Hummingbot API + MCP (Part 2)

Summary

Cette vidéo présente une démonstration pratique de l'intégration du serveur MCP avec Pyantic AI pour créer un bot de trading automatisé. Le présentateur montre comment configurer l'environnement Docker, connecter le serveur MCP, et utiliser le code cloud pour exécuter des ordres longs ou courts sur diverses plateformes d'échange. L'accent est mis sur l'association de l'IA pour la prise de décision et du code pour les tâches répétitives, tout en utilisant LogFire pour le suivi et la surveillance des opérations. L'exemple final illustre un bot de trading fonctionnel capable de gérer des positions et de respecter les contraintes minimales de négociation, offrant une base pour des stratégies avancées.

Takeaways

• 😀 Le projet a été accepté par Docker et est maintenant officiellement soutenu dans l'écosystème Docker, aux côtés de grands acteurs comme Stripe et Nasdaq.
• 😀 La mise en place du serveur MCP est détaillée, avec les services nécessaires comme PostgreSQL, l'API haute mode et MQX pour le bon fonctionnement.
• 😀 Des problèmes de connexion au serveur local avec le code cloud ont été rencontrés, mais le code cloud fonctionne bien avec des plateformes comme Binance.
• 😀 Le MCP permet de passer des ordres de trading facilement, avec une conversion automatique des dollars en taille de tokens pour les transactions.
• 😀 La gestion de portefeuille sur plusieurs échanges est possible grâce à MCP, permettant des opérations comme le rééquilibrage de positions et le suivi des performances.
• 😀 L'intégration de l'IA Pyantic avec MCP permet de créer des bots de trading automatisés, capables de traiter des données de marché et de prendre des décisions basées sur des scripts écrits.
• 😀 Un exemple de code montre la création d'un agent connecté à MCP, capable d'exécuter des ordres d'achat et de vente comme un ordre long à 20 USD.
• 😀 L'outil Log Fire est utilisé pour consolider les logs de plusieurs applications, facilitant ainsi le suivi des stratégies de trading et des processus du système.
• 😀 L'importance de créer des modèles de prompts pour l'IA afin qu'elle puisse exécuter des tâches automatisées, en utilisant des règles et des données pré-définies.
• 😀 Le potentiel d'un bot de trading AI est exploré, avec l'intégration de stratégies de trading automatisées basées sur des données de marché et des algorithmes d'IA.
• 😀 Le système pourrait être étendu pour inclure des stratégies de trading à haute fréquence et automatiser l'ajustement des plages de liquidité sur les plateformes d'échange.

Q & A

Quelle est la principale nouveauté présentée dans ce script ?

La principale nouveauté présentée est l'intégration du MCP (Market Making Platform) avec Docker, ainsi que l'utilisation de l'API Hummingbot et l'introduction de stratégies de trading automatisées avec l'IA Pyantic.

Comment l'intégration de Docker avec MCP améliore-t-elle l'écosystème ?

L'intégration de Docker avec MCP permet à la plateforme d'être officiellement supportée dans l'écosystème Docker, facilitant l'installation, la mise à jour et la gestion des services, tout en élargissant la compatibilité avec des services comme Stripe et Nasdaq.

Quels services sont utilisés dans la configuration MCP présentée dans le script ?

Les services utilisés sont Postgres, High Mode API, et MQX. Ces services sont lancés pour configurer et exécuter le serveur MCP avec la dernière version de l'API.

Quelles sont les différences entre l'utilisation de Cloud Code et un environnement local dans ce script ?

Le Cloud Code fonctionne correctement pour interagir avec le MCP, tandis qu'il y a des problèmes avec l'environnement local (localhost) qui empêchent certaines fonctionnalités de s'exécuter, comme l'interaction avec Binance.

Comment le MCP facilite-t-il le trading sur plusieurs plateformes d'échange ?

Le MCP permet de passer des ordres longs et courts sur plusieurs plateformes d'échange (comme Hyperlquid), d'effectuer des conversions automatiques de devises et de gérer les portefeuilles de manière centralisée, offrant une grande flexibilité dans les stratégies de trading.

Que signifie l'automatisation du trading via Pyantic AI dans ce contexte ?

L'automatisation via Pyantic AI permet d'analyser les données des marchés (comme les bougies) et de prendre des décisions de trading basées sur des stratégies pré-écrites. Cela réduit l'intervention humaine et optimise les performances grâce à l'IA.

Quel rôle joue Log Fire dans le développement de stratégies de trading ?

Log Fire est utilisé pour surveiller les logs des systèmes de trading et des agents AI, facilitant le débogage et la gestion des erreurs tout en offrant des tableaux de bord pour suivre les performances en temps réel.

Comment l'IA est-elle intégrée dans le processus de gestion du portefeuille ?

L'IA est utilisée pour automatiser la gestion du portefeuille en analysant les positions existantes et en ajustant la stratégie en fonction des conditions du marché, par exemple en décidant de rééquilibrer les portefeuilles ou de fermer des positions en fonction de certains critères.

Quelle est l'importance du format d'ordres dans les stratégies de trading décrites ?

Le format des ordres, comme l'utilisation du symbole '$' pour les montants, permet une gestion dynamique des ordres, où l'IA convertit automatiquement les valeurs en fonction du prix des tokens. Cela simplifie les stratégies et réduit le risque d'erreurs.

Quelles améliorations sont envisagées pour l'IA et les stratégies de trading à l'avenir ?

À l'avenir, il est prévu de raffiner les modèles de stratégie pour permettre à l'IA de prendre des décisions plus complexes et d'incorporer davantage de données et de sources externes. L'intégration avec d'autres API et l'ajustement des stratégies pour des marchés à haute fréquence sont également envisagés.