Predicciones del modelo para hoy:

Fecha (hora de Hong Kong): 2024-01-29

Apertura: 305,38 Máximo: 311,98 Mínimo: 299,17 Cierre: 306,11

Según los resultados de la prueba, si abre un apalancamiento de 20 veces y se posiciona en largo según el precio más bajo previsto ese día, la probabilidad de que su posición se liquide es sólo del 1% si se posiciona en corto según el precio más alto previsto ese día. , ¡la probabilidad de que se liquide su posición es solo del 6%! ! !

Principios básicos de LSTM

LSTM (Long Short-Term Memory Network) es un tipo especial de red neuronal recurrente (RNN) diseñada para resolver el problema de gradiente de desaparición o explosión que encuentran los RNN tradicionales cuando procesan datos de secuencia larga. Controla el flujo de información mediante la introducción de tres puertas (puerta de olvido, puerta de entrada y puerta de salida) y una unidad de memoria, lo que permite a LSTM guardar y acceder de manera efectiva a información dependiente a largo plazo. La estructura de estas puertas le da a LSTM la flexibilidad de agregar u olvidar información, capturando así de manera más efectiva las dependencias a largo plazo al procesar datos secuenciales como texto o series de tiempo.

En resumen, podemos utilizar redes neuronales como LSTM para predecir resultados futuros aprendiendo de datos históricos.

Proceso de construcción del modelo

conjunto de datos

Los datos de este modelo provienen de la API de OKX y pueden ser ligeramente diferentes del precio del contrato de Binance. Recopilé un total de casi un año de datos de precios de marca de contrato $BNB (402 días según la hora de Hong Kong, la hora de apertura diaria es las 00:00 y la hora de cierre diario es las 24:00). el período es del 2022-12-23 al 2024-01-28.

proceso de entrenamiento

La red neuronal se entrena con los datos de precios de los últimos 10 días como entrada y el día 11 como salida. El 80% del conjunto de datos se utiliza como conjunto de entrenamiento y el 20% como conjunto de prueba.

resultado del pronóstico

En términos generales, el precio de apertura es la predicción más precisa, pero el precio de apertura en realidad no significa mucho, porque el precio de cierre del día anterior es básicamente el precio de apertura del día siguiente, y el precio de cierre es la predicción menos precisa. Según diferentes La tasa de error y la precisión son las siguientes:

Precisión de predicción con una tasa de error del 1,0 %: {'open': '0,90', 'high': '0,53', 'low': '0,48', 'close': '0,42'}

Precisión del pronóstico con una tasa de error del 2,0 %: {'open': '1,00', 'high': '0,75', 'low': '0,78', 'close': '0,65'}

Precisión del pronóstico con una tasa de error del 3,0 %: {'open': '1,00', 'high': '0,85', 'low': '0,94', 'close': '0,72'}

Precisión del pronóstico con una tasa de error del 4,0 %: {'open': '1,00', 'high': '0,90', 'low': '0,96', 'close': '0,85'}

Precisión del pronóstico con una tasa de error del 5,0 %: {'open': '1,00', 'high': '0,94', 'low': '0,99', 'close': '0,87'}

El método de cálculo de precisión es que cuando el precio real está dentro del rango de precio previsto ± tasa de error, la predicción se considera precisa. Por ejemplo, una tasa de error del 5% significa que la probabilidad de que el precio real esté dentro del ±5% del precio previsto, la precisión del precio más alto puede ser del 94% y la precisión del precio más bajo es del 99%. %.

En otras palabras, si abre un apalancamiento de 20 veces y va en largo según el precio más bajo previsto ese día, la probabilidad de que su posición sea liquidada es sólo del 1%. Si va en corto según el precio más alto previsto ese día, la probabilidad de que se liquide su posición es solo del 1%. ¡La probabilidad de que su posición sea liquidada es sólo del 6%! ! !

Por supuesto, los datos anteriores son sólo de referencia y no constituyen asesoramiento de inversión. Después de todo, hay tantos cisnes negros y el mercado es tan volátil, ¡DYOR! Amigos que quieran datos de predicción futuros, presten atención y reenvíenlos. Si el número de retweets supera los 100, publicaré los datos de predicción en Square y X.