Optimiser et déboguer des scripts Python générés par l'IA : le cas des bots de trading crypto

À l'ère de l'intelligence artificielle générative, de nombreux développeurs et entrepreneurs se tournent vers des outils comme ChatGPT pour créer rapidement des scripts et des applications. Cette approche, bien que prometteuse, présente souvent des défis techniques spécifiques, particulièrement lorsqu'il s'agit d'applications complexes comme les bots de trading de cryptomonnaies.

Les limites des scripts générés par l'IA

L'utilisation de ChatGPT pour générer du code Python est devenue une pratique courante. Cependant, les scripts ainsi produits présentent généralement plusieurs limitations :

• Connaissance limitée des APIs tierces : ChatGPT ne dispose pas toujours des informations les plus récentes sur les APIs comme celle de Kraken, ce qui entraîne des erreurs lors de l'exécution.
• Gestion d'erreurs insuffisante : Les scripts générés manquent souvent de mécanismes robustes pour gérer les exceptions et les cas particuliers.
• Absence d'optimisation pour les performances : Les bots de trading nécessitent une exécution efficace, surtout lorsqu'ils doivent fonctionner en parallèle sur plusieurs cryptomonnaies.
• Problèmes de concurrence : La gestion de plusieurs instances simultanées n'est généralement pas prise en compte dans les scripts générés automatiquement.

Anatomie d'un bot DCA pour le trading de cryptomonnaies

Avant d'aborder les solutions, comprenons ce qu'est un bot DCA (Dollar Cost Averaging) et pourquoi il est populaire dans le trading de cryptomonnaies.

Un bot DCA automatise une stratégie d'investissement qui consiste à investir régulièrement des montants fixes, indépendamment des fluctuations de prix. Cette approche réduit l'impact de la volatilité sur l'investissement global.

Pour fonctionner correctement avec une API comme celle de Kraken, un bot DCA doit :

1. S'authentifier de manière sécurisée
2. Récupérer les données de marché en temps réel
3. Calculer le montant à investir selon la stratégie DCA
4. Exécuter les ordres d'achat/vente
5. Gérer les erreurs et les exceptions
6. Enregistrer les transactions pour le suivi

Les erreurs courantes et leurs solutions

1. Problèmes d'authentification avec l'API Kraken

# Code problématique généré par ChatGPT
api_key = "votre_clé_api"
api_sec = "votre_clé_secrète"
kraken = KrakenAPI(api_key, api_sec)

Ce code simple omet souvent les détails cruciaux de l'authentification Kraken, notamment la signature des requêtes avec HMAC-SHA256.

Solution optimisée :

import time
import base64
import hashlib
import hmac
import urllib.parse

class KrakenAuth:
    def __init__(self, api_key, api_sec):
        self.api_key = api_key
        self.api_sec = api_sec
        
    def get_kraken_signature(self, urlpath, data, nonce):
        postdata = urllib.parse.urlencode(data)
        encoded = (str(nonce) + postdata).encode()
        message = urlpath.encode() + hashlib.sha256(encoded).digest()
        
        signature = hmac.new(base64.b64decode(self.api_sec),
                            message, hashlib.sha512)
        sigdigest = base64.b64encode(signature.digest())
        
        return sigdigest.decode()
    
    def kraken_request(self, uri_path, data):
        headers = {}
        nonce = str(int(1000*time.time()))
        data['nonce'] = nonce
        
        headers['API-Key'] = self.api_key
        headers['API-Sign'] = self.get_kraken_signature(uri_path, data, nonce)
        
        return headers

2. Gestion des erreurs de l'API

Les scripts générés par ChatGPT manquent souvent d'une gestion d'erreurs robuste, ce qui est crucial pour les applications de trading.

Solution optimisée :

def execute_order(kraken_auth, pair, type, volume):
    try:
        endpoint = "/0/private/AddOrder"
        data = {
            "pair": pair,
            "type": type,
            "ordertype": "market",
            "volume": volume
        }
        
        headers = kraken_auth.kraken_request(endpoint, data)
        response = requests.post("https://api.kraken.com" + endpoint, 
                                headers=headers, data=data)
        
        if response.status_code != 200:
            raise Exception(f"API request failed with status {response.status_code}")
            
        result = response.json()
        
        if 'error' in result and result['error']:
            raise Exception(f"Kraken API error: {result['error']}")
            
        return result['result']
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"Order execution failed: {str(e)}")
        # Implement retry logic or fallback strategy
        return None

3. Exécution parallèle pour plusieurs cryptomonnaies

Un défi majeur est de faire fonctionner plusieurs instances du bot simultanément sans conflits.

Solution optimisée avec multithreading :

import threading
import queue

class CryptoDCABot:
    def __init__(self, api_key, api_sec, pairs, interval_hours=24):
        self.kraken_auth = KrakenAuth(api_key, api_sec)
        self.pairs = pairs
        self.interval_seconds = interval_hours * 3600
        self.stop_event = threading.Event()
        self.threads = []
        self.order_queue = queue.Queue()
        
    def start(self):
        # Start order processor thread
        processor = threading.Thread(target=self._process_orders)
        processor.daemon = True
        processor.start()
        self.threads.append(processor)
        
        # Start a thread for each trading pair
        for pair in self.pairs:
            t = threading.Thread(target=self._run_dca_strategy, args=(pair,))
            t.daemon = True
            t.start()
            self.threads.append(t)
            
        logger.info(f"Bot started with {len(self.pairs)} trading pairs")
    
    def _run_dca_strategy(self, pair):
        while not self.stop_event.is_set():
            try:
                # Calculate investment amount based on DCA strategy
                amount = self._calculate_dca_amount(pair)
                
                # Queue the order instead of executing directly
                self.order_queue.put((pair, "buy", amount))
                
                # Wait for next interval
                self.stop_event.wait(self.interval_seconds)
                
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error in DCA strategy for {pair}: {str(e)}")
                # Wait a bit before retrying
                time.sleep(60)
    
    def _process_orders(self):
        while not self.stop_event.is_set():
            try:
                # Get order from queue with timeout
                pair, order_type, amount = self.order_queue.get(timeout=1)
                
                # Execute the order
                result = execute_order(self.kraken_auth, pair, order_type, amount)
                
                if result:
                    logger.info(f"Order executed: {pair} {order_type} {amount}")
                    # Record the transaction in database
                    self._record_transaction(pair, order_type, amount, result)
                
                self.order_queue.task_done()
                
            except queue.Empty:
                # Queue timeout, just continue
                continue
            except Exception as e:
                logger.error(f"Order processing error: {str(e)}")
                time.sleep(5)
    
    def stop(self):
        self.stop_event.set()
        for thread in self.threads:
            thread.join(timeout=10)
        logger.info("Bot stopped")

Bonnes pratiques pour améliorer les scripts générés par l'IA

Fort de notre expérience dans le développement de solutions technologiques avancées, nous recommandons ces pratiques pour optimiser les scripts générés par ChatGPT :

1. Comprendre l'API cible : Consultez toujours la documentation officielle de l'API (comme celle de Kraken) plutôt que de vous fier uniquement au code généré.

2. Implémenter une gestion d'erreurs robuste : Ajoutez des blocs try/except appropriés et des mécanismes de retry.

3. Utiliser le logging : Implémentez un système de journalisation détaillé pour faciliter le débogage.

4. Séparer les préoccupations : Structurez votre code en classes et fonctions avec des responsabilités claires.

5. Tester progressivement : Testez chaque composant individuellement avant de les intégrer.

6. Sécuriser les informations sensibles : Utilisez des variables d'environnement ou des fichiers de configuration sécurisés pour les clés API.

Notre approche chez Platane

Chez Platane, nous avons développé une expertise particulière dans l'optimisation des solutions basées sur l'IA. Notre approche combine l'utilisation intelligente des outils d'IA générative avec un savoir-faire technique approfondi.

Lors du développement de la plateforme de gestion de contenu automatisée par l'IA pour nos propres besoins, nous avons rencontré et résolu des défis similaires à ceux présentés dans cet article. Cette expérience nous a permis d'affiner notre méthodologie pour créer des applications robustes qui tirent le meilleur parti de l'IA tout en évitant ses pièges.

De même, notre travail sur la plateforme Epictory, qui analyse et traite des données complexes provenant de l'API Strava, nous a confrontés à des problématiques d'intégration d'API tierces similaires à celles rencontrées avec Kraken. La solution que nous avons développée utilise des conteneurs Docker pour isoler les différentes instances de traitement, une approche qui pourrait également bénéficier à un système de bots DCA multiples.

Conclusion

Les outils d'IA comme ChatGPT offrent un excellent point de départ pour développer des scripts Python, mais transformer ces ébauches en solutions robustes et évolutives nécessite une expertise technique approfondie, particulièrement pour des applications critiques comme les bots de trading.

En appliquant les principes et techniques décrits dans cet article, vous pouvez considérablement améliorer la fiabilité et les performances de vos scripts générés par l'IA, qu'il s'agisse de bots DCA pour cryptomonnaies ou d'autres applications automatisées.

Vous avez un projet similaire ou souhaitez optimiser un script existant ? Notre équipe d'experts chez Platane se fera un plaisir de vous accompagner. Prenez rendez-vous via notre formulaire de contact pour discuter de vos besoins spécifiques et découvrir comment notre approche alliant technologie de pointe et créativité peut transformer votre idée en solution performante.

En collaborant avec Platane, vous bénéficiez non seulement de notre expertise technique, mais aussi de notre expérience dans la création de solutions sur mesure qui répondent précisément à vos objectifs. Contactez-nous dès aujourd'hui pour donner vie à votre projet avec l'assurance d'une exécution impeccable.