Introduction

L'intelligence artificielle (IA) a révolutionné le trading en fournissant des outils avancés pour analyser de grands ensembles de données et faire des prédictions. Ce projet montre comment créer un modèle d'IA simple pour le trading à l'aide de données de prix historiques.

Commencer

Ces instructions vous aideront à configurer et à exécuter le modèle de trading IA sur votre machine locale.

Conditions préalables

• Python 3.8 ou supérieur
• pip (installateur du package Python)
• Jupyter Notebook (facultatif, pour le développement interactif)

Installation

1. Créer un environnement virtuel :

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

Préparation des données

1. Obtenir des données historiques :
   Téléchargez des données de trading historiques à partir d'une source fiable (par exemple, Yahoo Finance, Alpha Vantage).

2. Prétraitement des données :
   Nettoyez et prétraitez les données pour supprimer toute incohérence. Les étapes de prétraitement typiques incluent la gestion des valeurs manquantes, la normalisation des données et l'ingénierie des fonctionnalités.

Exemple de script de prétraitement :

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)

Construction de modèles

1. Définir le modèle : Choisissez un algorithme d'apprentissage automatique adapté à la prédiction de séries chronologiques. Les choix courants incluent les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Unit).

Exemple de définition de modèle :

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')

Entraîner le modèle

1. Diviser les données : Divisez les données en ensembles de formation et de test.

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. Former le modèle : Ajustez le modèle aux données d'entraînement.

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

Évaluation du modèle

1. Évaluer les performances : Utilisez des métriques appropriées pour évaluer les performances du modèle sur les données de test.

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}')

Faire des prédictions

1. Faire des prédictions : Utilisez le modèle entraîné pour faire des prédictions sur de nouvelles données.

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

Conclusion

Ce projet montre comment créer et évaluer un modèle d'IA pour le trading. En suivant les étapes décrites dans ce README, vous pouvez créer votre propre modèle pour analyser et prédire les données de trading.