Previsões do modelo para hoje:

Data (horário de Hong Kong): 29/01/2024

Abertura: 305,38 Maior: 311,98 Menor: 299,17 Fechamento: 306,11

De acordo com os resultados do teste, se você abrir uma alavancagem de 20 vezes e operar comprado de acordo com o preço mais baixo previsto naquele dia, a probabilidade de sua posição ser liquidada é de apenas 1%. , a probabilidade de sua posição ser liquidada é de apenas 6%! ! !

Princípios básicos do LSTM

LSTM (Long Short-Term Memory Network) é um tipo especial de rede neural recorrente (RNN) projetada para resolver o problema de desaparecimento ou explosão de gradiente encontrado por RNNs tradicionais ao processar dados de sequência longa. Ele controla o fluxo de informações introduzindo três portas (porta de esquecimento, porta de entrada e porta de saída) e uma unidade de memória, que permite ao LSTM salvar e acessar efetivamente informações dependentes de longo prazo. A estrutura dessas portas dá ao LSTM a flexibilidade de adicionar ou esquecer informações, capturando assim de forma mais eficaz dependências de longo prazo ao processar dados sequenciais, como texto ou séries temporais.

Resumindo, podemos usar redes neurais como LSTM para prever resultados futuros aprendendo com dados históricos.

Processo de construção de modelo

conjunto de dados

Os dados deste modelo vêm da API da OKX e podem ser ligeiramente diferentes do preço do contrato da Binance. Coletei um total de quase um ano de dados de preços de marca de contrato $BNB (402 dias). Com base no horário de Hong Kong, o horário de abertura diário é 00h00 e o horário de fechamento diário é 24h00. é de 23/12/2022 a 28/01/2024.

processo de treinamento

A rede neural é treinada com os dados de preços dos últimos 10 dias como entrada e o 11º dia como saída. 80% do conjunto de dados é usado como conjunto de treinamento e 20% como conjunto de teste.

resultado da previsão

De um modo geral, o preço de Abertura é a previsão Mais precisa, MAS o preço de Abertura Na verdade não significa muito, porque o preço de fecho do dia anterior é basicamente o preço de abertura do dia seguinte, e o preço de fecho é a previsão menos precisa. De acordo com diferentes A taxa de erro e precisão são as seguintes:

Precisão de previsão com uma taxa de erro de 1,0%: {'open': '0,90', 'high': '0,53', 'low': '0,48', 'close': '0,42'}

Precisão da previsão com uma taxa de erro de 2,0%: {'open': '1,00', 'high': '0,75', 'low': '0,78', 'close': '0,65'}

Precisão da previsão com uma taxa de erro de 3,0%: {'open': '1,00', 'high': '0,85', 'low': '0,94', 'close': '0,72'}

Precisão da previsão com uma taxa de erro de 4,0%: {'open': '1,00', 'high': '0,90', 'low': '0,96', 'close': '0,85'}

Precisão da previsão com uma taxa de erro de 5,0%: {'open': '1,00', 'high': '0,94', 'low': '0,99', 'close': '0,87'}

O método de cálculo de precisão é que quando o preço real está dentro da faixa de preço previsto ± taxa de erro, a previsão é considerada precisa. Por exemplo, uma taxa de erro de 5% significa que a probabilidade de o preço real estar dentro de ± 5% do preço previsto, a precisão do preço mais alto pode ser de 94% e a precisão do preço mais baixo é de 99. %.

Em outras palavras, se você abrir uma alavancagem de 20 vezes e operar comprado de acordo com o preço mais baixo previsto naquele dia, a probabilidade de sua posição ser liquidada é de apenas 1%. a probabilidade de sua posição ser liquidada é de apenas 6%! ! !

É claro que os dados acima são apenas para referência e não constituem conselhos de investimento. Afinal, existem tantos cisnes negros e o mercado é tão volátil, DYOR! Amigos que desejam dados de previsão futura, prestem atenção e encaminhem. Se o número de retuítes ultrapassar 100, publicarei os dados de previsão em Square e X!