Aperçu
- Présentation d’un projet mettant en œuvre du trading algorithmique sur le Grand Exchange de RuneScape.
- Le Grand Exchange est un marché où tous les joueurs peuvent acheter et vendre des objets, avec une limite d’achat par objet toutes les 4 heures.
- Toutes les offres de vente sont soumises à une taxe de 1 %, utilisée par les développeurs du jeu pour contrôler l’inflation.
Composants
- Le bot se compose de trois applications : une API JavaScript qui interagit avec le flux de prix des objets en temps réel de l’OSRS Wiki, un client Java qui contrôle le comportement du personnage, et une API Python qui prédit la rentabilité des offres possibles.
- Le pipeline de données se compose de deux cron jobs, qui interrogent l’API de l’OSRS Wiki toutes les 5 minutes et toutes les heures afin de collecter les données.
- L’objectif de la fonction de perte du modèle est l’or généré par seconde.
Méthode de référence
- La méthode de référence consiste à calculer le ROI et le ratio de volume à partir du spread récent des prix de l’objet et du volume d’échange.
- Les scores Z du ROI et du ratio de volume de chaque objet sont calculés, puis les objets dont l’or moyen par seconde était négatif dans le passé sont filtrés.
Méthode de machine learning
- Une expérimentation d’une semaine compare la méthode de référence à des modèles de régression Random Forest et de réseau de neurones.
- Les résultats sont classés selon le profit horaire moyen.
- Le modèle Random Forest a enregistré le profit le plus élevé.
- Le modèle de réseau de neurones est arrivé ensuite, tandis que la méthode de référence a obtenu le profit le plus faible.
Conclusion
- Les approches de machine learning ont surpassé la méthode de référence.
- Le modèle Random Forest a enregistré le profit le plus élevé, ce qui correspond à la perte de validation du modèle.
Le résumé de GN⁺
- Le trading algorithmique sur le Grand Exchange de RuneScape est un projet intéressant pour comprendre l’économie du jeu et maximiser les profits grâce au machine learning.
- Le fait que le modèle Random Forest ait obtenu de meilleures performances que le réseau de neurones suggère que la volatilité des données est faible et que les prédictions portent sur une fréquence élevée avec un ROI bas.
- Ce projet peut être utile pour comprendre les systèmes économiques dans les jeux et pour pratiquer le machine learning.
- Un projet aux fonctionnalités similaires est le trading algorithmique sur les marchés boursiers.
1 commentaires
Avis Hacker News
Partage d'une expérience d'analyse de données via l'API du wiki avec Google Sheets. Le revenu horaire est faible. Mention de la nécessité d'analyser les tendances de prix au niveau du marché et des catégories. Partage d'un tableur personnel de rentabilité.
Explication d'une méthode utilisée à l'âge d'or de Runescape : placer en même temps des ordres d'achat et de vente sur le même objet rare dans le GE pour en tirer un profit. Cela est appelé « tenue de marché ».
Partage d'une expérience sur World of Warcraft, où il était possible de parcourir l'hôtel des ventes et d'acheter ou vendre des objets via l'application mobile. Expérience d'écriture d'un bot pour l'hôtel des ventes après rétro-ingénierie de l'API. Supposition que cela a pu être l'une des raisons de l'arrêt de l'application.
Avis positif sur Runescape. Insiste sur le fait que le jeu continue d'être mis à jour depuis plus de 20 ans. Malgré des plaintes concernant le sentiment de propriété de la communauté, de nouvelles armes et quêtes continuent d'être ajoutées.
Partage d'une expérience où l'interaction avec Runescape se fait principalement via la programmation. Utilisation de color bots et de click bots basiques. Automatisation des aspects fastidieux du jeu avec 100 lignes de code Python utilisant pyautogui.
Partage d'une expérience sur Hypixel. Surveillance des prix d'entrée et de sortie de diverses recettes de craft, puis lancement de la fabrication lorsque la rentabilité atteint un certain seuil. Le jeu a fini par sembler peu profond et ennuyeux, mais l'expérience est restée amusante.
Explication d'une méthode pour interagir avec l'API du wiki d'OSRS à l'aide de deux cronjobs. Remarque s'interrogeant sur la raison de récupérer des données toutes les 5 minutes et toutes les 1 heure.
Partage d'une expérience où environ 1000 GBP ont été gagnés grâce au commerce dans Runescape avant l'introduction du GE. La méthode consistait à acheter des party hats à bas prix et à les revendre plus cher. Mention d'avoir arrêté le jeu puis tout vendu sur eBay.
Excuses pour un manque de compréhension de la modélisation, et interrogation sur le fait de savoir s'il s'agit de collecter des données de prix toutes les 5 minutes ou de rechercher des motifs sur l'ensemble d'une période.
Question demandant si quelqu'un a mené une expérience similaire sur le marché d'EVE.