Применение нейронных сетей в трейдинге криптовалют: Погружение в данные
Приветствую вас, энтузиасты криптовалют!
Как начинающий Python-программист с глубоким интересом к трейдингу и анализу данных, я решил применить машинное обучение для выявления тенденций и прогнозирования цен криптовалют.
Я разработал четыре нейронных сети, каждая из которых специализируется на определенных технических индикаторах, и ориентирована на анализ криптовалют.
Вот они:
1. Momentum: Эта нейронная сеть основана на индикаторе MACD (Moving Average Convergence Divergence). MACD — это трендовый индикатор, который использует движущиеся средние для выявления новых трендов, будь то восходящие или нисходящие.
2. Pattern: Эта нейронная сеть использует принципы свечного анализа, что позволяет определять типичные паттерны на рынке и использовать их для прогнозирования будущих движений цен.
3. All TI: Эта нейронная сеть охватывает широкий спектр технических индикаторов и способна выявлять уникальные торговые возможности, которые могут быть пропущены другими методами анализа.
4. Overlap: Эта нейронная сеть фокусируется на индикаторах, таких как Bollinger Bands и Simple Moving Average (SMA), чтобы определить уровни перекупленности и перепроданности, которые могут указывать на возможные развороты тренда.
Стоит отметить, что в настоящее время мои нейронки анализируют только цены закрытия. Однако, моя цель в ближайшем будущем — внести в них больше функций, включая дневные максимумы и минимумы, чтобы получить еще более точные прогнозы.
Скажем, на прошлой неделе нейронная сеть Momentum продемонстрировала весьма не плохие результаты по прогнозированию цен закрытия Биткоина.
Важно подчеркнуть: прогнозирование нейронных сетей очень похоже на прогнозирование погоды. Чем дальше мы пытаемся взглянуть в будущее, тем более неопределенными и непредсказуемыми становятся результаты. Так что, в моем случае, я ориентируюсь только на проанализированную цену закрытия следующего дня.
В графиках привел пример прогнозов, которые отображает мой бот в телеграмме. Прогноз был дан 31.07.2023 для 01.08.2023
Пока что, анализирую 16 криптовалют. Далее, возможно, расширю список.
Если вас заинтересовали возможности, которые предлагает машинное обучение для трейдинга, приглашаю вас присоединиться к моему каналу в Телеграм (t.me/crazyneural).
В канале вы найдете последние прогнозы через моего бота, основанные на данных, которые обрабатывают мои нейронные сети.
Важно помнить, что нейронки еще в стадии обучения.
Спасибо за внимание и, надеюсь, это будет полезно для Вас !
Но ради опыта решил попробовать.
Так то 1.5 миллиона не много по современным меркам нейросетей. Вот новом GPT 4 их 100 триллионов. А 1.5 миллиона может любой натренировать сейчас.
Торги по биткоину вообще ж не закрываются ) свечные мозги )))
Вот откуда это берется? Начинающий программист, никакой трейдер, а уже мыслит свечками, клоузами и momentum'ом
Ну вот, к примеру, посмотрел я видосик типа «линейная алгебра для новичков». Там такой пурги не бывает. Да, для «трейдеров» бывает лажа. Но как «программист на Питоне» может эту лажу впитать? Программисты вроде как умные люди должны быть.
Synthetic, это хорошее чтобы впитать надо сначала его найти а потом приложить усилия, а плохое всегда впитывается легко и сразу )
Заметьте, по условной линейной алгебре можно найти полный спектр материалов — от новичков до весьма продвинутых перцев, записи отдельных лекций и целые курсы во всяких крутых ВУЗах например.
А по трейдингу всё только для новичков ) что как бы намекает на уровень авторов в первую очередь.
Так что нечему тут удивляться пожалуй.
PS. На русском мне зашла книжечка «Основы стохастической финансовой математики» Ширяева А.Н., но он правда ни разу не трейдер.
Нейросети можно прогнозировать? Оговорка?
Погода имеет цикличность по временам года, а крипта — нет.
Если бы вы работали с товарным рынком, например, пшеницей, ну тогда еще как-то можно согласиться, но с трудом.