Магия ChatGPT или пишем индикатор для QUIK

07 марта 2023, 13:11
|
Jump_in_the_sky

Коротко: я в восторге.

Пока еще этот AI далек от совершенства, но то, что он может уже сейчас, лично меня поразило.

Здесь немного не по теме: сделал запрос на создание шаблона сайта и через пару минут у меня был готов html и css код для дальнейшего креатива. Да, их миллионы готовых. Да, глобально это просто копипаст кусков кода из сети. НО: правильно формулируя задачу, на выходе получаем почти готовый результат чужими руками и что немаловажно – с возможностью объяснения и правки хоть каждой запятой.
Безусловно, для полноценной работы нужно понимать, как все работает и устроено, но рутину уже сейчас можно решать без лишней траты времени (далее по тексту это утверждение актуально).

Да, для создания кода для тестов торговых стратегий AI тоже отлично подходит. ОНО написало код, который берет рыночные данные (YF, в моем случае), лаконично описал стратегию и выдал четыре результата по тесту, включая итоговую доходность. У меня бы ушло N-минут/часов, в зависимости от сложности и наличия схожего кода (плюс правок), либо поиска его в сети. Для AI это вопрос пары минут.

Теперь от слов к делу.

Описанные ниже индикаторы есть, пожалуй, везде. Ничего в них сложного и даже можно рыбку поймать. Сам же процесс создания их меня очень порадовал.

На входе имеем задачу создать код обычной линейной регрессии (Linear Regression) в виде индикатора под QUIK на QLUA.
На само написание ушло не более 10 минут с учетом правок и исправления ошибок. Я просто кормил (копировал и вставлял в чат) ему ошибки из терминала и он сам вносил правки.

Итогом стала вот такая линия:

Линейная регрессия готова.
Зачем останавливаться? Добавим линий и отложим стандартные отклонения с коэффициэнтом 2. Точнее попросим об этом. Меньше минуты и код приветствует тебя. Ну это же восхитительно.

Это не подключение библиотеки, нет. Это внесение изменений в код по новым формулам, а точнее перенос их на понятный QUIK`у язык, пока ты пьешь кофе или играешь на гитаре. Результат:

Далее попросил сделать для меня SLOPE версию, чтобы наклоны видеть и… Готово. Да проще пареной репы. За это время я только и успел что смахнуть пыль с монитора. Я только нулевую линию добавил на скорую руку:

Выводы пусть каждый для себя сделает сам. Их очень много и не только по теме трейдинга и создания роботов, тестов и т.п.

Я же для себя нашел отличного собеседника на английском языке, помощника в правке кода и своего рода ментора, потому что он может объяснить и показать на примере, как и что работает. С одной оговоркой: нужно правильно спрашивать.

спецраздел:
торговые роботы

обсудить на форуме:
QUIK

Ключевые слова:
торговые роботы,
quik

★8

42 комментария

Комментарий закреплен пользователем Jump_in_the_sky

Вот сам код регрессии с отклонениями:

Settings = 
{
    Name 			= "*Linear_Regression with Standard Deviation Bands", 
    Period 			= 20,
    show_line		= 1,
    show_bands      = 1,
    bands_coeff     = 2,

    line = 
    {
        {
            Width 	= 2,
            Name 	= "Linear_Regression",
            Type 	= TYPE_LINE, 
            Color 	= RGB(255, 0, 0)
        },
        {
            Width 	= 1,
            Name 	= "Upper_Band",
            Type 	= TYPE_LINE, 
            Color 	= RGB(0, 255, 0)
        },
        {
            Width 	= 1,
            Name 	= "Lower_Band",
            Type 	= TYPE_LINE, 
            Color 	= RGB(0, 255, 0)
        }
    }
}

function LinearRegression(index, period)
    if index == 1 then
        Closes = {}
    end
    Closes[index] = C(index)
    if index >= period then
        sumX = 0
        sumY = 0
        sumXY = 0
        sumXX = 0
        for i = 0, period - 1 do
            x = i + 1
            y = Closes[index - period + x]
            sumX = sumX + x
            sumY = sumY + y
            sumXY = sumXY + x * y
            sumXX = sumXX + x * x
        end
        slope = (period * sumXY - sumX * sumY) / (period * sumXX - sumX * sumX)
        intercept = (sumY - slope * sumX) / period
        
        -- Calculate standard deviation bands
        stdev_sum = 0
        for i = 0, period - 1 do
            stdev_sum = stdev_sum + (Closes[index - period + i + 1] - slope * i - intercept)^2
        end
        stdev = math.sqrt(stdev_sum / period)
        upper_band = slope * period + intercept + stdev * Settings.bands_coeff
        lower_band = slope * period + intercept - stdev * Settings.bands_coeff
        
        return slope * period + intercept, upper_band, lower_band
    end
end

function Init()
    return #Settings.line
end

function OnCalculate(index)
    line, upper_band, lower_band = LinearRegression(index, Settings.Period)
    if index >= Settings.Period and Settings.show_bands == 1 then
        return line, upper_band, lower_band
    end
    return line
end

Авторизация

Ленты

Форумы

Участники

Котировки

Акции

Календарь

Информация

Книги

Магия ChatGPT или пишем индикатор для QUIK

полезные записи за 24 часа

Лучшие записи за 24 часа

самые обсуждаемые сегодня

теги блога Jump_in_the_sky