Modellvorhersagen für heute:

Datum (Hongkong-Zeit): 29.01.2024

Eröffnung: 305,38 Höchster Wert: 311,98 Tiefster Wert: 299,17 Schluss: 306,11

Den Testergebnissen zufolge beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Position liquidiert wird, nur 1 %, wenn Sie einen Hebel von 20 eröffnen und entsprechend dem prognostizierten niedrigsten Preis an diesem Tag long gehen, wenn Sie entsprechend dem prognostizierten höchsten Preis an diesem Tag short gehen beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Position liquidiert wird, nur 6 %! ! !

Grundprinzipien von LSTM

LSTM (Long Short-Term Memory Network) ist ein spezieller Typ eines wiederkehrenden neuronalen Netzwerks (RNN), das das Problem des verschwindenden oder explodierenden Gradienten lösen soll, das bei herkömmlichen RNNs bei der Verarbeitung langer Sequenzdaten auftritt. Es steuert den Informationsfluss durch die Einführung von drei Gattern (Vergessensgatter, Eingangsgatter und Ausgangsgatter) und einer Speichereinheit, die es LSTM ermöglichen, langfristig abhängige Informationen effektiv zu speichern und darauf zuzugreifen. Die Struktur dieser Tore gibt LSTM die Flexibilität, Informationen hinzuzufügen oder zu vergessen, wodurch langfristige Abhängigkeiten bei der Verarbeitung sequentieller Daten wie Text oder Zeitreihen effektiver erfasst werden.

Kurz gesagt, wir können neuronale Netze wie LSTM verwenden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem wir aus historischen Daten lernen.

Modellbauprozess

Datensatz

Die Daten dieses Modells stammen aus der API von OKX und können geringfügig vom Vertragspreis von Binance abweichen. Ich habe insgesamt fast ein Jahr lang Preisdaten für $BNB -Verträge gesammelt (402 Tage), die tägliche Öffnungszeit ist 00:00 Uhr und die tägliche Schließzeit ist 24:00 Uhr Die Zeitspanne reicht vom 23.12.2022 bis zum 28.01.2024.

Trainingsprozess

Das neuronale Netzwerk wird mit den Preisdaten der letzten 10 Tage als Eingabe trainiert und der 11. Tag als Ausgabe. 80 % des Datensatzes werden als Trainingssatz und 20 % als Testsatz verwendet.

Prognoseergebnis

Im Allgemeinen ist der Eröffnungspreis die genaueste Vorhersage, aber der Eröffnungspreis bedeutet eigentlich nicht viel, da der Schlusskurs des Vortages im Grunde der Eröffnungspreis des nächsten Tages ist und der Schlusskurs die am wenigsten genaue Vorhersage ist. Nach verschiedenen Fehlerraten und Genauigkeiten sind sie wie folgt:

Vorhersagegenauigkeit mit einer Fehlerrate von 1,0 %: {'open': '0,90', 'high': '0,53', 'low': '0,48', 'close': '0,42'}

Prognosegenauigkeit mit einer Fehlerquote von 2,0 %: {'open': '1,00', 'high': '0,75', 'low': '0,78', 'close': '0,65'}

Prognosegenauigkeit mit einer Fehlerquote von 3,0 %: {'open': '1,00', 'high': '0,85', 'low': '0,94', 'close': '0,72'}

Prognosegenauigkeit mit einer Fehlerquote von 4,0 %: {'open': '1,00', 'high': '0,90', 'low': '0,96', 'close': '0,85'}

Prognosegenauigkeit mit einer Fehlerquote von 5,0 %: {'open': '1,00', 'high': '0,94', 'low': '0,99', 'close': '0,87'}

Die Genauigkeitsberechnungsmethode besteht darin, dass die Vorhersage als genau gilt, wenn der tatsächliche Preis innerhalb des Bereichs des vorhergesagten Preises ± Fehlerquote liegt. Eine Fehlerquote von 5 % bedeutet beispielsweise, dass die Wahrscheinlichkeit, dass der tatsächliche Preis innerhalb von ±5 % des vorhergesagten Preises liegt, die Genauigkeit des höchsten Preises 94 % und die Genauigkeit des niedrigsten Preises 99 beträgt %.

Mit anderen Worten: Wenn Sie einen 20-fachen Hebel eröffnen und entsprechend dem prognostizierten niedrigsten Preis an diesem Tag eine Long-Position eingehen, beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Position liquidiert wird, nur 1 % Die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Position liquidiert wird, beträgt nur 6 %! ! !

Selbstverständlich dienen die oben genannten Daten nur als Referenz und stellen keine Anlageberatung dar. Schließlich gibt es so viele schwarze Schwäne und der Markt ist so volatil, DYOR! Freunde, die zukünftige Vorhersagedaten wünschen, achten Sie bitte darauf und leiten Sie sie weiter. Wenn die Anzahl der Retweets 100 überschreitet, werde ich die Vorhersagedaten in Square und X veröffentlichen.