Chat GPT Trading Estrategia 【RESULTADOS 1 MES DE EXPERIENCIA】
Hoy en día probablemente todas las personas han oído hablar de Chat GPT.
Para aquellos pocos que no lo sepan, Chat GPT es un modelo de lenguaje natural basado en la inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Pero, ¿cómo se relaciona esto con el trading?
Bien, de acuerdo a lo que hemos estado experimentando – según las instrucciones de este modelo de lenguaje- y aplicando un indicador que se ha hecho muy popular en Trading View que fue desarrollado en base a algoritmos de IA hemos preparado una Estrategia de Trading.
Dicha estrategia surge como consecuencia de un video de YouTube (que a esta altura debe tener alrededor de 1 Millón de vistas) y te recomiendo que lo revises para entender esta reseña:
El objetivo de esta review es efectuar un análisis emperico de dicha estrategia en un período de 30 días y de esta manera poder concluir nuestra propia hipótesis para darte mayores herramientas para tomar una decisión de inversión.
¿Qué es Chat GPT y cómo funciona?
Antes de profundizar en nuestra estrategia de trading, es importante entender lo que es Chat GPT y cómo funciona.
Chat GPT es un modelo de lenguaje natural desarrollado por OpenAI que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar texto natural y coherente.
La tecnología detrás de Chat GPT se basa en la capacidad del modelo para analizar grandes cantidades de texto y aprender a imitar el lenguaje humano.
¿Cómo Usar Chat GPT para Trading ?
Tal cómo podéis haber visto en el video TradeIQ, podemos apreciar que de acuerdo a la instrucción que se le pide a ChatGPT es la siguiente:
- Dame la Mejor Estrategia Comercial para convertir $100 a $10 000, de la forma más rápida posible, utilizando el indicador de Trading basado en Inteligencia Artificial (es el mismo que te mencione al principio, que se ha vuelto totalmente viral y que las personas aseguran que están ganando dinero).
Indicadores para Estrategia de Chat GPT para Trading
El principal indicador que se aplica en esta estrategia se llama Machine Learning: kNN-based Strategy
Estrategia basada en kNN (FX y Crypto)
Esta estrategia utiliza un algoritmo de aprendizaje automático clásico, k Nearest Neighbours (kNN), para permitirle encontrar una predicción para el próximo movimiento del mercado (mañana, el próximo mes, etc.). Al ser un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado, kNN es uno de los algoritmos de aprendizaje más simples.
Para hacer una predicción del próximo movimiento del mercado, el algoritmo kNN utiliza los datos históricos, recopilados en 3 matrices: función 1, función 2 y direcciones, y encuentra los k
vecinos más cercanos de los valores de los indicadores actuales.
Sintetizándolo, el indicador tomará datos históricos pasados para predecir el precio de un activo o acción. El cual se verá de la siguiente manera:
Una etiqueta AZUL para COMPRAS Y una etiqueta ROJA para VENTAS.
Cómo la estrategia original brindada por Chat GPT NO ERA PEFECTA y nos daba varias señales fallidas, entonces TraderIQ AGREGO 2 INDICADORES:
- EMA Ribbon de DominicOsceloti: es una cinta que cuenta con varias media móviles exponenciales trazadas, las cuales pueden tener una tendencia positiva o tendencia negativa.
Además, es acompañada de una EMA de 200 dando oportunidades de COMPRA o VENTA dependiendo de:
– EMA Ribbon Positiva > EMA 200 => COMPRA
– EMA Ribbon Negativa <EMA 200 =>VENTA
COMO EL INDICADOR DE EMA Ribbon de DominicOsceloti no estaba disponible, entonces utilice EMA Ribbon for BO
-
– RSI para medir la fuerza de la acción del precio, siendo una línea que se encuentre entre valores de 0 a 100 y si es mayor a 70 se considerar sobrecompra y si es menor a 30 sobreventa.
En nuestro caso en concreto, y para tomar más señales, se considera el RSI a 60 y 40.
CONDICIONES para Estrategia de Chat GPT para Trading
COMPRA:
- Etiqueta Azul de Compra de Machine Learning: kNN-based Strategy
- EMA Ribbon Positiva > EMA 200
- Si el RSI se mueve por debajo de 40 y luego vuelve a cruzar la línea de sobreventa en la dirección opuesta
VENTA:
- Etiqueta Roja de Venta de Machine Learning: kNN-based Strategy
- EMA Ribbon Negativa < EMA 200
- Si el RSI se mueve por encima de 60 y luego vuelve a cruzar la línea de sobreventa en la dirección opuesta
APLICACIÓN de la Estrategia de CHAT GPT para Trading
Temporalidad y Activo
En cuanto a la temporalidad, se recomienda la aplicación de la estrategia en gráfica de 3,5 o 15 minutos y con el par ETH/USDT.
En nuestro caso, lo hemos efectuado con BTC/USDT en gráfica de 5 y 15 minutos con un apalancamiento x10.
Take Proffit y Stop Loss
Para aplicar adecuadamente la estrategia se recomienda utilizar un Stop establecido un poco por debajo del mínimo anterior.
Unas determinado el Stop Loss, el Take Profit se divide en 2 partes:
- TP1: se encuentra ubicado a una relación riesgo beneficio 0,5:1 y se coloca el 50% de la posición.
- TP2: se encuentra ubicado en una relación riesgo beneficio 2:1, con respecto al Stop Loss, y cubre el otro 50% de la posición.
¡ATENCIÓN!
En el momento en que el Precio llega al TP1) se produce una toma de ganancia del 50% de la posición y se mueve el Stop Loss al precio de entrada o Breakeven.
Esto último, es una ESTRATEGIA PARA ELIMINAR EL ESCENARIO PERDEDOR.
Entonces, la operación se concluye cuando el precio del activo toque el TP2 o SL en precio de entrada movido.
Resultados de nuestra estrategia de trading utilizando Chat GPT
Después de solo un mes de experimentación, estamos felices de informar que la estrategia de trading utilizando Chat GPT ha sido muy exitosa.
En promedio, nuestra estrategia ha obtenido un retorno del 15% en operaciones realizadas en el mercado de criptomonedas.
Conclusión
En conclusión, se presenta una estrategia de trading basada en el modelo de lenguaje natural Chat GPT y un indicador de Trading basado en Inteligencia Artificial.
La estrategia se basa en utilizar el algoritmo k Nearest Neighbours (kNN) para predecir el próximo movimiento del mercado, y se le han agregado dos indicadores para mejorar su efectividad: EMA Ribbon y RSI.
La estrategia original de TraderIQ se aplica en gráficas de 3, 5 o 15 minutos y con el par ETH/USDT; mientras que la que aplicamos en TPOTraders es en 5 y 15 minutos en el par BTC/USDT.
También se recomienda utilizar un Stop Loss y Take Profit para asegurar las ganancias y reducir las pérdidas.
Después de un mes de experimentación, se obtuvo un retorno del 15% en operaciones realizadas en el mercado de criptomonedas.