Введение

Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в торговле, предоставив передовые инструменты для анализа больших наборов данных и составления прогнозов. Этот проект демонстрирует, как построить простую модель искусственного интеллекта для торговли с использованием исторических данных о ценах.

Начиная

Эти инструкции помогут вам настроить и запустить торговую модель AI на локальном компьютере.

Предварительные условия

• Python 3.8 или выше
• pip (установщик пакетов Python)
• Блокнот Jupyter (необязательно, для интерактивной разработки)

Установка

1. Создайте виртуальную среду:

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

Подготовка данных

1. Получить исторические данные:
   Загрузите исторические торговые данные из надежного источника (например, Yahoo Finance, Alpha Vantage).

2. Предварительная обработка данных:
   Очистите и предварительно обработайте данные, чтобы устранить любые несоответствия. Типичные этапы предварительной обработки включают обработку пропущенных значений, нормализацию данных и разработку функций.

Пример сценария предварительной обработки:

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)

Модельное строительство

1. Определите модель: Выберите алгоритм машинного обучения, подходящий для прогнозирования временных рядов. Распространенный выбор включает сети LSTM (длинная краткосрочная память) и GRU (Gated Recurrent Unit).

Пример определения модели:

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')

Обучение модели

1. Разделить данные: Разделите данные на обучающие и тестовые наборы.

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. Обучение модели: Подгоните модель к обучающим данным.

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

Оценка модели

1. Оцените производительность: Используйте соответствующие метрики, чтобы оценить производительность модели на тестовых данных.

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}')

Делать прогнозы

1. Сделайте прогнозы: Используйте обученную модель, чтобы делать прогнозы на основе новых данных.

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

Заключение

Этот проект демонстрирует, как построить и оценить модель искусственного интеллекта для торговли. Выполнив шаги, описанные в этом README, вы сможете создать свою собственную модель для анализа и прогнозирования торговых данных.