333 - How to?: 2022

30. prosince 2022

Bc. Jan RANOSTAJ

Diplomová práce

An example of LLM prompting for programming - Xu Hao

1. Jaký je hlavní téma článku?

2. Kdo je hlavní postava nebo osoba v článku?

3. Jaký je hlavní problém, se kterým se článek zabývá?

4. Co jsou hlavní události nebo okolnosti diskutované v článku?

Pochlubte se, k čemu používáte ChatGPT
https://twitter.com/DavidGrudl/status/1724736711899451577

prompt prompts

Reverse Engineer Prompts?

Prompt Reverse-Engineer
https://home.pickaxeproject.com/prompt-reverse-engineer

Fixie - CS50 Tech Talk with Dr. Matt Welsh
https://youtu.be/JhCl-GeT4jw?si=qZxZW50rFu8_TP_Q&t=2101
CS50 Harvard EDU

Backtesting and Optimizing a cBot

How to Add Methods to the cTrader API

Pokud chcete začít s analýzou sentimentu a sběrem dat od ekonomické online agentury pro indexy S&P 500 a Nasdaq 100, můžete postupovat podle následujícího plánu:

Krok 1: Definování Cílů a Rozsahu

Stanovení Cílů: Jasné definování, co chcete analýzou sentimentu dosáhnout. Například předpovědět pohyb trhu, identifikovat investiční příležitosti atd.
Výběr Indexů: Zaměřte se na indexy S&P 500 a Nasdaq 100 a určete, jaké akcie nebo sektory vás zajímají.
Stanovení Časového Rozsahu: Rozhodněte se, za jak dlouhé časové období chcete data sbírat a analyzovat.

Krok 2: Výběr a Příprava Nástrojů

Výběr Ekonomické Online Agentury: Vyberte agenturu, která poskytuje spolehlivé a aktuální zprávy a analýzy.
Přístup k Datům: Získejte přístup k datům buď přes API nebo se připravte na web scraping.
Nastavení Analytických Nástrojů: Vyberte a nastavte nástroje pro analýzu sentimentu a zpracování textu (Python, R, apod.).

Krok 3: Sběr a Předzpracování Dat

Automatizace Sběru Dat: Nastavte skripty nebo nástroje pro pravidelný sběr dat z vybrané ekonomické online agentury.
Čištění a Předzpracování Textu: Implementujte funkce pro čištění a předzpracování textu, včetně tokenizace a lematizace.

Krok 4: Analýza Sentimentu

Implementace Modelu Sentimentu: Vyberte a implementujte model pro analýzu sentimentu.
Aplikace Modelu na Data: Použijte model pro hodnocení sentimentu v článcích a zprávách.
Agregace a Analýza Výsledků: Agregujte výsledky a analyzujte je s ohledem na pohyby indexů S&P 500 a Nasdaq 100.

Krok 5: Vizualizace a Reporting

Vytvoření Dashboardu: Vytvořte vizualizace a dashboard pro snadnou interpretaci výsledků.
Pravidelné Reporty: Nastavte systém pro pravidelné vytváření reportů a zasílání upozornění na základě výsledků analýzy.

Krok 6: Optimalizace a Zpětná Vazba

Získání Zpětné Vazby: Sledujte, jak dobře vaše analýza sentimentu koreluje s pohyby na trhu, a získávejte zpětnou vazbu.
Optimalizace Modelu: Na základě zpětné vazby optimalizujte svůj model a metody analýzy.

Krok 7: Implementace a Iterace

Implementace Získaných Poznatků: Použijte získané poznatky pro informované investiční nebo obchodní rozhodnutí.
Kontinuální Zlepšování: Pravidelně aktualizujte svůj přístup a metody na základě nových dat a zkušeností.

Tímto způsobem můžete systematicky začít s analýzou sentimentu a sběrem relevantních informací pro indexy S&P 500 a Nasdaq 100. Nezapomeňte, že úspěšná analýza sentimentu vyžaduje pravidelnou aktualizaci a zlepšování vašich modelů a metod.

peter!

@pwang_szn

Member www.BuildFast.academy | nyc

www.StartCodingWithAI.com

Alfanumerická stupnice pro hodnocení informací

Alfanumerická stupnice slouží k hodnocení různých druhů informací na základě předem stanovených kritérií, kombinující písmena a čísla pro specifické a granulární hodnocení.

Příklad stupnice:

A1: Vynikající a plně ověřené informace
A2: Vynikající, ale méně ověřené informace
B1: Dobré a plně ověřené informace
B2: Dobré, ale méně ověřené informace
C1: Průměrné a plně ověřené informace
C2: Průměrné, ale méně ověřené informace
D1: Špatné a plně ověřené informace
D2: Špatné, ale méně ověřené informace
F: Neakceptovatelné informace

Každá kategorie má specifická kritéria hodnocení, např. "plně ověřené" informace jsou potvrzeny více zdroji, zatímco "méně ověřené" mohou pocházet jen z jednoho zdroje.

Alfanumerická stupnice je vhodná pro konzistentní hodnocení v různých oblastech, jako je výzkum, zpravodajství, analýza dat nebo podnikové rozhodování.

Metody sběru a hodnocení informací o indexech S&P 500 a NASDAQ 100

Ceny akcií a tržních indexů ovlivňuje mnoho faktorů. Zde je postup pro jejich analýzu:

Sběr dat:
- Finanční zprávy
- Výkazy společností
- Makroekonomická data
Technická analýza:
- Grafy a technické indikátory
- Analýza objemu obchodování
Fundamentální analýza:
- Hodnocení odvětví a managementu
- Finanční poměry, např. P/E Ratio
Sentimentální analýza:
- Monitorování sociálních médií a zpráv
- Průzkumy investorů
Modelování a předpovědi:
- Kvantitativní analýza
- Stresové testy pro modely
Neustálé učení a aktualizace:
- Zůstaňte v obraze
- Pravidelná aktualizace modelů a přístupů

Tímto postupem lze získat hluboké pochopení faktorů, které ovlivňují indexy S&P 500 a NASDAQ 100.

3) Systém Měření a Hodnocení Sentimentu

1. Sběr dat

Webový Scraping: Extrakce textů z webových stránek.
API Sociálních Médií: Získání příspěvků a komentářů.
Databáze Zpráv: Přístup k článkům a novinkám.

2. Předzpracování dat

Odstranění Nežádoucích Znaků: Vyčištění textu.
Tokenizace: Rozdělení textu na slova/fráze.
Stemming/Lemmatizace: Převedení slov na základní formu.
Odstranění Stop Slov: Vyřazení běžných, nerelevantních slov.

3. Analýza Sentimentu

Machine Learning Modely: Klasifikace sentimentu (SVM, Naive Bayes, neuronové sítě).
Sentimentální Slovníky: Hodnocení sentimentu slov/frází.
Analýza Polarit: Určení celkového sentimentu textu.

4. Vizualizace a Reporting

Grafy a Dashboardy: Zobrazení výsledků.
Reporting: Sestavení přehledných zpráv.

5. Validace a Zpětná Vazba

Manuální Kontrola: Ověření přesnosti výsledků.
Zpětná Vazba od Uživatelů: Sběr informací pro zlepšení modelů.

6. Údržba a Aktualizace

Aktualizace Modelů a Slovníků: Udržování aktuálnosti.
Monitoring: Dozor nad výkonem systému.

7. Bezpečnost a Ochrana Soukromí

Anonymizace Dat: Zajištění soukromí uživatelů.
Bezpečnostní Opatření: Ochrana dat.

4) Analýza Sentimentu a Index S&P 500

1. Účel Systému

Monitorování vlivu veřejného mínění na index S&P 500 přes různé mediální kanály.

2. Sběr dat

API Sociálních Médií: Sběr dat z Twitteru, Redditu atd.
Webové Zdroje: Extrakce článků a finančních zpráv.
API pro Finanční Data: Získání dat o akciích a indexu S&P 500.

3. Předzpracování dat

Odstranění Nežádoucích Znaků a Normalizace: Příprava textu.
Tokenizace a Odstranění Stop Slov: Rozdělení textu, vyřazení nerelevantních slov.
Sentimentální Analýza: Určení sentimentu v textu.

4. Analýza Sentimentu

Výpočet Skóre Sentimentu: Použití pokročilých modelů pro hodnocení sentimentu.
Korelace s Tržními Pohyby: Analýza vztahu mezi sentimentem a indexem S&P 500.

5. Vizualizace a Reporting

Interaktivní Dashboard: Zobrazení výsledků.
Automatizované Reporty: Pravidelné zprávy pro týmy a rozhodovatele.

6. Validace a Zpětná Vazba

Manuální Kontrola a Zpětná Vazba: Ověření výsledků a sběr informací pro zlepšení.

7. Údržba a Aktualizace

Aktualizace Modelů: Udržování modelů v aktuálním stavu.
Monitoring Systému: Dozor nad správným fungováním systému.

8. Bezpečnost a Ochrana Soukromí

Opatření pro Ochrana Dat: Zajištění integritity a soukromí dat.
Anonymizace Dat: Ochrana osobních údajů.

Celkově tyto příklady ukazují, jak by mohl vypadat dokument s popisem systému, jeho komponent a procesů, které se v něm odehrávají. Přizpůsobte podrobnosti a terminologii podle vašich specifických požadavků a oboru působnosti.

Analýza Sentimentu

1. Výběr Modelu

Naive Bayes: Jednoduchý statistický model, který může být použit pro klasifikaci sentimentu na základě pravděpodobnosti výskytu jednotlivých slov v pozitivních nebo negativních textech. Příklad: Analyzování recenzí produktů a určení, zda jsou spokojené nebo nespokojené.
Support Vector Machines (SVM): Efektivní model pro klasifikaci textů, který najde hyperrovinu v prostoru s vysokou dimenzionalitou, která nejlépe odděluje data do tříd. Příklad: Rozlišování mezi pozitivními a negativními tweety na Twitteru.
Neuronové Sítě: Pokročilé modely jako jsou konvoluční nebo rekurentní neuronové sítě mohou zpracovávat sekvence slov a zachytit složitější vzory v datech. Příklad: Analýza sentimentu v dlouhých textových recenzích nebo článcích.

2. Využití Sentimentálních Slovníků

AFINN: Jednoduchý slovník, který obsahuje seznam slov a jejich sentimentální skóre. Příklad: Rychlá analýza krátkých zpráv nebo tweetů pro zjištění celkového sentimentu.
https://darenr.github.io/afinn/
Python – Sentiment Analysis using Affin
VADER: Slovník a analytický nástroj speciálně navržený pro analýzu sentimentu v sociálních médiích. Příklad: Hodnocení sentimentu v online recenzích a získání rozdělení na pozitivní, neutrální a negativní.
Welcome to VaderSentiment’s documentation!
SentiWordNet: Slovník, který poskytuje sentimentální skóre pro každé slovo v WordNet databázi. Příklad: Detailní analýza textu s možností určení různých úrovní pozitivity a negativity.

3. Analýza Polarit

Stanovení Celkové Polarity: Výpočet průměrného sentimentálního skóre všech slov v textu k určení, zda je text spíše pozitivní, negativní, nebo neutrální. Příklad: Zjištění celkového sentimentu ve zprávách na sociálních médiích.
Určení Dominantní Polarity: Identifikace klíčových slov nebo frází, které nejvíce přispívají k celkové polaritě textu. Příklad: Zjištění, které aspekty produktu jsou zákazníky hodnoceny nejpozitivněji nebo nejnegativněji.
Analýza Časových Trendů: Sledování, jak se polarita sentimentu mění v čase, například v reakci na události nebo marketingové kampaně. Příklad: Monitorování veřejného mínění během volební kampaně.

Tyto techniky a příklady ukazují, jak lze využít různé nástroje a metody pro komplexní analýzu sentimentu a získání hlubšího porozumění textovým datům.

cTrader Backtesting Overview - In Depth

Step-By-Step Guide Backtesting Forex Strategies With Ctrader (GBPUSD Case Study)

Backtesting and Optimizing a cBot

Ctrader FIX API Tutorial - Introduction

Anatomy of the FIX Protocol | FIX API for Algorithmic Trading @ Darwinex

https://www.youtube.com/@mikepapinski/videos

6) Installing QuickFIX for Python | QuickFIX Application R&D for Algorithmic Trading

https://www.youtube.com/@Darwinexchange

The #1 Reason You Should Use cTrader for Your FTMO Challenge

FIX protocol (explained by a quant developer)

Coding Jesus

How to break into high frequency trading (as a software developer)

Why technical 'analysis' is garbage (explained by a quant developer)

Risk management: prop trader vs day trader

https://www.youtube.com/watch?v=8npDuULUvfE

https://ctrader.com/users/profile/27555/algos

https://ctrader.com/algos/search/cbots?query=rsi+macd

https://pypi.org/project/quickfix/
https://pypi.org/project/pysen/

cTrader TrueFx Web Price API

Factor Featured Trade DAX
https://www.peterlbrandt.com/factor-featured-trade-dax/#top

beautiful soup web scraper python
https://realpython.com/beautiful-soup-web-scraper-python/

PromptWizards - Stitching.ai
https://www.reddit.com/r/PromptWizards/

What I Learned after 10,000 Hours of Trading

The Trading Geek

https://www.youtube.com/watch?v=FxQME8ffAeY

Web Scraping 101: A Million Dollar Project Idea

https://www.youtube.com/watch?v=DJnH0jR8y5Q

MemGPT 🧠 Giving AI Unlimited Prompt Size (Big Step Towards AGI?)

https://www.youtube.com/watch?v=QQ2QOPWZKVc

I Tested AI TradingView Strategy 100 Times (Must Watch)
https://www.youtube.com/watch?v=L6Yg60Knwmo

Disciplined FX
https://www.youtube.com/@disciplinedfx6794/videos

Become a Data Analyst using ChatGPT! (Full Guide)

300 custom personas for Chat GPT
https://youtu.be/7afa7UZXyU8?si=X5VrgRixOjqPMzI4&t=112

grok.x.ai

Custom instructions for ChatGPT

What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?
1500
How would you like ChatGPT to respond?
1500

Best Practice for Code Examples

Prompt Reverse-Engineer
https://home.pickaxeproject.com/prompt-reverse-engineer
Input any writing sample and receive an AI prompt that will attempt to recreate it

Reverse Prompt Engineering with ChatGPT: A Detailed Guide

Inspirace
Reverse Prompt Engineering | ChatGPT MasterClass | Lesson 11 -

Deconstructing Tasks for Better Results | ChatGPT MasterClass | Lesson 12