Introducción

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el comercio al proporcionar herramientas avanzadas para analizar grandes conjuntos de datos y hacer predicciones. Este proyecto demuestra cómo construir un modelo de IA simple para operar utilizando datos de precios históricos.

Empezando

Estas instrucciones le ayudarán a configurar y ejecutar el modelo comercial de IA en su máquina local.

Requisitos previos

• Python 3.8 o superior
• pip (instalador del paquete Python)
• Jupyter Notebook (opcional, para desarrollo interactivo)

Instalación

1. Crear un entorno virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`

Preparación de datos

1. Obtener datos históricos:
   Descargue datos comerciales históricos de una fuente confiable (por ejemplo, Yahoo Finance, Alpha Vantage).

2. Preprocesamiento de datos:
   Limpie y preprocese los datos para eliminar cualquier inconsistencia. Los pasos típicos de preprocesamiento incluyen el manejo de valores faltantes, la normalización de datos y la ingeniería de funciones.

Ejemplo de script de preprocesamiento:

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)

Construcción de modelos

1. Definir el modelo: Elija un algoritmo de aprendizaje automático adecuado para la predicción de series temporales. Las opciones comunes incluyen redes LSTM (memoria a corto plazo) y GRU (Unidad recurrente cerrada).

Ejemplo de definición de modelo:

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')

Entrenando el modelo

1. Dividir los datos: Divida los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.

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)

1. Entrena el modelo: Ajustar el modelo a los datos de entrenamiento.

model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

Evaluación del modelo

1. Evaluar el desempeño: Utilice métricas adecuadas para evaluar el rendimiento del modelo en los datos de prueba.

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}')

Hacer predicciones

1. Hacer predicciones: Utilice el modelo entrenado para hacer predicciones sobre nuevos datos.

new_data = pd.read_csv('new_data.csv')
new_data_scaled = scaler.transform(new_data)
predictions = model.predict(new_data_scaled)
print(predictions)

Conclusión

Este proyecto demuestra cómo construir y evaluar un modelo de IA para el comercio. Si sigue los pasos descritos en este archivo README, puede crear su propio modelo para analizar y predecir datos comerciales.