介紹

人工智慧 (AI) 透過提供先進的工具來分析大型資料集並做出預測，徹底改變了交易。該專案示範如何使用歷史價格資料建立簡單的人工智慧交易模型。

入門

這些說明將幫助您在本地電腦上設定和運行人工智慧交易模型。

先決條件

• Python 3.8 或更高版本
• pip（Python 套件安裝程式）
• Jupyter Notebook（可選，用於互動式開發）

安裝

1. 創造虛擬環境：

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

資料準備

1. 取得歷史資料：
   從可靠來源（例如雅虎財經、Alpha Vantage）下載歷史交易資料。

2. 資料預處理：
   清理和預處理資料以消除任何不一致之處。典型的預處理步驟包括處理缺失值、標準化資料和特徵工程。

預處理腳本範例：

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)

模型建構

1. 定義模型： 選擇適合時間序列預測的機器學習演算法。常見的選擇包括 LSTM（長短期記憶）和 GRU（門控循環單元）網路。

模型定義範例：

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')

訓練模型

1. 分割資料： 將資料分為訓練集和測試集。

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. 訓練模式： 將模型與訓練資料進行擬合。

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

評估模型

1. 評估績效： 使用適當的指標來評估模型在測試資料上的表現。

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}')

做出預測

1. 做出預測： 使用經過訓練的模型對新資料進行預測。

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

此專案示範如何建構和評估用於交易的人工智慧模型。透過遵循本自述文件中概述的步驟，您可以建立自己的模型來分析和預測交易資料。