algotrading sentimentanalysis genai

使用 GenAI 進行情緒分析和回測的 AlgoTrading

該計畫為股市數據情緒分析提供了一個多功能框架，使用 Backtrader 進行回溯測試，並利用 OpenAI、Llama 和 Transformers pipeline 等生成式 AI 模型進行情緒數據分析。它包含從雅虎財經下載股票數據、使用 Alpaca API 獲取股票市場新聞數據、預處理情緒數據以及使用可自訂策略運行回測的功能。整合高階語言模型增強了情緒分析過程，從而可以更細緻地了解市場情緒。

目錄

• 介紹
• 特徵
• 要求
• 安裝
• 用法
  • 配置
  • 運行回測
• 專案結構
• 貢獻
• 執照

介紹

該計畫旨在提供一個簡化的工作流程來分析股市情緒和回測交易策略。它利用 Backtrader 進行回測，並利用 yfinance 來下載股票資料。

特徵

• 從雅虎財經下載股票資料。
• 預處理情緒資料並與股票資料合併。
• 使用 Backtrader 使用可自訂的策略來執行回測。
• 使用各種性能指標分析回測結果。

要求

• Python 3.6+
• requirements.txt中列出的依賴項

安裝

1. 克隆儲存庫：

   git clone https://github.com/your-username/stock-sentiment-backtesting.git
   cd stock-sentiment-backtesting

2. 建立虛擬環境（可選但建議）：

   python -m venv venv

3. 啟動虛擬環境：

   • 在 Windows 上：

     venv S cripts a ctivate

   • 在 macOS/Linux 上：

      source venv/bin/activate

4. 安裝依賴項：

   pip install -r requirements.txt

用法

配置

編輯main.py中的設定參數以自訂股票、日期範圍和分析的其他設定。

 STOCK_TICKER = 'AAPL'
START_DATE = '2022-03-21'
END_DATE = '2022-12-31'
SENTIMENT_DATA_PATH = 'data/stock_sentiment_data.csv'

運行回測

執行主腳本執行回測：

python main.py

回測結果（包括效能指標）將顯示在控制台中。

專案結構

 algotrading-sentimentanalysis-genai/
├── alpaca/
│   └── client.py
├── data/
│   └── stock_sentiment_data.csv
│   └── ...
├── llms/
│   └── llama_llm.py
│   └── openai_llm.py
├── processor/
│   └── stock_data_processor.py
├── runner/
│   └── backtest_runner.py
├── sentiment_analysis/
│   └── sentiment_analysis_pipeline.py
├── strategies/
│   └── technical_only_strategy/
│   └── technical_with_sentiment_strategy/
├── output/
│   └── ...
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── main.py
└── venv/
    └── ...

取得客戶端機密和配置

1.羊駝REST客戶端

要求：

• Python 3.7 或更高版本
• 羊駝帳戶
• API 金鑰 ID 和密碼（可在您的 Alpaca 帳戶儀表板中找到）

配置：

1. 安裝 Alpaca Python 函式庫：

   pip install alpaca-trade-api

2. 在程式碼中使用 API 金鑰：

    from alpaca_trade_api import REST
   
   alpaca_api_key = "YOUR_API_KEY"
   alpaca_secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"
   
   rest_client = REST ( alpaca_api_key , alpaca_secret_key )

2.OpenAI LLM客戶端

要求：

• Python 3.6 或更高版本
• 開放人工智慧帳戶
• API 金鑰（可在您的 OpenAI 帳戶儀表板中找到）

安裝：

1. 安裝官方OpenAI庫：

   pip install openai

2. 將您的 API 金鑰設定為環境變數：

    export OPENAI_API_KEY= " YOUR_API_KEY "

   或者，直接在程式碼中提供它：

    import openai
   
   openai . api_key = "YOUR_API_KEY" 

3. Llama LLM客戶端

要求：

• Python 3.7 或更高版本
• 使用存取令牌擁抱 Face 帳戶
• 可以存取所需 Llama 模型的令牌

安裝：

1. 安裝必要的庫：

   pip install transformers

2. 將您的 Hugging Face 令牌設定為環境變數：

    export HF_ACCESS_TOKEN= " YOUR_TOKEN " 

重要的：

處理 API 金鑰和令牌時請務必小心。避免將它們暴露在公共儲存庫中或在沒有適當安全措施的情況下共用它們。

新增到自述文件：

請隨意將此資訊包含在您的自述文件中，以獲取全面的設定說明。

• main.py：包含執行回測和策略定義的主腳本。

• data：儲存資料檔案的目錄，包括股票和情緒資料。

• 輸出：儲存回測結果和繪圖的目錄。

• llms：包含用於情緒分析的 OpenAI 和 Llama 用戶端。

• 處理器：包含股票資料處理器，用於預處理股票新聞和情緒資料。

• runner：包含回測運行器類，用於使用 cerebro 和 backtrader 進行回測測試。

• 情緒分析：包含用於新聞資料情緒分析的變壓器管道。

• 策略：包含純粹技術策略和帶有情緒分析策略的技術程式碼。

• .gitignore：指定版本控制要忽略的檔案和目錄。

• README.md：專案文件。

• requirements.txt： Python 依賴項清單。

貢獻

歡迎貢獻！請遵循貢獻指南。

執照

該項目根據 MIT 許可證獲得許可 - 有關詳細信息，請參閱許可證文件。