlanmak, bu değişken ortamda gezinmede önemli avantajlar sağlayabilir.

Bu makalede, OpenAI’ye ait, GPT-4 ile birlikte Coinbase API’sini kullanarak gelişmiş bir kripto para botunun geliştirilmesine bakacağız. Trade botumuz yalnızca geçmiş fiyat verilerini alıp fiyat hareketi tahminleri oluşturmakla kalmayacak, aynı zamanda teknik analizleri içerecek ve kapsamlı bir ticaret çözümü için birden fazla kripto para birimini destekleyecektir. Gerekli kütüphaneleri kurma, trade botunu oluşturma, teknik göstergeler ve portföy yönetimi gibi gelişmiş özellikleri entegre etme sürecinde size yol göstermeye çalışacağım. Bu yazının sonunda, sürekli değişen kripto para dünyasında bilinçli kararlar almak için AI (YapayZeka) ve API’lerin gücünden yararlanan özelleştirilebilir ve genişletilebilir bir trade botu oluşturmak için sağlam bir temele sahip olacaksınız.

OpenAI ve Coinbase API’ye Başlarken
Öncelikle gerekli kütüphaneleri kuralım. OpenAI, Coinbase API Python (coinbasepro-python) ve request kütüphanesine ihtiyacımız olacak.

pip install openai coinbasepro-python requests TA-Lib

Artık gerekli kütüphaneleri kurduğumuza göre, bunları Python betiğimize içe aktararak başlayabiliriz:

import openai
import cbpro
import requests

Tokenların Fiyatını ve Hareketini Analiz Etme;
Belirli bir kripto para biriminin geçmiş fiyat verilerini almak için Coinbase API’si ile birlikte coinbasepro-python kütüphanesindeki PublicClient sınıfından get_product_historic_rates metodunu kullanacağız.

public_client = cbpro.PublicClient()

def get_historical_data(product_id, granularity=86400):
    rates = public_client.get_product_historic_rates(product_id, granularity=granularity)
    return rates

Yukarıdaki işlevde, product_id ticaret çiftini (ör. ‘BTC-USD’) temsil eder ve ayrıntı düzeyi, saniye cinsinden veri noktaları arasındaki zaman aralığıdır (ör. günlük veriler için 86400). Ayrıntı düzeyini ihtiyaçlarınıza göre ayarlayabilirsiniz.

OpenAI Kullanarak Tahmin Yapmak
Artık geçmiş verilerimiz olduğuna göre, gelecekteki fiyat hareketleri hakkında tahminler yapmak için OpenAI’nin GPT-4’ünü kullanabiliriz. Bunu yapmak için OpenAI API api anahtarımızı kurmamız ve tahminler üretecek bir fonksiyon oluşturmamız gerekiyor.

openai.api_key = "your_openai_api_key"

def generate_prediction(prompt, model="text-davinci-002", tokens=100):
    response = openai.Completion.create(
        engine=model,
        prompt=prompt,
        max_tokens=tokens,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )
    return response.choices[0].text.strip()

Bu işlevde, istem GPT-4 modeli için giriş metnidir, model GPT-4 modelinin adıdır ve belirteçler çıktıda üretilecek maksimum belirteç sayısıdır.

Bilgileri Kalibre Etme ve İşlemleri Gerçekleştirme
İşlemlerin ne zaman yürütüleceği konusunda bilinçli kararlar almak için artık geçmiş verileri ve OpenAI tahminlerini birleştirebiliriz. Bunu yapmak için verileri analiz eden ve öneriler sunan bir işlev oluşturabiliriz.

def make_recommendation(historical_data, predictions):
    # Bir öneride bulunmak için verileri ve tahminleri analiz edin
    # Burada, bilgileri kalibre etmek için kendi mantığınızı uygulayabilirsiniz
    # ve işlemlerin yürütülmesi konusunda bilinçli bir kapythonrar verebilirsiniz

    return recommendation

Bu işlev, işlemlerin yürütülmesine ilişkin bir öneri sağlamak için geçmiş verileri ve GPT-4 modeli tarafından oluşturulan tahminleri analiz etmelidir. Uzmanlığınıza ve piyasa anlayışınıza dayalı olarak kendi mantığınızı uygulayabilirsiniz.

def main():
    product_id = "BTC-USD"
    historical_data = get_historical_data(product_id)

    # Prepare the input prompt for GPT-4
    prompt = f"Based on the historical data of {product_id}, predict the future price movement: {historical_data}"

    predictions = generate_prediction(prompt)

    recommendation = make_recommendation(historical_data, predictions)

    print(recommendation)

Crypto_predictor.py dosyanızın sonuna aşağıdaki satırları ekleyerek betiği çalıştırın:

if __name__ == "__main__":
    main()

Şimdi komut dosyasını şu komutla çalıştırabilirsiniz:

python crypto_predictor.py

Bu komut dosyası, geçmiş verileri getirecek, GPT-4 kullanarak tahminler oluşturacak ve verilere ve tahminlere dayalı olarak kripto para biriminin satın alınması, satılması veya tutulması konusunda bir öneride bulunacaktır. Bilgileri kalibre etmek ve bilinçli kararlar almak için make_recommendation işlevinde kendi mantığınızı uygulamanız gerektiğini unutmayın. Bu komut dosyası tarafından oluşturulan tahminlerin garanti edilmediğini ve mevcut ticaret stratejilerinize ek bilgi olarak ele alınması gerektiğini de unutmayın. Yatırım kararları verirken daima dikkatli olun ve risk yönetimi tekniklerini kullanın.
Bir adım daha ileri götürelim:

import openai
import cbpro
import requests
from typing import List
import numpy as np
import pandas as pd
import talib

class CryptoTradingBot:
    def __init__(self, openai_api_key: str, product_ids: List[str]):
        self.openai_api_key = openai_api_key
        self.product_ids = product_ids
        self.public_client = cbpro.PublicClient()

    def get_historical_data(self, product_id: str, granularity: int = 86400) -> pd.DataFrame:
        rates = self.public_client.get_product_historic_rates(product_id, granularity=granularity)
        df = pd.DataFrame(rates, columns=["time", "low", "high", "open", "close", "volume"])
        df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="s")
        df.set_index("time", inplace=True)
        return df

    def generate_prediction(self, prompt: str, model: str = "text-davinci-002", tokens: int = 100) -> str:
        openai.api_key = self.openai_api_key
        response = openai.Completion.create(
            engine=model,
            prompt=prompt,
            max_tokens=tokens,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.5,
        )
        return response.choices[0].text.strip()

    def technical_analysis(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        df["SMA"] = talib.SMA(df["close"], timeperiod=10)
        df["RSI"] = talib.RSI(df["close"], timeperiod=14)
        df["MACD"], df["MACD_signal"], _ = talib.MACD(df["close"], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
        return df

    def make_recommendation(self, historical_data: pd.DataFrame, predictions: str) -> str:
        # Implement your own logic for generating recommendations based on historical data, predictions, and technical indicators.
        # You can use the provided technical_analysis method to add indicators to your historical data DataFrame.
        pass

    def main(self):
        for product_id in self.product_ids:
            historical_data = self.get_historical_data(product_id)
            historical_data = self.technical_analysis(historical_data)

            prompt = f"Based on the historical data and technical indicators of {product_id}, predict the future price movement: {historical_data.tail(10).to_dict()}"
            predictions = self.generate_prediction(prompt)

            recommendation = self.make_recommendation(historical_data, predictions)
            print(f"Recommendation for {product_id}: {recommendation}")

if __name__ == "__main__":
    openai_api_key = "your_openai_api_key"
    product_ids = ["BTC-USD", "ETH-USD", "LTC-USD"]

    trading_bot = CryptoTradingBot(openai_api_key, product_ids)
    trading_bot.main()

Yukarıda openai ve coinbase api’sini bir adım daha ileriye götürüp bir bot yazdık ama en iyi simülasyon sonucu almak için aşağıdaki önerilere lütfen bakın.

1- Pazar eğilimlerinin kapsamlı bir analizini sağlamak için çok çeşitli geçmiş verileri kullanın.

2- Özel kullanım durumunuza en uygun olanı bulmak için farklı GPT-4 modelleri ve parametreleriyle denemeler yapın.

3- Tahminlerinizin doğru ve alakalı kalmasını sağlamak için egzersiz verilerinizi sürekli olarak güncelleyin.

4- Modelinizi iyileştirmek ve performansını artırmak için her zaman tahminlerinizi gerçek piyasa hareketlerine karşı test edin.

5- Tahminlerin garanti olmadığını ve yatırım kararları verirken her zaman risk yönetimi stratejilerini kullanmanız gerektiğini unutmayın.

6- GPT-4 modelinin tahminlerini tamamlamak için teknik ve temel analiz gibi ek göstergeler ve stratejiler kullanın.

7- API anahtarlarınızı güvende tutun ve ticaret botlarınızı ve komut dosyalarınızı korumak için en iyi uygulamaları izleyin.

8- Otomatik ticaret stratejilerini uygularken yerel düzenlemelere ve borsa kurallarına uygunluğu sağlayın.

9- Modelinizin performansını sürekli olarak izleyin ve stratejilerinizi piyasa koşullarına ve gelişen kripto para birimi ortamına göre uyarlayın.

10- Farklı teknik göstergelere veya gösterge kombinasyonlarına dayalı ek ticaret stratejileri uygulayın.

11- Daha iyi tahminler için farklı GPT-4 modelleri kullanın veya mevcut modelde ince ayar yapın.

12- Tahminleri iyileştirmek için haber duyarlılığı, sosyal medya duyarlılığı veya zincir üstü veriler gibi ek veri kaynaklarını dahil edin.

13- Varlıklarınızı, bakiyenizi ve performansınızı izlemek için bir portföy yönetim sistemi entegre edin.

14- Tavsiyelere dayalı olarak ticaret sürecini otomatikleştirmek için seçilen ticaret platformunun (ör. Coinbase Pro) kimliği doğrulanmış API’sini kullanarak işlemleri yürütmeye çalışın.

15- Botun performansını izlemek ve algoritmalarda veriye dayalı iyileştirmeler yapmak için günlük kaydı ve izleme işlevi ekleyin.

16- Botun tahminlerini, önerilerini ve performansını görselleştirmek için bir kullanıcı arayüzü veya web panosu ekleyin.

Bu makalede, OpenAI’nin GPT-4’ünü ve Coinbase API’sini kullanarak gelişmiş bir kripto para ticaret botunun geliştirilmesini inceledik. Geçmiş fiyat verilerini, yapay zeka tarafından üretilen tahminleri, teknik analizi ve birden çok kripto para birimi desteğini birleştirerek, tüccarların dijital para birimlerinin karmaşık ve değişken dünyasında gezinmesine yardımcı olabilecek güçlü ve uyarlanabilir bir ticaret çözümü yarattık. Ticaret botunuzu geliştirmeye ve rafine etmeye devam ederken, yeteneklerini daha da geliştirmek için ek veri kaynakları, ticaret stratejileri ve risk yönetimi tekniklerini dahil etmeyi düşünün. Ayrıca yapay zeka modelleri tarafından üretilen tahminlerin garanti edilmediğini ve diğer ticaret stratejileri ve risk yönetimi uygulamalarının yanında ek bilgi olarak kullanılması gerektiğini unutmayın.

Yapay zekanın gücünden, yenilikçi API’lerden ve ticaret stratejilerinde sağlam bir temelden yararlanarak, sürekli değişen kripto para birimi manzarasında eğrinin önünde kalmanızı sağlayan son teknoloji bir ticaret botu oluşturabilirsiniz. Kripto para birimleri dünyası yüksek riskli, yüksek kazançlı bir ortam olmaya devam ettiğinden, yatırım kararları verirken her zaman dikkatli ve özenli olmayı unutmayın.

133530cookie-checkOpenAI ve Coinbase API Kullanan Gelişmiş Kripto Para Ticaret Botuyes