導入

人工知能 (AI) は、大規模なデータセットを分析して予測するための高度なツールを提供することで、取引に革命をもたらしました。このプロジェクトでは、過去の価格データを使用して取引するためのシンプルな AI モデルを構築する方法を示します。

はじめる

これらの手順は、ローカル マシンで AI 取引モデルをセットアップして実行するのに役立ちます。

前提条件

• Python 3.8 以降
• pip (Python パッケージ インストーラー)
• Jupyter Notebook (オプション、インタラクティブ開発用)

インストール

1. 仮想環境の作成:

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

データの準備

1. 履歴データの取得:
   過去の取引データを信頼できるソース (Yahoo Finance、Alpha Vantage など) からダウンロードします。

2. データ前処理:
   データをクリーンアップして前処理して、不一致を除去します。一般的な前処理手順には、欠損値の処理、データの正規化、特徴量エンジニアリングが含まれます。

前処理スクリプトの例:

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)

モデルの構築

1. モデルを定義します: 時系列予測に適した機械学習アルゴリズムを選択します。一般的な選択肢には、LSTM (Long Short-Term Memory) ネットワークと GRU (Gated Recurrent Unit) ネットワークが含まれます。

モデル定義の例:

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')

モデルのトレーニング

1. データを分割します: データをトレーニング セットとテスト セットに分割します。

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. モデルをトレーニングする: モデルをトレーニング データに適合させます。

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

モデルの評価

1. パフォーマンスの評価: 適切なメトリクスを使用して、テスト データに対するモデルのパフォーマンスを評価します。

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}')

予測を立てる

1. 予測を立てる: トレーニングされたモデルを使用して、新しいデータに対して予測を行います。

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

結論

このプロジェクトでは、取引用の AI モデルを構築して評価する方法を示します。この README に記載されている手順に従うことで、取引データを分析および予測するための独自のモデルを作成できます。