Model Dagangan AI

pengenalan

Kecerdasan Buatan (AI) telah merevolusikan perdagangan dengan menyediakan alatan termaju untuk menganalisis set data yang besar dan membuat ramalan. Projek ini menunjukkan cara membina model AI mudah untuk berdagang menggunakan data harga sejarah.

Bermula

Arahan ini akan membantu anda menyediakan dan menjalankan model dagangan AI pada mesin tempatan anda.

Prasyarat

• Python 3.8 atau lebih tinggi
• pip (pemasang pakej Python)
• Buku Nota Jupyter (pilihan, untuk pembangunan interaktif)

Pemasangan

1. Buat persekitaran maya:

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

Penyediaan Data

1. Dapatkan Data Sejarah:
   Muat turun data dagangan sejarah daripada sumber yang boleh dipercayai (cth., Yahoo Finance, Alpha Vantage).

2. Prapemprosesan Data:
   Bersihkan dan praproses data untuk membuang sebarang ketidakkonsistenan. Langkah prapemprosesan biasa termasuk pengendalian nilai yang tiada, menormalkan data dan kejuruteraan ciri.

Contoh skrip prapemprosesan:

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)

Bangunan Model

1. Tentukan Model: Pilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai untuk ramalan siri masa. Pilihan biasa termasuk rangkaian LSTM (Memori Jangka Pendek Panjang) dan GRU (Unit Berulang Berpagar).

Contoh definisi model:

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')

Melatih Model

1. Pisah Data: Pisahkan data kepada set latihan dan ujian.

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. Latih Model: Sesuaikan model dengan data latihan.

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

Menilai Model

1. Nilai Prestasi: Gunakan metrik yang sesuai untuk menilai prestasi model pada data ujian.

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}')

Membuat Ramalan

1. Buat Ramalan: Gunakan model terlatih untuk membuat ramalan tentang data baharu.

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

Kesimpulan

Projek ini menunjukkan cara membina dan menilai model AI untuk perdagangan. Dengan mengikut langkah yang digariskan dalam README ini, anda boleh mencipta model anda sendiri untuk menganalisis dan meramal data dagangan.

Atas ialah kandungan terperinci Model Dagangan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!