大连网站专业制作,单页面网站推广,包头网站设计公司,软件开发设计文档文章目录 AI是个宝前言一、文心一言是什么#xff1f;二、让AI根据策略写出代码1. 策略提示词2. AI给出的策略代码及说明 三、进阶调试总结 AI是个宝 小米听说百度开放了文心一言AI#xff0c;好奇的跑去问大麦#xff1a;“文心一言都放开了#xff0c;什么代码都可以写二、让AI根据策略写出代码1. 策略提示词2. AI给出的策略代码及说明 三、进阶调试总结 AI是个宝 小米听说百度开放了文心一言AI好奇的跑去问大麦“文心一言都放开了什么代码都可以写你还学Python干嘛呀” 大麦“怎么不学不学你知道代码怎么回事儿” “你学了这么久你敢说有我的AI写得快么”小米一脸鄙夷地斜视着大麦似乎在等着大麦哥哥洋相出尽。 “我不信AI能写出我的策略”大麦反驳道小米心里有些失望但更有些高兴。 “量化交易不是一个AI就可以搞定的AI对通用的算法也许很强但涉及到个性的API调用还是需要调试吧” 小米一听立马挑战道“是骡子是马拉出来溜溜” “这谁怕谁啊”大麦不甘示弱不服气的反驳道。 “我让文心一言给你写段代码”小麦认真起来也是巾帼不让须眉。 “来来来写写就写写”大麦也来劲了。 只见小米打开Mac就给文心写了一段话最后一个优雅的回车。AI一字一句斟酌着很快代码就如蹦豆子一般潇潇洒洒地写出来了。 “来拿去试试”小米大方将代码送给大麦哥哥迫不及待地想得到结果。 “这个只是个片段但是可以参考等下我给它改改运行试试”大麦并不在意而是认真的修改起来就好像策略代码是自己写的。 “快快咋样啊”小米迫不及待的盯着大麦哥哥的电脑屏幕恨不得立马看见结果。 “好了还不赖啊百度不负等待啊这代码可以运行不错不错”大麦哥哥再也不吝啬夸赞之词同时对这小米微微一笑频频点头示意好似在说“妹妹带来了宝贝啊” “这以后你不用愁了吧”小米也为能帮到大麦哥哥心生欢喜。 大麦看着妹妹眼中透漏着光“嗯嗯妹妹眼睛是真亮啊” 前言
AI已经发到到可以写代码了那是不是也可以写写量化交易代码呢 带着这个问题我们试试文心一言。 提示以下是本篇文章正文内容下面案例可供参考
一、文心一言是什么
文心一言有用、有趣、有温度既能写文案、读文档又能脑洞大开、答疑解惑还能倾听你的故事、感受你的心声。快来和我对话吧
这是百度AI的介绍为了试一试AI的代码书写能力我们准备让其根据给出的文字策略编写python代码。
二、让AI根据策略写出代码
1. 策略提示词
根据以下内容用python写出策略代码 上破boll中轨买入上破boll上轨0.5%卖出下破boll中轨卖出
2. AI给出的策略代码及说明 以下是根据您提供的内容写出的策略代码 import pandas as pd
import numpy as np
import talib def run_strategy(df): # 计算boll指标 df[upper], df[middle], df[lower] talib.BBANDS(df[Close], timeperiod20, nbdevup2, nbdevdn2, matype0) # 检查是否上穿boll中轨 buy_signal np.where((df[Close].shift(1) df[middle].shift(1)) (df[Close] df[middle]), 1, 0) # 检查是否超过boll上轨0.5% sell_signal1 np.where((df[Close].shift(1) df[upper].shift(1)) (df[Close] df[upper] * 1.005), 1, 0) # 检查是否下穿布林中轨 sell_signal2 np.where(df[Close] df[middle], 1, 0) df[Buy] buy_signal.astype(int) df[Sell1] sell_signal1.astype(int) df[Sell2] sell_signal2.astype(int) return df这段代码同样使用了TA-Lib库中的BBANDS函数来计算布林线指标。首先计算出上轨、中轨和下轨然后检查前一天的收盘价是否在中轨之下当天的收盘价是否在中轨之上如果是则为买入信号。接着检查前一天的收盘价是否在上轨之下当天的收盘价是否在上轨的0.5%之上如果是则为卖出信号。最后检查当天的收盘价是否在中轨之下如果是则为卖出信号。最后将买入和卖出信号添加到数据框中并返回。请注意这里同样假设输入数据框df已经包含了收盘价数据并且使用了np.where函数来实现条件判断。 三、进阶调试
由于AI代码并不包含数据提取和展示过程我们这里增加一些代码验证一下策略是否可执行以及是否按要求执行策略。 根据以下内容用python写出策略代码
上破boll中轨买入上破boll上轨0.5%卖出下破boll中轨卖出
import pandas as pd
import numpy as np
import talib def run_strategy(df): # 计算boll指标 df[upper], df[middle], df[lower] talib.BBANDS(df[Close], timeperiod20, nbdevup2, nbdevdn2, matype0) # 检查是否上穿boll中轨 buy_signal np.where((df[Close].shift(1) df[middle].shift(1)) (df[Close] df[middle]), 1, 0) # 检查是否超过boll上轨0.5% sell_signal1 np.where((df[Close].shift(1) df[upper].shift(1)) (df[Close] df[upper] * 1.005), 1, 0) # 检查是否下穿布林中轨 sell_signal2 np.where(df[Close] df[middle], 1, 0) df[Buy] buy_signal.astype(int) df[Sell1] sell_signal1.astype(int) df[Sell2] sell_signal2.astype(int) return df# 表格美化输出
def df_table(df,index):import prettytable as pt#利用prettytable对输出结果进行美化,index为索引列名:df_table(df,market)tb pt.PrettyTable()# 如果为trade_time为index转换为日期类型其它不用管。if index trade_time:df df.set_index(index)df.index pd.DatetimeIndex(df.index)# df.reset_index(levelNone, dropTrue, inplaceTrue, col_level0, col_fill)df df.reset_index(drop True)tb.add_column(index,df.index)#按date排序for col in df.columns.values:#df.columns.values的意思是获取列的名称# print(col,col)# print(df[col],df[col])tb.add_column(col, df[col])print(tb)if __name____main__:# 使用pip install prettytable 先安装这个库import prettytable as pt# 下载Ashare放到和本文件一个目录即可引用from Ashare import *dfget_price(sz300750,frequency1d,count500)print(df)# df.columns [l.lower() for l in df.columns] # 将所有列名小写df.columns [l.capitalize() for l in df.columns] # 将所有列名首字母改为大写print(df)ret run_strategy(df)print(ret)df_table(ret.round(3),AI)
运行结果如下Buy为1表示买入Sell1为止盈卖出Sell2为止损卖出
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| AI | Open | High | Low | Close | Volume | upper | middle | lower | Buy | Sell1 | Sell2 |
----------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | 225.8 | 234.25 | 221.21 | 232.52 | 28956810.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 232.55 | 242.98 | 231.2 | 240.4 | 34747371.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 241.99 | 244.56 | 237.98 | 237.98 | 22309979.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 241.01 | 244.0 | 235.1 | 238.29 | 26706471.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 238.4 | 240.97 | 236.77 | 239.0 | 13973953.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 239.0 | 241.68 | 236.06 | 240.0 | 18246432.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 6 | 241.3 | 241.37 | 231.04 | 232.4 | 24123880.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 7 | 231.75 | 234.18 | 230.0 | 230.0 | 19472168.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 8 | 229.0 | 232.5 | 227.0 | 230.3 | 14679114.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 9 | 230.88 | 231.71 | 225.15 | 225.42 | 19613196.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 224.8 | 228.51 | 223.72 | 225.25 | 14785735.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 11 | 224.85 | 227.68 | 222.49 | 224.09 | 13753272.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 12 | 224.2 | 224.5 | 217.5 | 220.0 | 18211695.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 13 | 222.2 | 222.22 | 215.6 | 217.06 | 16537161.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 14 | 217.0 | 224.99 | 216.01 | 224.99 | 26467083.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 15 | 225.05 | 226.89 | 220.16 | 221.17 | 18869744.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 16 | 222.64 | 228.0 | 221.51 | 222.9 | 15941049.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 17 | 224.9 | 229.99 | 224.0 | 228.44 | 23181483.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 18 | 225.9 | 225.9 | 216.39 | 219.8 | 33595114.0 | nan | nan | nan | 0 | 0 | 0 |
| 19 | 218.01 | 222.3 | 216.98 | 219.28 | 17242526.0 | 243.347 | 228.465 | 213.582 | 0 | 0 | 1 |
| 20 | 216.38 | 216.5 | 204.45 | 207.3 | 50093939.0 | 244.565 | 227.204 | 209.842 | 0 | 0 | 1 |
| 21 | 212.75 | 213.3 | 207.0 | 208.01 | 23857940.0 | 243.744 | 225.584 | 207.424 | 0 | 0 | 1 |
| 22 | 208.55 | 213.13 | 208.55 | 212.04 | 24261728.0 | 242.425 | 224.287 | 206.149 | 0 | 0 | 1 |
| 23 | 211.95 | 214.0 | 208.9 | 211.95 | 18131632.0 | 240.67 | 222.97 | 205.27 | 0 | 0 | 1 |
| 24 | 211.01 | 213.93 | 210.68 | 213.1 | 13243699.0 | 238.248 | 221.675 | 205.102 | 0 | 0 | 1 |
| 25 | 217.15 | 217.63 | 213.0 | 213.4 | 16362927.0 | 234.978 | 220.345 | 205.712 | 0 | 0 | 1 |
| 26 | 214.99 | 230.88 | 214.89 | 230.88 | 50495682.0 | 234.665 | 220.269 | 205.873 | 1 | 0 | 0 |
| 27 | 232.0 | 234.17 | 228.3 | 231.1 | 29639828.0 | 234.876 | 220.324 | 205.772 | 0 | 0 | 0 |
| 28 | 232.99 | 232.99 | 226.0 | 227.88 | 18707081.0 | 234.458 | 220.203 | 205.948 | 0 | 0 | 0 |
| 29 | 227.87 | 231.31 | 225.77 | 228.0 | 17960501.0 | 234.818 | 220.332 | 205.846 | 0 | 0 | 0 |
| 30 | 228.81 | 230.5 | 224.9 | 224.91 | 17118438.0 | 234.779 | 220.315 | 205.851 | 0 | 0 | 0 |
| 31 | 219.91 | 226.95 | 219.68 | 225.17 | 15910609.0 | 234.897 | 220.369 | 205.841 | 0 | 0 | 0 |
| 32 | 223.98 | 226.3 | 221.18 | 223.47 | 13420648.0 | 235.131 | 220.543 | 205.954 | 0 | 0 | 0 |
| 33 | 222.22 | 226.5 | 222.0 | 224.5 | 13558644.0 | 235.509 | 220.915 | 206.32 | 0 | 0 | 0 |
| 34 | 223.51 | 226.91 | 222.5 | 222.5 | 9930233.0 | 235.285 | 220.79 | 206.295 | 0 | 0 | 0 |
| 35 | 223.99 | 229.99 | 220.35 | 228.79 | 21551522.0 | 236.081 | 221.171 | 206.261 | 0 | 0 | 0 |
| 36 | 231.95 | 233.95 | 228.55 | 229.88 | 15554352.0 | 236.895 | 221.52 | 206.145 | 0 | 0 | 0 |
| 37 | 228.5 | 230.05 | 227.68 | 229.25 | 10155673.0 | 237.012 | 221.561 | 206.109 | 0 | 0 | 0 |
| 38 | 229.26 | 230.41 | 225.5 | 227.51 | 8636414.0 | 237.586 | 221.946 | 206.306 | 0 | 0 | 0 |
| 39 | 227.0 | 228.48 | 223.97 | 224.85 | 10283568.0 | 237.863 | 222.225 | 206.586 | 0 | 0 | 0 |
| 40 | 224.8 | 224.85 | 221.6 | 222.25 | 9808377.0 | 237.036 | 222.972 | 208.908 | 0 | 0 | 1 |
| 41 | 223.0 | 230.0 | 223.0 | 228.8 | 16093831.0 | 236.481 | 224.012 | 211.542 | 1 | 0 | 0 |
| 42 | 229.65 | 229.99 | 226.58 | 229.09 | 9158787.0 | 236.225 | 224.864 | 213.503 | 0 | 0 | 0 |
| 43 | 228.5 | 229.4 | 226.5 | 226.99 | 8693260.0 | 235.33 | 225.616 | 215.902 | 0 | 0 | 0 |
| 44 | 228.21 | 235.0 | 228.21 | 230.0 | 22257672.0 | 234.462 | 226.461 | 218.46 | 0 | 0 | 0 |
| 45 | 230.15 | 230.93 | 226.55 | 228.28 | 13004091.0 | 232.529 | 227.205 | 221.881 | 0 | 0 | 0 |
| 46 | 227.01 | 228.0 | 223.6 | 225.65 | 10452522.0 | 232.028 | 226.944 | 221.859 | 0 | 0 | 1 |
| 47 | 227.8 | 227.88 | 224.5 | 225.5 | 8575776.0 | 231.407 | 226.664 | 221.92 | 0 | 0 | 1 |
| 48 | 224.0 | 224.95 | 218.58 | 219.5 | 17600182.0 | 231.881 | 226.245 | 220.608 | 0 | 0 | 1 |
| 49 | 219.0 | 226.69 | 219.0 | 221.05 | 14441648.0 | 231.902 | 225.897 | 219.892 | 0 | 0 | 1 |
| 50 | 220.85 | 222.98 | 219.76 | 221.59 | 8393526.0 | 232.013 | 225.731 | 219.449 | 0 | 0 | 1 |
| 51 | 217.15 | 220.88 | 214.14 | 218.98 | 13719339.0 | 232.36 | 225.422 | 218.483 | 0 | 0 | 1 |
| 52 | 224.9 | 227.64 | 221.02 | 226.35 | 19286245.0 | 232.455 | 225.566 | 218.676 | 1 | 0 | 0 |
| 53 | 225.12 | 227.0 | 223.66 | 226.66 | 15456786.0 | 232.561 | 225.674 | 218.786 | 0 | 0 | 0 |
| 54 | 231.0 | 232.88 | 226.88 | 226.98 | 20859235.0 | 232.647 | 225.898 | 219.148 | 0 | 0 | 0 |
| 55 | 226.98 | 231.0 | 225.05 | 230.05 | 18803095.0 | 232.839 | 225.961 | 219.082 | 0 | 0 | 0 |
| 56 | 234.0 | 239.5 | 233.1 | 237.75 | 29902754.0 | 234.805 | 226.354 | 217.903 | 0 | 1 | 0 |
| 57 | 237.4 | 239.1 | 234.5 | 235.5 | 15615168.0 | 235.945 | 226.667 | 217.388 | 0 | 0 | 0 |
| 58 | 237.0 | 239.49 | 235.5 | 236.5 | 14147185.0 | 237.337 | 227.116 | 216.895 | 0 | 0 | 0 |
| 59 | 236.0 | 239.97 | 235.53 | 239.14 | 16180526.0 | 239.246 | 227.831 | 216.415 | 0 | 0 | 0 |
| 60 | 245.0 | 249.96 | 241.11 | 245.51 | 31569675.0 | 242.454 | 228.994 | 215.533 | 0 | 1 | 0 |
| 61 | 244.5 | 246.94 | 243.31 | 246.49 | 14927749.0 | 245.347 | 229.878 | 214.409 | 0 | 0 | 0 |
| 62 | 245.98 | 249.33 | 244.88 | 247.14 | 15066676.0 | 247.971 | 230.781 | 213.59 | 0 | 0 | 0 |
| 63 | 245.5 | 247.68 | 243.14 | 247.0 | 11684661.0 | 250.254 | 231.781 | 213.308 | 0 | 0 | 0 |
| 64 | 247.9 | 251.33 | 244.12 | 246.5 | 14040964.0 | 252.131 | 232.606 | 213.081 | 0 | 0 | 0 |
| 65 | 248.95 | 248.95 | 241.5 | 241.5 | 17204064.0 | 253.054 | 233.267 | 213.48 | 0 | 0 | 0 |
| 66 | 239.2 | 239.98 | 230.21 | 232.9 | 25693218.0 | 253.109 | 233.63 | 214.15 | 0 | 0 | 1 |
| 67 | 232.88 | 234.6 | 229.4 | 231.3 | 14610073.0 | 253.076 | 233.92 | 214.763 | 0 | 0 | 1 |
| 68 | 231.52 | 234.38 | 230.11 | 232.6 | 14009045.0 | 252.575 | 234.575 | 216.574 | 0 | 0 | 1 |
| 69 | 234.99 | 236.5 | 228.88 | 235.25 | 20442773.0 | 252.181 | 235.285 | 218.388 | 0 | 0 | 1 |
| 70 | 235.29 | 239.12 | 234.42 | 235.87 | 16769998.0 | 251.684 | 235.999 | 220.313 | 0 | 0 | 1 |
| 71 | 233.99 | 235.87 | 232.2 | 232.96 | 10780439.0 | 250.409 | 236.698 | 222.986 | 0 | 0 | 1 |
| 72 | 234.8 | 235.18 | 227.51 | 230.75 | 15188941.0 | 250.088 | 236.918 | 223.747 | 0 | 0 | 1 |
| 73 | 230.7 | 231.9 | 227.0 | 227.5 | 11874911.0 | 250.004 | 236.96 | 223.915 | 0 | 0 | 1 |
| 74 | 228.88 | 231.54 | 226.5 | 228.95 | 14157716.0 | 249.826 | 237.058 | 224.29 | 0 | 0 | 1 |
| 75 | 227.93 | 229.97 | 225.81 | 228.34 | 11185129.0 | 249.948 | 236.973 | 223.997 | 0 | 0 | 1 |
| 76 | 241.5 | 243.96 | 229.5 | 230.5 | 22311515.0 | 249.88 | 236.61 | 223.34 | 0 | 0 | 1 |
| 77 | 231.2 | 243.0 | 230.92 | 238.5 | 29174995.0 | 250.045 | 236.76 | 223.475 | 1 | 0 | 0 |
| 78 | 239.4 | 242.0 | 237.5 | 237.5 | 14591637.0 | 250.098 | 236.81 | 223.522 | 0 | 0 | 0 |
| 79 | 237.1 | 238.5 | 236.13 | 236.55 | 9671527.0 | 249.925 | 236.681 | 223.436 | 0 | 0 | 1 |
| 80 | 236.6 | 239.51 | 234.6 | 236.4 | 9101132.0 | 248.835 | 236.225 | 223.615 | 1 | 0 | 0 |
| 81 | 238.21 | 238.76 | 233.4 | 237.65 | 14052387.0 | 247.512 | 235.783 | 224.054 | 0 | 0 | 0 |
| 82 | 237.0 | 239.5 | 236.16 | 236.82 | 11581665.0 | 245.799 | 235.267 | 224.735 | 0 | 0 | 0 |
| 83 | 236.05 | 237.17 | 232.8 | 234.42 | 12474783.0 | 243.691 | 234.638 | 225.585 | 0 | 0 | 1 |
| 84 | 233.0 | 233.75 | 226.51 | 226.51 | 19266090.0 | 241.578 | 233.639 | 225.699 | 0 | 0 | 1 |
| 85 | 225.0 | 227.2 | 220.5 | 222.94 | 16499443.0 | 241.084 | 232.711 | 224.337 | 0 | 0 | 1 |
| 86 | 222.9 | 223.55 | 219.68 | 221.53 | 17060897.0 | 241.828 | 232.142 | 222.456 | 0 | 0 | 1 |
| 87 | 222.0 | 222.41 | 217.54 | 217.93 | 18231209.0 | 242.975 | 231.474 | 219.972 | 0 | 0 | 1 |
| 88 | 217.0 | 219.15 | 215.03 | 216.6 | 15135693.0 | 243.854 | 230.674 | 217.493 | 0 | 0 | 1 |
| 89 | 213.68 | 216.3 | 213.03 | 214.93 | 18294104.0 | 244.319 | 229.658 | 214.996 | 0 | 0 | 1 |
| 90 | 212.0 | 214.0 | 206.6 | 207.76 | 33679992.0 | 245.435 | 228.252 | 211.069 | 0 | 0 | 1 |
| 91 | 206.0 | 214.69 | 206.0 | 213.06 | 26593485.0 | 245.506 | 227.257 | 209.008 | 0 | 0 | 1 |
| 92 | 213.06 | 213.48 | 210.6 | 212.32 | 15024395.0 | 245.618 | 226.336 | 207.053 | 0 | 0 | 1 |
| 93 | 213.0 | 213.33 | 208.68 | 209.9 | 13087485.0 | 246.009 | 225.456 | 204.902 | 0 | 0 | 1 |
| 94 | 210.01 | 210.95 | 206.67 | 206.73 | 16214929.0 | 246.372 | 224.345 | 202.317 | 0 | 0 | 1 |
| 95 | 205.5 | 211.45 | 205.5 | 210.93 | 22509065.0 | 246.167 | 223.474 | 200.781 | 0 | 0 | 1 |
| 96 | 213.02 | 213.62 | 208.71 | 209.28 | 13605355.0 | 245.67 | 222.413 | 199.156 | 0 | 0 | 1 |
| 97 | 206.67 | 207.35 | 203.5 | 204.5 | 20253782.0 | 243.988 | 220.713 | 197.438 | 0 | 0 | 1 |
| 98 | 206.3 | 208.49 | 202.45 | 203.66 | 21848959.0 | 242.088 | 219.021 | 195.954 | 0 | 0 | 1 |
| 99 | 204.0 | 206.5 | 202.58 | 203.03 | 15809524.0 | 239.94 | 217.345 | 194.75 | 0 | 0 | 1 |
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请按任意键继续. . .通过运行结果可以看出确实可以生成买卖信号而且也可以及时止损。当然这也还只是个片段。量化交易还需要结合资金和持仓情况才可以进行买卖操作。 总结
通过演示和运行测试可以看出使用AI已可以辅助我们书写策略代码但代码仍有优化的空间。之前还测试过一些AI写出的代码还需要进行debug。不过至少AI给我们提供了一些将文字策略转变为代码的思路再结合各种量化交易API就可以进行模拟测试了。
如果要进行实盘大家还是要谨慎再谨慎毕竟真金白银可不是闹着玩的额AI可不承担损失
还是那句话入市有风险交易需谨慎
