QuantGPT

¿Bienvenido a QuantGPT?

Interfaz de IA con análisis cuantitativo para una mejor creación de estrategias

QuantGPT es una herramienta de código abierto diseñada para quants que buscan aprovechar el poder de la extensa documentación de vectorbt PRO a través de una interfaz de usuario intuitiva. Nuestro objetivo es proporcionar un puente transparente entre la documentación compleja y el usuario final, utilizando las capacidades del procesamiento avanzado del lenguaje natural.

Características

Búsqueda de documentación impulsada por IA: consulte toda la documentación de vectorbt PRO utilizando lenguaje natural, haciendo que la búsqueda de información sea tan simple como escribir una pregunta. Comprensión contextual: obtenga conocimientos e información contextual directamente relacionados con sus consultas de búsqueda, asegurándose de comprender no sólo el "cómo", sino también el "por qué" detrás de varias estrategias analíticas. Desarrollo de estrategias eficiente: encuentre rápidamente las funciones, parámetros y módulos que necesita, ahorrándole tiempo y agilizando el proceso desde la concepción hasta la ejecución. Filosofía central QuantGPT se construye con la creencia de que las herramientas adecuadas pueden mejorar significativamente la capacidad y la eficiencia del desarrollo de estrategias cuantitativas. Al fusionar la IA con la creación de estrategias, no solo simplificamos el proceso de búsqueda; Estamos redefiniendo cómo interactúan los cuantos con la información.

Comunidad y colaboración

Como proyecto impulsado por la comunidad, QuantGPT prospera gracias a los esfuerzos y contribuciones colaborativos. Ya sea a través de código, ideas o comentarios, sus aportes ayudan a dar forma al futuro de las herramientas de desarrollo de estrategias cuantitativas.

Empezar

Sumérjase en la experiencia QuantGPT para mejorar sus estrategias comerciales y contribuir al panorama en evolución del análisis cuantitativo.

Destaca o bifurca el repositorio para mostrar tu apoyo y mantenerte actualizado. Consulte las pautas de contribución para ver cómo puede ser parte del viaje. Nota: QuantGPT es un proyecto en constante evolución. Empezamos con vectorbt PRO, pero el horizonte es amplio. El objetivo es eventualmente integrar una multitud de bibliotecas y herramientas analíticas, creando un ecosistema versátil para el análisis cuantitativo.

Explore QuantGPT , donde los algoritmos combinan estrategias a la velocidad del pensamiento.

Instalación

Asegúrese de que Conda esté instalado en su sistema. De lo contrario, descárguelo del sitio web oficial de Conda. Siga estos pasos para configurar QuantGPT :

Paso 1: clonar el repositorio

Comience clonando el repositorio QuantGPT en su máquina local:

git clone https://github.com/rnikitin/quantgpt.git
cd quantgpt

Paso 2: crear y activar el entorno Conda

Cree un entorno Conda con Python 3.10 y actívelo:

conda create --name quantgpt python=3.10
conda activate quantgpt

Paso 3: instale Scrapy

Dentro del entorno de Conda, instale Scrapy usando Conda o pip:

conda install -c conda-forge scrapy

o

pip install Scrapy

Consulte la documentación oficial de Scrapy para obtener más detalles.

Paso 4: instalar las dependencias restantes

Con Scrapy instalado, use pip para instalar las otras dependencias necesarias:

pip install -r requirements.txt

Paso 5: configurar variables de entorno

Cambie el nombre env.example a .env y complete las variables necesarias:

Variables obligatorias:

OPENAI_API_KEY= " sk-XXXX "
GPT_MODEL= " gpt-4 "

Variables opcionales: adquiéralas desde Chainlit Cloud si es necesario aquí o elimínelas por completo, si no necesita persistencia en este momento. Puede leer más sobre la persistencia y la plataforma Literal AI aquí.

LITERAL_API_KEY= " cl_XXX "

Cómo generar CHAINLIT_AUTH_SECRET puedes leer aquí. Para agregar CHAINLIT_AUTH_SECRET al archivo .env , puede usar el siguiente comando:

chainlit create-secret

Paso 6: ejecute el raspador

Navegue al directorio quant_scraper para prepararse para ejecutar el raspador:

 cd quant_scraper

Ejecute el raspador, pasando secret_url directamente al comando:

scrapy crawl vbt_pro -a secret_url= " pvt_XXXX "

pvt_XXXX debe obtenerse de la membresía VectorBT Pro.

Una vez completado, vuelva al directorio raíz del proyecto:

 cd ..

Paso 7: inicie la interfaz de usuario

Con todo configurado, inicie la interfaz de usuario:

chainlit run quantgpt.py

Espere de 3 a 5 minutos en la primera ejecución para crear el índice de Vector Store, dependiendo de la velocidad de su conexión a Internet.

Comience a usar QuantGPT

Su configuración de QuantGPT está completa. El modelo de IA predeterminado es GPT-4, pero puede ajustarlo en el archivo .env . Tenga en cuenta los costos de indexación y solicitudes, que pueden rondar $1 por indexación y $0,2 por solicitud.

Cómo funciona

QuantGPT opera en una secuencia de pasos que involucran la extracción, transformación y generación de respuestas de datos:

1. Extracción de datos:

   • Rastreo web: utilizando Scrapy , el sistema navega mediante programación por el sitio web de documentación de vectorbt pro para recuperar contenido.

2. Transformación:

   • Indexación: el módulo llama_index procesa los datos recopilados, segmentando los documentos según los encabezados de rebajas ("##") en secciones indexadas.
   • Generación de preguntas: para aumentar el contenido indexado, gpt-3.5-turbo genera preguntas relacionadas para cada sección, ampliando los metadatos de los documentos.
   • Integración de VectorIndex: las secciones del documento resultante, junto con sus metadatos, se almacenan en VectorIndex .

3. Generación de respuesta:

   • Recuperación de documentos: en respuesta a las consultas de los usuarios, el sistema extrae secciones relevantes del VectorIndex .
   • Composición resumida: emplea el método tree_summary para sintetizar la información en una respuesta coherente y contextualmente relevante.

El enfoque tiene como objetivo ofrecer respuestas de calidad SOTA a partir de una documentación extensa, con la contrapartida de mayores costos de pago por consulta.

Uso

QuantGPT está diseñado para interactuar con Chainlit, aprovechando sus sólidas capacidades de interfaz de usuario de chatbot, ideal para interactuar y evaluar modelos de lenguaje grandes (LLM) para aplicaciones comerciales cuantitativas.

Acceso inicial

Al iniciar la aplicación, es posible que se le soliciten las credenciales de inicio de sesión. Utilice la siguiente combinación predeterminada:

Nombre de usuario: administrador Contraseña: administrador

Chainlit requiere este paso de autenticación para aquellos que requieren persistencia dentro de su instancia. Es un marcador de posición y debe reemplazarse con medidas de autenticación adecuadas en producción o si se manejan datos confidenciales.

Interfaz conversacional

La aplicación se presenta como una interfaz de chat, proporcionando una forma intuitiva de interactuar con la IA subyacente. Sin embargo, es importante tener en cuenta algunas limitaciones actuales:

Conciencia contextual

• Cada interacción se trata de forma independiente. La IA no conserva el contexto de preguntas anteriores. Para compensar esto, proporcione información completa dentro de cada consulta para facilitar una respuesta más precisa.

Indexación

• La función de indexación se encuentra en las primeras etapas de desarrollo. Se prevé que la incorporación de la extracción de metadatos, como se demuestra en la Guía de extracción de metadatos de LlamaIndex, mejorará significativamente la capacidad de la IA para recuperar y utilizar información relevante de la documentación indexada.

Limitaciones y oportunidades de desarrollo

A medida que QuantGPT evolucione, también lo harán sus capacidades. Las limitaciones actuales son oportunidades de crecimiento y desarrollo:

• Memoria de contexto: las iteraciones futuras podrían incluir memoria de contexto para conversaciones fluidas.
• Indexación de metadatos: se espera que las mejoras en la indexación de metadatos refinen la comprensión y la precisión de la respuesta de la IA.

¡Llamando a todos los desarrolladores de LLM!

Si es un desarrollador de LLM o un entusiasta, su experiencia puede ayudar QuantGPT a alcanzar su máximo potencial. Se recomienda encarecidamente la experimentación, las pruebas y las contribuciones. Si tiene ideas o mejoras, bifurque el repositorio, realice los cambios y envíe una solicitud de extracción. ¡Tus contribuciones son valiosas y siempre bienvenidas!

Hoja de ruta

Esto es lo que hay en el horizonte para QuantGPT :

Futuro próximo:

• Conversaciones conscientes del contexto: implemente un modo de chat completo con memoria para un contexto más rico.
• Arquitectura desacoplada: elimine la indexación/consulta de quantgpt.py para permitir una experimentación flexible a través de un cuaderno de Python.
• Mejoras de metadatos: introduzca extracciones de metadatos para una mejor precisión de búsqueda.

Mirando hacia el futuro:

• Indexación de enlaces directos: agregue capacidades de chat para analizar e indexar contenido de enlaces en tiempo real.
• Análisis de archivos: amplíe la indexación para incluir el análisis de archivos para diversos formatos de datos.

Visión a largo plazo:

• Trabajo en equipo de agentes de LLM: reúna un equipo de agentes de LLM para respaldar la investigación avanzada y potencialmente automatizar el análisis comercial.

Cada paso tiene como objetivo hacer de QuantGPT un asistente más inteligente e intuitivo para la comunidad de comercio cuantitativo.

Visión para QuantGPT

QuantGPT comenzó como un proyecto personal surgido de la necesidad de navegar y aprovechar las capacidades de la poderosa pero intrincada biblioteca vectorbt.pro. Sin embargo, la visión de quantgpt se extiende mucho más allá de una única herramienta o biblioteca. Se trata de construir un ecosistema integral que permita a los operadores y desarrolladores cuantitativos convertir datos complejos y estrategias sofisticadas en conocimientos prácticos y sistemas comerciales operativos.

Ampliando el ecosistema

Aquí hay algunas ideas sobre cómo podría evolucionar QuantGPT :

• Traducción de estrategias: automatice la traducción de estrategias comprobadas desde vectorbt a otras plataformas comerciales como freqtrade, lo que permite a los usuarios pasar fácilmente de entornos de investigación a entornos comerciales reales.

• Integración de conocimientos: incorpore una amplia gama de recursos financieros cuantitativos, como artículos académicos, tutoriales y libros, en el índice QuantGPT . Esto permitiría a los usuarios consultar y aplicar teorías y modelos complejos directamente a sus estrategias comerciales.

• Aprendizaje interactivo: utilice la interfaz de usuario conversacional para crear un entorno de aprendizaje interactivo donde los operadores menos experimentados puedan hacer preguntas y recibir explicaciones, fragmentos de código o referencias a materiales relevantes, aplanando así la curva de aprendizaje de conceptos cuantitativos complejos.

• Análisis de datos en tiempo real: conecte QuantGPT con fuentes de datos de mercado en tiempo real, lo que le permitirá proporcionar análisis e información sobre la marcha basados ​​en las condiciones actuales del mercado.

• Indexación personalizada: permita a los usuarios crear índices personalizados a partir de sus propios conjuntos de datos, lo que permite obtener conocimientos personalizados y desarrollar estrategias basadas en información patentada.

Un llamado a la innovación colectiva

QuantGPT no es sólo una herramienta; es una plataforma para la innovación. Así es como podría servir a la comunidad:

• Desarrollo colaborativo: anime a los desarrolladores y quants a contribuir al crecimiento de QuantGPT , ya sea mediante contribuciones de código, compartiendo conjuntos de datos o desarrollando complementos para funcionalidades adicionales.

• Cerrar brechas: al actuar como enlace entre varias herramientas y plataformas cuantitativas, QuantGPT podría optimizar el flujo de trabajo para el desarrollo de estrategias y las pruebas retrospectivas, haciéndolo más eficiente y accesible.

• Democratizar el comercio cuantitativo: ayude a derribar las barreras de entrada en el espacio del comercio cuantitativo, haciendo que las herramientas comerciales y los análisis avanzados sean accesibles a una audiencia más amplia.

El futuro de QuantGPT es tan limitado como nuestra creatividad colectiva. A medida que crece y se adapta, QuantGPT aspira a convertirse en una piedra angular en el conjunto de herramientas de todo operador cuantitativo, desde el principiante curioso hasta el profesional experimentado. Únase a nosotros para dar forma al futuro del comercio cuantitativo.

agradecimiento especial

Un sincero agradecimiento a las personas y equipos cuyo trabajo ha sido fundamental para el desarrollo de QuantGPT :

• @polakowo , por crear vectorbt.pro, una biblioteca que ha democratizado significativamente el comercio cuantitativo.
• OpenAI , para los modelos GPT que han redefinido nuestra interacción con el aprendizaje automático y el análisis de datos.
• LlamaIndex , por la poderosa herramienta de indexación que hace que grandes cantidades de datos sean accesibles y procesables.
• Chainlit , por proporcionar una interfaz de usuario fácil de usar, que permite una forma fluida e intuitiva de interactuar con QuantGPT .

Sus contribuciones colectivas no sólo han inspirado sino que también han permitido que este proyecto se haga realidad.

Licencia

QuantGPT está disponible bajo la licencia MIT. Esta licencia permisiva permite la reutilización dentro de software propietario siempre que todas las copias del software con licencia incluyan una copia de los términos de la licencia MIT y el aviso de derechos de autor.

Para ver la licencia completa, consulte el archivo LICENCIA en el repositorio de GitHub.