Во время летних каникул 2020 года у меня была возможность поработать под руководством г-на Ракеша Кумара (докторант) над проектом, основанным на управлении сетевой безопасностью устройств Интернета вещей с использованием науки о данных и машинного обучения, и у меня появилась такая возможность. применять алгоритмы ML к данным, собранным из пакетов устройств. Также этим летом я участвовал в хакатоне с тремя моими одноклассниками, и мы создали приложение, которое можно использовать для обнаружения малярии в мазках крови с помощью нейронных сетей. Все это очень заинтересовало меня в работе в области глубокого обучения. Итак, я начал искать проекты, связанные с нейронными сетями, и я нашел один на Medium, в котором обсуждалось прогнозирование фондового рынка с использованием нейронных сетей, и, поскольку финансы также являются одной из моих любимых областей, этот проект по прогнозированию фондового рынка был для меня очень увлекательным. Меня также очень интересовала область криптовалют. В общем, я просто решил объединить свои интересы и свои навыки и создать этот проект.
Проведя некоторое исследование, я понял, что, появившись в качестве цифровой альтернативы более традиционным методам обмена, таким как наличные деньги или кредитные карты, криптография или криптовалюты также породили альтернативные точки зрения. Хотя машинное обучение было успешным в прогнозировании цен на фондовом рынке с помощью различных моделей, его применение для прогнозирования цен на криптовалюту было весьма ограниченным. Причина этого очевидна, поскольку цены на криптовалюты очень волатильны. Поэтому я решил подготовить гибридную модель на основе нейронных сетей и технических индикаторов, таких как индекс относительной силы, стохастический осциллятор и т. д. (которые основаны на теории вероятности и статистики). Эта гибридная модель будет предсказывать цены криптовалют, таких как Ethereum и BitCoin, а рабочий процесс будет состоять из следующих шагов:
- Получение данных о криптовалюте в режиме реального времени с помощью API.
- Подготовка данных для обучения и тестирования с использованием базовых проектов по науке о данных.
- Прогнозируйте цену криптовалюты, используя существующие математические индикаторы.
- Прогнозируйте цену криптовалюты с помощью нейронной сети LSTM.
- Подготовка гибридной модели на основе смещенного среднего, рассчитанного на основе их точности, по сравнению с фактическим графиком.
- Визуализируйте результаты прогноза с помощью свечных и линейных графиков.
- Представление результатов на удобном для пользовательского интерфейса веб-сайте.
Результатом стал Prophecy, веб-сайт, который помогает инвесторам прогнозировать рынки криптовалюты, используя алгоритмы прогнозирования, основанные на алгоритмах нейронных сетей, таких как LSTM, и технических индикаторах, таких как полосы Боллинджера. Основной частью этого веб-сайта будет задняя часть. Для серверной части гибридная модель, основанная на нейронных сетях и технических индикаторах, таких как индекс относительной силы, стохастический осциллятор и т. д. Алгоритм души, который предсказывает рынки, работает таким образом, что точность по сравнению с реальными данными за несколько часов до того, как для нейронных сетей и технических индикаторов будут рассчитаны данные в реальном времени, и в соответствии с их относительным разделением точности прогноз модели будет приниматься и будет регулярно обновляться. Кроме того, у пользователей пророчества есть место для создания собственного гибридного алгоритма с использованием существующих, помогая среднему инвестору применить навык прогнозирования финансового рынка.
Вот несколько изображений алгоритма и пользовательского интерфейса:
