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 AI 模型進行交易。
這些說明將幫助您在本地電腦上設定並運行人工智慧交易模型。
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use `venv\Scripts\activate`
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。
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')
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)
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
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}')
new_data = pd.read_csv('new_data.csv') new_data_scaled = scaler.transform(new_data) predictions = model.predict(new_data_scaled) print(predictions)
該專案示範如何建立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。
以上是人工智慧交易模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!