人工智能交易模型
来源:dev.to
时间:2024-07-24 10:46:13 151浏览 收藏
学习文章要努力,但是不要急!今天的这篇文章《人工智能交易模型》将会介绍到等等知识点,如果你想深入学习文章,可以关注我!我会持续更新相关文章的,希望对大家都能有所帮助!
介绍
人工智能(ai)通过提供先进的工具来分析大型数据集并做出预测,彻底改变了交易。该项目演示了如何使用历史价格数据构建简单的 ai 模型进行交易。
入门
这些说明将帮助您在本地机器上设置并运行人工智能交易模型。
先决条件
- python 3.8 或更高版本
- pip(python 包安装程序)
- jupyter notebook(可选,用于交互式开发)
安装
- 创建虚拟环境:
python -m venv venv source venv/bin/activate # on windows use `venv\scripts\activate`
数据准备
获取历史数据:
从可靠来源(例如雅虎财经、alpha vantage)下载历史交易数据。数据预处理:
清理和预处理数据以消除任何不一致之处。典型的预处理步骤包括处理缺失值、标准化数据和特征工程。
示例预处理脚本:
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import minmaxscaler # load data data = pd.read_csv('historical_data.csv') # handle missing values data = data.dropna() # normalize data scaler = minmaxscaler() data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']] = scaler.fit_transform(data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]) # save preprocessed data data.to_csv('preprocessed_data.csv', index=false)
建筑模型
- 定义模型: 选择适合时间序列预测的机器学习算法。常见的选择包括 lstm(长短期记忆)和 gru(门控循环单元)网络。
模型定义示例:
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import sequential from tensorflow.keras.layers import lstm, dense, dropout model = sequential() model.add(lstm(units=50, return_sequences=true, input_shape=(x_train.shape[1], 1))) model.add(dropout(0.2)) model.add(lstm(units=50, return_sequences=false)) model.add(dropout(0.2)) model.add(dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
训练模型
- 分割数据: 将数据分为训练集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split x = data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].values y = data['close'].values x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
- 训练模型: 将模型与训练数据进行拟合。
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
评估模型
- 评估表现: 使用适当的指标来评估模型在测试数据上的性能。
from sklearn.metrics import mean_squared_error predictions = model.predict(x_test) mse = mean_squared_error(y_test, predictions) print(f'mean squared error: {mse}')
做出预测
- 做出预测: 使用经过训练的模型对新数据进行预测。
new_data = pd.read_csv('new_data.csv') new_data_scaled = scaler.transform(new_data) predictions = model.predict(new_data_scaled) print(predictions)
结论
该项目演示了如何构建和评估用于交易的人工智能模型。通过遵循本自述文件中概述的步骤,您可以创建自己的模型来分析和预测交易数据。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
声明:本文转载于:dev.to 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
相关阅读
更多>
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
最新阅读
更多>
-
123 收藏
-
189 收藏
-
492 收藏
-
192 收藏
-
201 收藏
-
272 收藏
课程推荐
更多>
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 立即学习 541次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 立即学习 506次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 立即学习 497次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 立即学习 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 立即学习 484次学习