• Прочитав эту статью, у вас будет шанс сэкономить минимум 59 $.

Торговля с использованием метода машинного обучения только началась, и многие люди хотят узнать о ней больше. В этой серии статей я расскажу вам, как спроектировать и разработать интеллектуальную автоматизацию для торговли на рынке.

Эта статья является первым эпизодом из серии статей под названием «Как создать торгового бота с машинным обучением».

В этой статье мы собираемся спроектировать конвейер. В настоящий момент мы не разрабатываем программу для торговли. Однако, когда мы составим план, в следующем сезоне мы реализуем программу.

Вот таблица содержания того, чему мы ожидали следовать в следующих статьях:
Сезон 1 Эпизод 1: Сбор данных (Мы здесь!)
S1E2: Анализ данных (Ноябрь 2020 г., 3-я неделя)

S1E3: Поиск закономерностей в проанализированных данных (ноябрь 2020 г., 4-я неделя)

S1E4: Построение модели на основе определенного шаблона (декабрь 2020 г., 1-я неделя)

S1E5: Запуск автоматизации (декабрь 2020 г., 2-я неделя)
S1E6: Мониторинг торговли и управление рисками (декабрь 2020 г., 3-я неделя)
S2: Разработка (июль 2021 г.)

Перед началом разработки так важно иметь четкое представление о том, что вы хотите сделать и что хотите реализовать.

Шаг 1. Сбор данных

На каком рынке вы хотите торговать? Это рынок криптовалют или Форекс? Может, это фондовый рынок? Прежде чем что-либо начинать, вы должны убедиться, что у вас в руках нужные данные. Начнем с рынка криптовалют в качестве образца.

На криптовалютных рынках каждая биржа имеет разные данные, но большинство из них в большинстве случаев следуют основной тенденции.
Предлагаю выбрать одну из основных и наиболее эффективных бирж на рынке - Binance. Затем выберите пару, с которой вы хотите работать, например биткойн / доллар США или биткойн / евро. В нашем примере мы выбираем BTC / USDT в Binance.

Теперь нам нужны два элемента:
Во-первых, мы должны начать сбор данных с Binance, а также нам нужны исторические данные BTC / USDT на Binance. Существует множество веб-сайтов и веб-сервисов, которые бесплатно предоставляют исторические данные.
Итак, зачем нам исторические данные и почему мы должны начать сбор данных прямо сейчас?

Далее мы будем использовать исторические данные, чтобы проанализировать их и найти закономерность в данных. Кроме того, нам нужно начать сбор данных, чтобы использовать их в нашем сегменте прогнозирования. Часть прогнозирования - это часть «модели построения» в нашем процессе.
Прежде чем мы закончим эту статью, давайте подробнее поговорим о наших ожиданиях в отношении данных.
Минимальные числовые данные, которые нам нужны, - это данные OHLCV, и я рекомендую собирать 1 миллион (одну минуту) фреймов данных.

OHLCV:

OHLCV означает
O: Цена открытия
H: Высокая цена
L: Низкая цена
C: Цена закрытия
V: Объем
В нашей следующей статье в следующем сезоне (сезон разработки) мы покажем, как разработать программу по сбору 1 млн OHLCV из BTC / USDT.

Что мы собираемся делать сейчас?

О компании 1DES

1DES - это Торговые решения на базе машинного обучения. В 1DES мы предлагаем инновационный способ торговли с помощью методов машинного обучения.



Торговые решения на основе машинного обучения
Зарегистрируйтесь бесплатно на 1DES 1des.com



Для всех пользователей 1Des есть план «Бесплатная пробная версия».

Кроме того, есть и другие планы, если вы хотите торговать более профессионально, на данный момент у обоих есть скидка 50%.

Кроме того, в качестве специальных предложений для читателей этой статьи 1DES собирается возместить стоимость подписки на первый месяц, если вы выберете один из планов Avion или Rocket до 20 марта 2021 года.

Также прочтите

Получайте лучшие предложения по программному обеспечению прямо в свой почтовый ящик