QuantGPT

Bem-vindo ao QuantGPT?

Interface de IA com análise quantitativa para construção de estratégia aprimorada

QuantGPT é uma ferramenta de código aberto projetada para quants que buscam aproveitar o poder da extensa documentação do vectorbt PRO por meio de uma interface de usuário intuitiva. Nosso objetivo é fornecer uma ponte perfeita entre a documentação complexa e o usuário final, utilizando os recursos avançados de processamento de linguagem natural.

Características

Pesquisa de documentação com tecnologia de IA: consulte toda a documentação do vectorbt PRO usando linguagem natural, tornando a pesquisa de informações tão simples quanto digitar uma pergunta. Compreensão contextual: obtenha insights e informações contextuais diretamente relacionadas às suas consultas de pesquisa, garantindo que você compreenda não apenas o “como”, mas o “porquê” por trás de várias estratégias analíticas. Desenvolvimento Eficiente de Estratégia: Encontre rapidamente as funções, parâmetros e módulos que você precisa, economizando tempo e agilizando o processo desde a concepção até a execução. Filosofia Central QuantGPT é construído com a crença de que as ferramentas certas podem melhorar significativamente a capacidade e a eficiência do desenvolvimento de estratégias quantitativas. Ao fundir a IA com a criação de estratégias, não estamos apenas simplificando o processo de pesquisa; estamos redefinindo como os quants interagem com as informações.

Comunidade e Colaboração

Como um projeto conduzido pela comunidade, QuantGPT prospera com esforços e contribuições colaborativas. Seja por meio de código, ideias ou feedback, sua contribuição ajuda a moldar o futuro das ferramentas quantitativas de desenvolvimento de estratégia.

Comece

Mergulhe na experiência QuantGPT para elevar suas estratégias de negociação e contribuir para o cenário em evolução da análise quantitativa.

Marque ou bifurque o repositório com uma estrela para mostrar seu apoio e manter-se atualizado. Confira as diretrizes de contribuição para ver como você pode fazer parte da jornada. Nota: QuantGPT é um projeto em constante evolução. Começamos com vectorbt PRO, mas o horizonte é amplo. O objetivo é eventualmente integrar uma infinidade de ferramentas analíticas e bibliotecas, criando um ecossistema versátil para análise quantitativa.

Explore QuantGPT — onde algoritmos encontram estratégias na velocidade do pensamento.

Instalação

Certifique-se de que o Conda esteja instalado em seu sistema. Caso contrário, baixe-o do site oficial da Conda. Siga estas etapas para configurar QuantGPT :

Etapa 1: clonar o repositório

Comece clonando o repositório QuantGPT em sua máquina local:

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

Etapa 2: criar e ativar o ambiente Conda

Crie um ambiente Conda com Python 3.10 e ative-o:

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

Etapa 3: instalar o Scrapy

Dentro do ambiente Conda, instale o Scrapy usando Conda ou pip:

conda install -c conda-forge scrapy

ou

pip install Scrapy

Consulte a documentação oficial do Scrapy para obter mais detalhes.

Etapa 4: instalar as dependências restantes

Com o Scrapy instalado, use pip para instalar as outras dependências necessárias:

pip install -r requirements.txt

Etapa 5: configurar variáveis ​​de ambiente

Renomeie env.example para .env e preencha as variáveis ​​necessárias:

Variáveis ​​obrigatórias:

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

Variáveis ​​​​opcionais: Adquira-as no Chainlit Cloud, se necessário, aqui. Ou remova-as completamente, se não precisar de persistência no momento. Você pode ler mais sobre persistência e plataforma Literal AI aqui.

LITERAL_API_KEY= " cl_XXX "

Como gerar CHAINLIT_AUTH_SECRET você pode ler aqui. Para adicionar CHAINLIT_AUTH_SECRET ao arquivo .env você pode usar o seguinte comando:

chainlit create-secret

Etapa 6: execute o raspador

Navegue até o diretório quant_scraper para se preparar para executar o scraper:

 cd quant_scraper

Execute o scraper, passando o secret_url diretamente para o comando:

scrapy crawl vbt_pro -a secret_url= " pvt_XXXX "

pvt_XXXX deve ser obtido na associação VectorBT Pro.

Após a conclusão, navegue de volta ao diretório raiz do projeto:

 cd ..

Etapa 7: iniciar a IU

Com tudo configurado, inicie a interface do usuário:

chainlit run quantgpt.py

Aguarde de 3 a 5 minutos na primeira execução para construir o índice do Vector Store, dependendo da velocidade da sua conexão com a Internet.

Comece a usar QuantGPT

Sua configuração do QuantGPT está concluída. O modelo de IA padrão é GPT-4, mas você pode ajustar isso no arquivo .env . Esteja ciente dos custos de indexação e solicitações, que podem ser em torno de US$ 1 para indexação e US$ 0,2 por solicitação.

Como funciona

QuantGPT opera em uma sequência de etapas que envolvem extração, transformação e geração de respostas de dados:

1. Extração de dados:

   • Rastreamento da Web: Utilizando Scrapy , o sistema navega programaticamente no site de documentação do vectorbt pro para recuperar conteúdo.

2. Transformação:

   • Indexação: O módulo llama_index processa os dados coletados, segmentando documentos com base em cabeçalhos markdown ("##") em seções indexadas.
   • Geração de Perguntas: Para aumentar o conteúdo indexado, gpt-3.5-turbo gera perguntas relacionadas para cada seção, expandindo os metadados dos documentos.
   • Integração VectorIndex: As seções resultantes do documento, junto com seus metadados, são armazenadas no VectorIndex .

3. Geração de resposta:

   • Recuperação de Documentos: Em resposta às consultas do usuário, o sistema extrai seções relevantes do VectorIndex .
   • Composição do Resumo: Emprega o método tree_summary para sintetizar as informações em uma resposta coerente e contextualmente relevante.

A abordagem visa fornecer respostas de qualidade SOTA a partir de documentação extensa, tendo como contrapartida custos de pagamento mais elevados por consulta.

Uso

QuantGPT foi projetado para interagir com o Chainlit, aproveitando seus robustos recursos de UI do chatbot, ideal para interagir e avaliar grandes modelos de linguagem (LLMs) para aplicações de negociação quantitativa.

Acesso Inicial

Ao iniciar o aplicativo, podem ser solicitadas credenciais de login. Use a seguinte combinação padrão:

Nome de usuário: admin Senha: admin

Esta etapa de autenticação é exigida pela Chainlit para aqueles que necessitam de persistência em sua instância. É um espaço reservado e deve ser substituído por medidas de autenticação adequadas na produção ou se dados confidenciais estiverem sendo manipulados.

Interface Conversacional

A aplicação apresenta-se como uma interface de chat, proporcionando uma forma intuitiva de interagir com a IA subjacente. No entanto, é importante observar algumas limitações atuais:

Consciência Contextual

• Cada interação é tratada de forma independente. A IA não retém o contexto das perguntas anteriores. Para compensar isso, forneça informações abrangentes em cada consulta para facilitar uma resposta mais precisa.

Indexação

• O recurso de indexação está nos estágios iniciais de desenvolvimento. Prevê-se que a incorporação da extração de metadados, conforme demonstrado no Guia de extração de metadados do LlamaIndex, aumentará significativamente a capacidade da IA ​​de recuperar e utilizar informações relevantes da documentação indexada.

Limitações e oportunidades de desenvolvimento

À medida que QuantGPT evolui, também evoluem as suas capacidades. As limitações atuais são oportunidades de crescimento e desenvolvimento:

• Memória de contexto: futuras iterações podem incluir memória de contexto para conversas contínuas.
• Indexação de metadados: Espera-se que melhorias na indexação de metadados refinem a compreensão da IA ​​e a precisão das respostas.

Chamando todos os desenvolvedores LLM!

Se você é um desenvolvedor ou entusiasta de LLM, sua experiência pode ajudar QuantGPT a atingir todo o seu potencial. Experimentação, teste e contribuições são altamente incentivados. Se você tiver ideias ou melhorias, bifurque o repositório, faça suas alterações e envie uma solicitação pull. Suas contribuições são valiosas e sempre bem-vindas!

Roteiro

Aqui está o que está por vir para QuantGPT :

Futuro próximo:

• Conversas baseadas no contexto: implemente um modo de bate-papo completo com memória para um contexto mais rico.
• Arquitetura dissociada: mova a indexação/consulta para fora de quantgpt.py para permitir experimentação flexível por meio de um notebook Python.
• Aprimoramentos de metadados: introduza extrações de metadados para melhor precisão de pesquisa.

Olhando para o futuro:

• Indexação direta de links: adicione recursos de chat para analisar e indexar conteúdo de links em tempo real.
• Análise de arquivos: expanda a indexação para incluir análise de arquivos para diversos formatos de dados.

Visão de longo prazo:

• Trabalho em equipe de agentes LLM: reúna uma equipe de agentes LLM para apoiar pesquisas avançadas e potencialmente automatizar a análise de negociação.

Cada etapa visa tornar QuantGPT um assistente mais inteligente e intuitivo para a comunidade comercial quantitativa.

Visão para QuantGPT

QuantGPT começou como um projeto pessoal a partir da necessidade de navegar e aproveitar os recursos da poderosa mas intrincada biblioteca vectorbt.pro. No entanto, a visão do quantgpt vai muito além de uma única ferramenta ou biblioteca. Trata-se de construir um ecossistema abrangente que capacite traders e desenvolvedores quantitativos a transformar dados complexos e estratégias sofisticadas em insights acionáveis ​​e sistemas de negociação operacionais.

Expandindo o Ecossistema

Aqui estão algumas idéias sobre como QuantGPT poderia evoluir:

• Tradução de Estratégia: Automatize a tradução de estratégias backtested do vectorbt para outras plataformas de negociação como freqtrade, permitindo que os usuários mudem facilmente da pesquisa para ambientes de negociação ao vivo.

• Integração de Conhecimento: Incorpore uma ampla gama de recursos financeiros quantitativos, como artigos acadêmicos, tutoriais e livros, no índice QuantGPT . Isso permitiria aos usuários consultar e aplicar teorias e modelos complexos diretamente às suas estratégias de negociação.

• Aprendizagem Interativa: Use a interface de usuário conversacional para criar um ambiente de aprendizagem interativo onde traders menos experientes podem fazer perguntas e receber explicações, trechos de código ou referências a materiais relevantes, achatando assim a curva de aprendizado para conceitos quantitativos complexos.

• Análise de dados em tempo real: Conecte QuantGPT com feeds de dados de mercado em tempo real, permitindo que ele forneça análises e insights instantâneos com base nas condições atuais do mercado.

• Indexação personalizada: permite que os usuários criem índices personalizados a partir de seus próprios conjuntos de dados, permitindo insights personalizados e desenvolvimento de estratégias com base em informações proprietárias.

Um apelo à inovação colectiva

QuantGPT não é apenas uma ferramenta; é uma plataforma para inovação. Veja como isso poderia servir à comunidade:

• Desenvolvimento Colaborativo: Incentive desenvolvedores e quants a contribuir para o crescimento do QuantGPT , seja por meio de contribuições de código, compartilhamento de conjuntos de dados ou desenvolvimento de plug-ins para funcionalidades adicionais.

• Preenchendo lacunas: Ao atuar como um elo de ligação entre várias ferramentas e plataformas quantitativas, QuantGPT poderia agilizar o fluxo de trabalho para desenvolvimento de estratégia e backtesting, tornando-o mais eficiente e acessível.

• Democratizando o comércio quantitativo: Ajude a quebrar as barreiras à entrada no espaço de comércio quantitativo, tornando ferramentas e análises de negociação avançadas acessíveis a um público mais amplo.

O futuro do QuantGPT é tão limitado quanto a nossa criatividade coletiva. À medida que cresce e se adapta, QuantGPT pretende se tornar uma pedra angular no kit de ferramentas de todo trader quantitativo, desde o iniciante curioso até o profissional experiente. Junte-se a nós para moldar o futuro da negociação quantitativa.

Agradecimentos especiais

Um sincero agradecimento aos indivíduos e equipes cujo trabalho foi fundamental para o desenvolvimento do QuantGPT :

• @polakowo , por criar vectorbt.pro, uma biblioteca que democratizou significativamente o comércio quantitativo.
• OpenAI , para os modelos GPT que redefiniram nossa interação com aprendizado de máquina e análise de dados.
• LlamaIndex , pela poderosa ferramenta de indexação que torna grandes quantidades de dados acessíveis e acionáveis.
• Chainlit , por fornecer uma UI amigável, permitindo uma maneira simples e intuitiva de interagir com QuantGPT .

As vossas contribuições colectivas não só inspiraram, mas também permitiram que este projecto se concretizasse.

Licença

QuantGPT é disponibilizado sob a licença MIT. Esta licença permissiva permite a reutilização em software proprietário, desde que todas as cópias do software licenciado incluam uma cópia dos termos da licença do MIT e do aviso de direitos autorais.

Para visualizar a licença completa, consulte o arquivo LICENSE no repositório GitHub.