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使用Tensorflow作为二进制分类问题预测加密货币价格:客户端下载
时间:2020-12-05 来源:6号彩票官网 浏览量 97910 次
本文摘要:本教程将介绍神经网络的原型,该网络应使用Keras和Tensorflow作为主要的clarvoyance工具来估算未来的加密货币价格(二进制分类问题)。

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本教程将介绍神经网络的原型,该网络应使用Keras和Tensorflow作为主要的clarvoyance工具来估算未来的加密货币价格(二进制分类问题)。但是这很有可能不是解决问题的最好方法。(投资银行投资数十亿美元开发这种算法。

)但是如果我们需要在55%以上的时间解决问题,我们就会变得富有。我们要做什么1。用于Binance APIiTunes数据2。

数据预处理3。模特教育4。功能工程5。

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对Binance APIiTunes数据的性能评估在本示例中,我们使用的模型仅次于iTunes单个调用中可用的数据量。如果想训练更好的东西,并在真实世界中使用(不建议的话,可能会浪费实际钱),建议多次调用,收集更多的数据。

import requests import JSON import pandas as PD import date time as dtstart _ date=' 2019-01-01 ' end _ date=' 2019timestamp())defget _ bars(Symbol)Symbol=' Symbol ' interval=' interval ' start time='而且,应该设置方便的函数,然后将数据保存在CSV中,以便以后再次重视。这应该是不言而喻的,但如果有疑问,请随时留言,拒绝回答。

)数据预处理是价格是顺序数据的一种形式,因此将使用LSTM层(长期短期内存)作为我们网络的一层。期待将数据收集到一系列事件中。这些活动预测时间t ^ n的价格。其中T是当前时间,N定义了我们要预测的未来时间。

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为此,将数据用作W长度的时间窗口。检查代码后,一切都变得更加明确,我们将开始引入必要的软件包。import pandas as PD import Numpy as NP import seaborn as SNS import random from tensor flow . keras . models import sequential from tensor flow T dense 接下来,定义常数并从CSV读取数据(防止在其他文件中写入培训代码:window=10 # How many time units we are going to use to evaluate the future value,In our case each time unit itin thiscase is 5 * 15=75 minutes in the future validation _ samples=100 # We want to validate our model on data that wasn ' t us wis./data . CSV ')data This allows us to define a new column future _ value with as the value of C5 time units In the future data . drop(['])DEF Define \ Future): if Future last 3360 return 1 Else : return 0价格高于或等于当前收盘价时,将目标设置为0,价格低于或低于当前收盘价时设置为1即可。现在,我们将定义一个函数,用于创建需要输出神经网络的移动时间窗口。

def sequelize(x): data=x . copy()buys=[]sells=[]holds=Row indata . iterrows()3360 if iftranspose()last _ close=rowset[' c '][last _ indes(rowset-row _ stats[' min '])len(buys)results=sells[3360min _ len]buys[3360min _ len]return results sequences=sequencesdata=x . copy()# let ' s copy the data frame,just in case buys=[]sells=[]holds=[复制数据板,使其不复盖面积(例如For index,row indata . iterrows(): if index=data _ length-window 3360 last _ index=index window- 在将此数据保存到其他数组之前,请使用Row _ stats=rowset.describe()。transpose()last _ close=rowset[' c '][;we ' ll need to save this separately from the rest of the data rowset=2 *(rowset-row _ stats[‘min’])/()-1还想从数据集中删除future_value,然后用0替换所有可能的NaN(我们的目的更好):rowset . drop([' future _ value ']]Inplace=True)如果再发生一次的频率低于其他频率,我们的网络将很快倾斜,if Category==13360 buys . append()Category])elifcategory==03360 sells . append category]# the following 2 lines will ensure that we have an equal amount of buys and sells min _ Len=min(Len(sells)) 可以随时新运营这块。random . shuffle(sequences)def split _ label _ and _ Data(x)3360 length=len(x)Data _ shape。


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