Introdução

A Inteligência Artificial (IA) revolucionou o comércio ao fornecer ferramentas avançadas para analisar grandes conjuntos de dados e fazer previsões. Este projeto demonstra como construir um modelo simples de IA para negociação usando dados históricos de preços.

Começando

Estas instruções ajudarão você a configurar e executar o modelo de negociação de IA em sua máquina local.

Pré-requisitos

• Python 3.8 ou superior
• pip (instalador de pacote Python)
• Jupyter Notebook (opcional, para desenvolvimento interativo)

Instalação

1. Crie um ambiente virtual:

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

Preparação de Dados

1. Obter dados históricos:
   Baixe dados históricos de negociação de uma fonte confiável (por exemplo, Yahoo Finance, Alpha Vantage).

2. Pré-processamento de dados:
   Limpe e pré-processe os dados para remover quaisquer inconsistências. As etapas típicas de pré-processamento incluem manipulação de valores ausentes, normalização de dados e engenharia de recursos.

Exemplo de script de pré-processamento:

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)

Construção de modelo

1. Definir o modelo: Escolha um algoritmo de aprendizado de máquina adequado para previsão de séries temporais. As escolhas comuns incluem redes LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit).

Exemplo de definição 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')

Treinando o modelo

1. Dividir os dados: Divida os dados em conjuntos de treinamento e teste.

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. Treine o modelo: Ajuste o modelo aos dados de treinamento.

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

Avaliando o modelo

1. Avaliar desempenho: Use métricas apropriadas para avaliar o desempenho do modelo nos dados de teste.

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}')

Fazendo previsões

1. Faça previsões: Use o modelo treinado para fazer previsões sobre novos dados.

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

Conclusão

Este projeto demonstra como construir e avaliar um modelo de IA para negociação. Seguindo as etapas descritas neste README, você pode criar seu próprio modelo para analisar e prever dados comerciais.