الوجبات السريعة الرئيسية
يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT مستثمري التشفير المتمرسين والجدد على تتبع المحافظ بسهولة ، مما يوفر الوقت للأنشطة الاستثمارية الأخرى ويجعل العملية أكثر سهولة.
يعد تحديد متطلبات محددة ، مثل العملات المشفرة التي يجب تتبعها ونقاط البيانات المطلوبة ، أمرا ضروريا لبناء متتبع محفظة فعال مصمم خصيصا لأهدافك الاستثمارية.
من خلال الجمع بين ChatGPT وبيانات التشفير في الوقت الفعلي من واجهات برمجة التطبيقات مثل CoinMarketCap ، يمكنك إنشاء تعليقات وتحليلات قيمة للسوق ، مما يوفر رؤى أعمق حول أداء محفظتك. يمكن أن يؤدي تطوير ميزات إضافية مثل تنبيهات الأسعار وتحليل الأداء والواجهة سهلة الاستخدام إلى جعل جهاز التتبع الخاص بك أكثر فاعلية ، مما يساعدك على البقاء في صدارة اتجاهات السوق وإدارة استثماراتك في العملات المشفرة بشكل أكثر فعالية.
إذا كنت مستثمرا في العملات المشفرة ، فمن الواضح أن لديك شهية قوية للمخاطرة! تتضمن محافظ العملات المشفرة العديد من المراحل الغامرة ، من البحث المكتبي حول ربحية العملات المشفرة إلى تداول العملات المشفرة بنشاط إلى مراقبة اللوائح. يمكن أن تكون إدارة محفظة من العملات المشفرة معقدة وتستغرق وقتا طويلا ، حتى بالنسبة للمستثمرين الأذكياء.
على العكس من ذلك ، إذا كنت مبتدئا في عالم العملات المشفرة وترغب في إعداد نفسك للنجاح ، فقد يتم تأجيرك بسبب تعقيد كل شيء.
والخبر السار هو أن الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) يوفر أدوات قيمة لصناعة التشفير ، مما يساعدك على تبسيط تتبع المحفظة وتحليلها عند تطبيقها بشكل فعال.
بصفتك مستثمرا متمرسا في العملات المشفرة ، يمكن أن يساعد ذلك في توفير وقتك الثمين للتركيز على الأنشطة الأخرى في دورة حياة الاستثمار الخاصة بك. إذا كنت مستثمرا جديدا ، فيمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في اتخاذ هذه الخطوة الأولى المهمة للغاية. تابع القراءة لترى كيف يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي ، وعلى وجه التحديد ChatGPT ، في إنشاء متتبع محفظة مخصص.
بادئ ذي بدء ، ما هو؟
هيا نكتشف.
ما هو ChatGPT؟
ChatGPT هو نموذج الذكاء الاصطناعي للمحادثة يمكنه تقديم مهام مختلفة باستخدام مطالبات يحددها المستخدم – بما في ذلك استرجاع البيانات وتحليلها وتصوراتها.
يرمز GPT إلى “Generative Pre-Training Transformer” ، والذي يشير إلى حقيقة أنه نموذج لغوي كبير تم تدريبه على نطاق واسع على كميات وفيرة من النصوص من مصادر متنوعة عبر الإنترنت ومصمم لفهم السياق وتقديم نتائج قابلة للتنفيذ للمستخدمين النهائيين.
إن ذكاء ChatGPT يجعله موردا قويا لبناء متتبع محفظة تشفير موجه خصيصا نحو ملفك الشخصي وأهدافك الاستثمارية.
دعنا نتعلم كيفية إنشاء متتبع محفظة مخصص باستخدام ChatGPT.
الخطوة 1: تحديد متطلباتك
على الرغم من التفاصيل الفنية ، من الأهمية بمكان أولا تحديد ما تتوقعه من متتبع محفظة العملات المشفرة الخاص بك. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك الأسئلة التالية:
ما هي العملات المشفرة التي ستتتبعها؟
ما هو نهجك الاستثماري؟ هل تتطلع إلى تداول العملات المشفرة بنشاط أو تتطلع إلى “شرائها والاحتفاظ بها” على المدى الطويل؟
ما هي نقاط البيانات التي تحتاج إلى تجميعها للتتبع؟ قد يشمل ذلك على سبيل المثال لا الحصر السعر والقيمة السوقية والحجم وحتى ملخصات الأخبار من الويب التي يمكن أن تغير قراراتك الاستثمارية بشكل جوهري.
ما الذي تحتاج إليه بالضبط للتعقب لتوصيله لك؟ تحديثات في الوقت الفعلي؟ ملخصات دورية؟ ربما مزيج من الاثنين؟
كيف تريد أن يبدو الإخراج؟ تنبيهات أو تحليل أداء أو بيانات تاريخية أو أي شيء آخر؟
بمجرد أن يكون لديك فهم واضح لمتطلباتك ، يمكنك الانتقال إلى الخطوات التالية. من الأفضل تدوين متطلباتك في مستند مواصفات موحد حتى تتمكن من الاستمرار في تحسينها لاحقا إذا لزم الأمر.
الخطوة 2: إعداد مثيل ChatGPT
هذا هو الجزء الممتع! حسنا ، هذا هو إذا كنت تستمتع بالخروج على التعليمات البرمجية. تذكر أن ChatGPT هو نموذج لغوي كبير به قدر هائل من الذكاء يجلس تحته.
لذلك يتطلب استخدام ChatGPT بشكل فعال أن تكون قادرا على الوصول إلى النموذج الأساسي ، وهو ما يمكنك القيام به عبر واجهة برنامج التطبيق أو واجهة برمجة التطبيقات.
توفر الشركة التي تمتلك ChatGPT – OpenAI – إمكانية الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات إلى الأداة التي يمكنك استخدامها لإنشاء جهاز التتبع الخاص بك. إنه أبسط مما تعتقد. يمكنك استخدام عملية أساسية من ثلاث خطوات لإعداد مثيل ChatGPT الخاص بك:
انتقل إلى OpenAI وقم بالتسجيل للحصول على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات.
قم بإعداد بيئة لإجراء استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات. تعد Python خيارا مثاليا لهذا الغرض ، ولكن هناك بدائل ، مثل Node.js.
اكتب نصا أساسيا للتواصل مع ChatGPT باستخدام مفتاح API. إليك برنامج نصي Pythonic قد تجده مفيدا لدمج إمكانات OpenAI في Python. (لاحظ أن هذا يهدف فقط إلى أن يكون مثالا تمثيليا لشرح تكامل OpenAI وليس اعتباره نصيحة مالية.)
الخطوة 3: دمج مصدر بيانات العملة المشفرة
مع إعداد مثيل ChatGPT الخاص بك ، حان الوقت لإكمال الجزء الآخر من اللغز ، أي مصدر بيانات العملة المشفرة الخاص بك. هناك العديد من الأماكن التي يمكنك البحث عنها ، ويمكن أن تساعد العديد من واجهات برمجة التطبيقات في المعلومات المطلوبة لهذه الخطوة.
تشمل الأمثلة CoinGecko و CoinMarketCap و CryptoCompare. قم ببحثك حول هذه الخيارات واختر الخيار الذي يناسب متطلباتك. بمجرد تحديد اختيارك ، اختر واحدا يناسب متطلباتك وقم بدمجه مع مثيل ChatGPT الذي قمت بإنشائه كجزء من الخطوة 2.
على سبيل المثال ، إذا قررت استخدام واجهة برمجة تطبيقات CoinMarketCap ، فسيوفر لك الرمز التالي أحدث سعر لعملة البيتكوين ، والذي قد تتداوله كجزء من محفظة العملات المشفرة الخاصة بك.
الخطوة 4: الجمع بين ChatGPT وبيانات التشفير
لقد قمت بالمهمة الصعبة ، وبالنظر إلى أن لديك الآن قدرة الذكاء الاصطناعي (ChatGPT) ومصدر بيانات العملة المشفرة (CoinMarketCap في هذا المثال) ، فأنت جاهز لبناء متتبع محفظة تشفير. للقيام بذلك ، يمكنك الاستفادة من الهندسة السريعة للاستفادة من ذكاء ChatGPT لطلب البيانات وإنشاء رؤى.
على سبيل المثال ، إذا كنت تريد أن يقوم جهاز التتبع الخاص بك بإرجاع ملخص لأسعار العملات المشفرة في الوقت المطلوب ، ملخصا في إطار بيانات للتصور ، ففكر في كتابة الكود التالي:
====================================================================
”’بايثون
# تعيين مفتاح OpenAI API الخاص بك
العميل = OpenAI (api_key = openai_api_key)
الرسائل = (
{“role”: “system”, “content”: “أنت محلل سوق خبير ولديك خبرة في اتجاهات العملات المشفرة.”},
{“الدور”: “المستخدم”, “المحتوى”: f”بالنظر إلى أن السعر الحالي ل {symbol} هو ${price:.2f} اعتبارا من {date}، قدم تعليقا موجزا على حالة السوق، بما في ذلك توصية.”}
)
حاول:
الاستجابة = client.chat.completions.create(
نموذج = “GPT-4O-mini” ،
الرسائل = الرسائل ،
max_tokens = 100 ،
درجة الحرارة = 0.7
)
التعليق = response.choices(0).message.content
تعليق العودة
باستثناء الاستثناء على النحو التالي:
print(f”خطأ في الحصول على تعليق ل {symbol}: {e}”)
return “لا يوجد تعليق متاح.”
def build_crypto_dataframe(cmc_api_key: str ، openai_api_key: str ، رموز: قائمة ، تحويل: str = “USD”) -> pd. إطار البيانات:
السجلات = ()
# التقط التاريخ الحالي مرة واحدة لتحقيق الاتساق عبر جميع الاستعلامات.
current_timestamp = datetime.now().strftime(“٪Y-٪m-٪d ٪H:٪M:٪S”)
للرمز في الرموز:
السعر = get_crypto_price (cmc_api_key ، رمز ، تحويل)
إذا كان السعر لا شيء:
commentary = “لا يوجد تعليق متاح بسبب خطأ في استرداد السعر.”
اخر:
التعليق = get_openai_commentary (openai_api_key ، رمز ، سعر ، current_timestamp)
records.append({
“الرمز”: رمز،
“السعر”: السعر ،
“التاريخ”: current_timestamp ،
“تعليق السوق”: تعليق
})
DF = PD. DataFrame(السجلات)
إرجاع DF
# مثال على الاستخدام:
إذا كان __name__ == ‘__main__’:
# استبدل بمفاتيح واجهة برمجة التطبيقات الفعلية.
cmc_api_key = ‘YOUR_API_KEY’
openai_api_key = ‘YOUR_API_KEY’
# حدد العملات المشفرة ذات الأهمية.
crypto_symbols = (“BTC” ، “ETH” ، “XRP”)
# بناء إطار البيانات الذي يحتوي على السعر والتعليق.
crypto_df = build_crypto_dataframe (cmc_api_key ، openai_api_key ، crypto_symbols)
# طباعة إطار البيانات الناتج.
طباعة(crypto_df)
“`
====================================================================
يأخذ الجزء أعلاه من الكود ثلاث عملات مشفرة في محفظتك – Bitcoin (BTC) و Ether (ETH) و XRP (XRP) ، ويستخدم ChatGPT API للحصول على السعر الحالي في السوق كما هو موضح في مصدر بيانات CoinMarketCap. ينظم النتائج في جدول يحتوي على تعليقات السوق التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، مما يوفر طريقة مباشرة لمراقبة محفظتك وتقييم ظروف السوق.
الخطوة 5: تطوير ميزات إضافية
يمكنك الآن تحسين جهاز التتبع الخاص بك عن طريق إضافة المزيد من الوظائف أو تضمين تصورات جذابة. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك:
تنبيهات: قم بإعداد تنبيهات عبر البريد الإلكتروني أو الرسائل القصيرة للتغيرات الكبيرة في الأسعار.
تحليل الأداء: تتبع أداء المحفظة بمرور الوقت وقدم رؤى.
تصورات: دمج البيانات التاريخية لتصور الاتجاهات في الأسعار. بالنسبة للمستثمر الذكي ، يمكن أن يساعد ذلك في تحديد التحول الرئيسي التالي في السوق.
الخطوة 6: إنشاء واجهة مستخدم
لجعل متتبع محفظة العملات المشفرة سهل الاستخدام ، ينصح بتطوير واجهة ويب أو جوال. مرة أخرى ، يمكن أن تساعد أطر عمل Python مثل Flask أو Streamlit أو Django في تدوير تطبيقات الويب البسيطة والبديهية ، مع بدائل مثل React Native أو Flutter التي تساعد في تطبيقات الأجهزة المحمولة. بغض النظر عن الاختيار ، فإن البساطة هي المفتاح.
هل كنت تعلم؟ يوفر Flask مرونة خفيفة الوزن ، ويبسط Streamlit تصور البيانات ويوفر Django واجهات خلفية قوية وآمنة. كلها مفيدة لبناء الأدوات لتتبع الأسعار واتجاهات السوق!
الخطوة 7: الاختبار والنشر
تأكد من اختبار جهاز التتبع الخاص بك بدقة لضمان الدقة والموثوقية. بمجرد الاختبار ، قم بنشره على خادم أو نظام أساسي سحابي مثل AWS أو Heroku. راقب فائدة جهاز التعقب بمرور الوقت وقم بتعديل الميزات حسب الرغبة.
يمكن أن يساعد تكامل الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة في تتبع محفظتك. يتيح لك إنشاء متتبع مخصص مع رؤى السوق لإدارة مقتنياتك من العملات المشفرة. ومع ذلك ، ضع في اعتبارك المخاطر: قد تكون تنبؤات الذكاء الاصطناعي غير دقيقة ، ويمكن أن تتأخر بيانات واجهة برمجة التطبيقات وقد يؤدي الاعتماد المفرط إلى تحريف القرارات. تابع بحذر.
تداول سعيد بالطاقة الذكاء الاصطناعي!
