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 venvsource venv/bin/activate # on windows use `venvscriptsactivate`
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 pdfrom sklearn.preprocessing import minmaxscaler# load datadata = pd.read_csv('historical_data.csv')# handle missing valuesdata = data.dropna()# normalize datascaler = minmaxscaler()data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']] = scaler.fit_transform(data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']])# save preprocessed datadata.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 tffrom tensorflow.keras.models import sequentialfrom tensorflow.keras.layers import lstm, dense, dropoutmodel = 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_splitx = data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].valuesy = data['close'].valuesx_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_errorpredictions = 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。
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