QuantGPT
1.0.0
AI と定量分析を連携させて戦略構築を強化
QuantGPTは、直観的な UI を通じて Vectorbt PRO の広範なドキュメントの力を活用しようとするクオンツ向けに設計されたオープンソース ツールです。私たちの目的は、高度な自然言語処理の機能を利用して、複雑なドキュメントとエンドユーザーの間にシームレスなブリッジを提供することです。
AI を活用したドキュメント検索: 自然言語を使用して、vectorbt PRO ドキュメントの全範囲をクエリし、質問を入力するのと同じくらい簡単に情報を検索できます。コンテキストの理解: 検索クエリに直接関連する洞察とコンテキスト情報を取得し、さまざまな分析戦略の背後にある「方法」だけでなく「理由」を確実に把握します。効率的な戦略開発: 必要な関数、パラメーター、モジュールをすばやく見つけて時間を節約し、構想から実行までのプロセスを合理化します。基本理念QuantGPT 、適切なツールが定量的戦略開発の能力と効率を大幅に向上させることができるという信念に基づいて構築されています。 AI と戦略作成を融合することで、検索プロセスを簡素化するだけではありません。私たちはクオンツが情報とどのように相互作用するかを再定義しています。
コミュニティ主導のプロジェクトとして、 QuantGPT協力的な取り組みと貢献によって成長しています。コード、アイデア、フィードバックのいずれを介しても、あなたの入力は定量的戦略開発ツールの未来を形作るのに役立ちます。
QuantGPTエクスペリエンスに飛び込み、取引戦略を向上させ、定量分析の進化する状況に貢献してください。
リポジトリにスターを付けるかフォークして、サポートを示し、最新情報を入手してください。貢献ガイドラインを確認して、この旅にどのように参加できるかを確認してください。注: QuantGPT進化し続けるプロジェクトです。まずはvectorbt PROから始めますが、その可能性は広大です。目標は、最終的には多数の分析ツールとライブラリを統合し、定量分析のための汎用性の高いエコシステムを構築することです。
QuantGPT探索してください — アルゴリズムが思考のスピードで戦略と出会う場所です。
Conda がシステムにインストールされていることを確認してください。そうでない場合は、Conda の公式 Web サイトからダウンロードしてください。 QuantGPTセットアップするには、次の手順に従います。
まず、 QuantGPTリポジトリをローカル マシンにクローン作成します。
git clone https://github.com/rnikitin/quantgpt.git
cd quantgptPython 3.10 で Conda 環境を作成し、アクティブ化します。
conda create --name quantgpt python=3.10
conda activate quantgptConda 環境内で、Conda または pip を使用して Scrapy をインストールします。
conda install -c conda-forge scrapyまたは
pip install Scrapy詳細については、Scrapy の公式ドキュメントを参照してください。
Scrapy がインストールされたら、 pipを使用して他の必要な依存関係をインストールします。
pip install -r requirements.txtenv.example名前を.envに変更し、必要な変数を入力します。
必須の変数:
OPENAI_API_KEY= " sk-XXXX "
GPT_MODEL= " gpt-4 "オプションの変数:必要に応じて、Chainlit Cloud からこれらを取得します。現時点で永続性が必要ない場合は、完全に削除します。永続性とリテラル AI プラットフォームの詳細については、こちらをご覧ください。
LITERAL_API_KEY= " cl_XXX " CHAINLIT_AUTH_SECRETの生成方法については、こちらをご覧ください。 CHAINLIT_AUTH_SECRET .envファイルに追加するには、次のコマンドを使用できます。
chainlit create-secretquant_scraperディレクトリに移動して、スクレイパーの実行の準備をします。
cd quant_scraper secret_urlコマンドに直接渡してスクレイパーを実行します。
scrapy crawl vbt_pro -a secret_url= " pvt_XXXX " pvt_XXXX VectorBT Pro メンバーシップから取得する必要があります。
完了したら、プロジェクトのルート ディレクトリに戻ります。
cd ..すべてを設定したら、ユーザー インターフェイスを開始します。
chainlit run quantgpt.pyインターネット接続速度に応じて、最初の実行で Vector Store インデックスを構築するのに 3 ～ 5 分かかります。
QuantGPTのセットアップが完了しました。デフォルトの AI モデルは GPT-4 ですが、これは.envファイルで調整できます。インデックス作成とリクエストのコストに注意してください。インデックス作成に約 1 ドル、リクエストあたり 0.2 ドルかかる場合があります。
QuantGPT 、データ抽出、変換、応答生成を含む一連のステップで動作します。
データ抽出:
Scrapyを利用して、システムはプログラムによって Vectorbt Pro ドキュメント Web サイトをナビゲートしてコンテンツを取得します。変換：
llama_indexモジュールは収集されたデータを処理し、マークダウン ヘッダー (「##」) に基づいてドキュメントをインデックス付きセクションに分割します。gpt-3.5-turboセクションごとに関連する質問を生成し、ドキュメントのメタデータを拡張します。VectorIndexに保存されます。応答の生成:
VectorIndexから関連するセクションを抽出します。このアプローチは、広範なドキュメントから SOTA 高品質の回答を提供することを目的としていますが、その代わりにクエリごとの支払いコストが高くなります。
QuantGPTは、Chainlit と連携するように設計されており、堅牢なチャットボット UI 機能を活用し、定量取引アプリケーションの大規模言語モデル (LLM) と対話して評価するのに最適です。
アプリを起動すると、ログイン資格情報の入力を求められる場合があります。次のデフォルトの組み合わせを使用します。
ユーザー名:管理者パスワード:管理者
この認証ステップは、インスタンス内での永続性を必要とするユーザーのために、Chainlit によって必要とされます。これはプレースホルダーであり、運用環境または機密データが扱われる場合には、適切な認証手段に置き換える必要があります。
アプリケーションはそれ自体をチャット インターフェイスとして表示し、基盤となる AI と対話するための直感的な方法を提供します。ただし、現在の制限事項に注意することが重要です。
QuantGPT進化するにつれて、その機能も進化します。現在の制限は成長と発展の機会です。
あなたが LLM 開発者または愛好家であれば、その専門知識がQuantGPT可能性を最大限に発揮するのに役立ちます。実験、トライアル、および貢献を強くお勧めします。アイデアや改善点がある場合は、リポジトリをフォークして変更を加え、プル リクエストを送信してください。あなたの貢献は貴重であり、いつでも大歓迎です!
QuantGPTの今後の展開は次のとおりです。
近い将来:
quantgpt.pyから移動し、Python ノートブックを介した柔軟な実験を可能にします。将来に向けて:
長期ビジョン：
各ステップは、 QuantGPT定量取引コミュニティにとってよりスマートで直感的なアシスタントにすることを目的としています。
QuantGPT は、強力だが複雑な Vectorbt.pro ライブラリの機能を操作して活用する必要性から、個人プロジェクトとして始まりました。ただし、quantgpt のビジョンは、単一のツールやライブラリをはるかに超えています。それは、クオンツトレーダーと開発者が複雑なデータと洗練された戦略を実用的な洞察と運用可能な取引システムに変えることを可能にする包括的なエコシステムを構築することです。
QuantGPTどのように進化するかについて、いくつかのアイデアを示します。
戦略の変換:バックテストされた戦略を Vectorbt から freqtrade などの他の取引プラットフォームに自動変換し、ユーザーがリサーチ環境から実際の取引環境に簡単に移行できるようにします。
知識の統合:学術論文、チュートリアル、書籍などの広範な定量的金融リソースをQuantGPTインデックスに組み込みます。これにより、ユーザーは複雑な理論やモデルをクエリして、取引戦略に直接適用できるようになります。
インタラクティブな学習:会話型 UI を使用して、経験の浅いトレーダーが質問したり、説明、コード スニペット、または関連資料への参照を受け取ったりできるインタラクティブな学習環境を作成します。これにより、複雑な定量的概念の学習曲線が平坦になります。
リアルタイム データ分析: QuantGPTリアルタイム市場データ フィードに接続し、現在の市場状況に基づいたオンザフライ分析と洞察を提供できるようにします。
カスタム インデックス作成:ユーザーが独自のデータセットからカスタム インデックスを作成できるようにし、独自の情報に基づいてパーソナライズされた洞察と戦略開発を可能にします。
QuantGPTは単なるツールではありません。それはイノベーションのためのプラットフォームです。これがコミュニティにどのように役立つかは次のとおりです。
共同開発:コードの貢献、データセットの共有、追加機能用のプラグインの開発などを通じて、開発者とクオンツがQuantGPTの成長に貢献することを奨励します。
ギャップを埋める: QuantGPT 、さまざまな定量ツールとプラットフォームの間の連絡役として機能することで、戦略開発とバックテストのワークフローを合理化し、より効率的でアクセスしやすいものにすることができます。
クオンツ取引の民主化:クオンツ取引分野への参入障壁を打ち破り、より幅広いユーザーが高度な取引ツールと分析にアクセスできるようにします。
QuantGPTの将来は、私たちの集合的な創造性と同じくらい限られています。 QuantGPT 、成長し適応するにつれて、好奇心旺盛な初心者から経験豊富なプロまで、あらゆるクオンツ トレーダーのツールキットの基礎となることを目指しています。クオンツトレーディングの未来の形成に参加してください。
QuantGPTの開発の基礎となった個人およびチームに心からの感謝の意を表します。
QuantGPTと対話するシームレスかつ直感的な方法を可能にします。皆さんの集合的な貢献により、このプロジェクトはインスピレーションを与えられただけでなく、実現することができました。
QuantGPT MIT ライセンスに基づいて利用可能です。この寛容なライセンスでは、ライセンスを取得したソフトウェアのすべてのコピーに MIT ライセンス条項と著作権表示のコピーが含まれている場合に限り、プロプライエタリ ソフトウェア内での再利用が許可されます。
完全なライセンスを表示するには、GitHub リポジトリの LICENSE ファイルを参照してください。
