Wpis z mikrobloga

Postanowiłem przetestować ChatGPT i zadać AI taska napisania bota do crypto w Pythonie. Prostego.

Poprosiłem o: Write crypto bot in python which buys BTC when price of BTCUSDT is low within 3 month period and sells it when the price of BTCUSDT is 20% higher than the initial buy price. To determine when is low moment you can use MACD indicator.

Nie napisałem co mam w sakiewce giełdowej i w jakiej ilości, sam sobie takie założenie zrobił. ( ͡° ͜ʖ ͡°)

Wygenerowany kod: https://paste.ofcode.org/kfPFr53CMQDXxQeF6EmYZu

Skubaniec wiedział co to MACD i jakiego liba do tego użyć. Do Binance jakiegoś liba, którego specjalnie nie znam wziął. No i zajęło mu to z 3 sek.

Na minus ta formuła liczenia zysku jest trochę podejrzana, więc używacie na własną odpowiedzialność i nie jest to porada inwestycyjna zdecydowanie. ( ͡° ͜ʖ ͡°)

Podsumowując: jak ktoś nie lubi żmudnego klepania to jest coraz lepiej, ale kluczowe momenty w kodzie wciąż warto pisać samemu.

#gielda #kryptowaluty #programowanie #python #ciekawostki #technologia #devopsiarz
  • 10
  • Odpowiedz
@devopsiarz: niezły plot twist, programiści śmieli się z innych zawodów że je AI zastąpi a tymczasem jako pierwsi staną się zbędni ( ͡° ͜ʖ ͡°), poza oczywiście tymi prawdziwymi programującymi w asemblerze, cobolu i fortranie
  • Odpowiedz
@dean_corso: Będzie można generować prostsze i popularniejsze algorytmy (bo będzie z czego to dobrze trenować), rozpoczynać łatwiej i szybciej pewne projekty lub jakieś ich elementy. Np. chcesz zrobić prostego cruda z tabelką w UI, sortowaniem, szukaniem po polach to napiszesz, że "chcę cruda, że mam nagłówki danych X, Y i Z, walnij mi to do dockera bym sobie dane wgrał" i Ci strzeli na jednegoklika cały frontend, backend, opakuje w Dockerfile byś mógł zrobić copy&paste do swojego środowiska i gotowe, Tobie zostanie tylko wrzucić dane do bazy i gotowe. W takim zastosowaniu rzeczywiście będzie to mega ułatwienie.

Natomiast kwestie wymagań klientów, ich niezdecydowania i generalnie niestandardowe rzeczy dla nich lub do projektów - tutaj raczej prędko nie powstanie AI zdolne to rozgryźć, bo często klienci sami nie wiedzą co chcą (ich "chcenie" ewoluuje), programiści po 100 pytaniach doprecyzujących też tego często nie wiedzą.
Po prostu obstawienie tego przez jakieś AI wymagałoby jakiegoś rozbudowanego DSLa, który sam w sobie byłby
kolejnym językiem programowania i trzeba by było speców od tego DSLa + od języka docelowego, by oceniać, czy
  • Odpowiedz
Jeszcze z ciekawszych rzeczy, to nie ogarnia (wciąż? jeszcze?) dobrze abstrakcji w tak popularnym języku programowania jak Python:

Na prośbę:

Write code in Python which supports downloading data from following datasets: csv, mysql, mongo, postgresql, kafka stream. Datasets should be very easy to replace without change the code using only env variables. Datasets should be called only via dedicated interface. Datasets should support operations like: sort, filter, search, delete, insert, modify.

Spłodził
  • Odpowiedz
@dumbas: tak, na tagach wysypało właśnie innych przykładów, nie tylko z programowania, ja użyłem do kwestii programistycznej, a Python, bo jest popularny, więc można zakładać, że model powinien być lepiej wytrenowany, niż gdybyśmy zapytali np. o kod Rusta czy Go.
  • Odpowiedz
Będzie można generować prostsze i popularniejsze algorytmy (bo będzie z czego to dobrze trenować), rozpoczynać łatwiej i szybciej pewne projekty lub jakieś ich elementy. Np. chcesz zrobić prostego cruda z tabelką w UI, sortowaniem, szukaniem po polach to napiszesz, że "chcę cruda, że mam nagłówki danych X, Y i Z, walnij mi to do dockera bym sobie dane wgrał" i Ci strzeli na jednegoklika cały frontend, backend, opakuje w Dockerfile byś mógł
  • Odpowiedz