Yapay Sinir Ağları Python ile Kripto Para Fiyatlarını Tahmin Edecek
Bu yazı, Udacity Veri Bilimi Nanodegree Capstone Projem hakkında.
Kripto para birimlerindeki son hype nedeniyle - özellikle tüm zamanların en yüksek seviyelerini (ATH) kaydeden - Bitcoin'in fiyatını tahmin etmeye çalışmayı ilginç buldum.
Bu projenin amacı, Derin Öğrenme ile Bitcoin fiyatını tahmin etmektir. Daha doğrusu, Uzun Kısa Süreli Bellek hücreleri (kısaca LSTM) içeren yığınlanmış bir Sinir Ağı modeli göstereceğim. Ek olarak, fazla takmayı önlemek için Erken Durdurma ve Bırakma adı verilen 2 teknik ekleyeceğim. Son olarak, model doğrulanacak ve gelecek 10 gün için BTC fiyatını tahmin etmek için kullanılacak.
Bu projenin amacı, Derin Öğrenme ile Bitcoin fiyatını tahmin etmektir. Daha doğrusu, Uzun Kısa Süreli Bellek hücreleri (kısaca LSTM) içeren yığınlanmış bir Sinir Ağı modeli göstereceğim. Ek olarak, fazla takmayı önlemek için Erken Durdurma ve Bırakma adı verilen 2 teknik ekleyeceğim. Son olarak, model doğrulanacak ve gelecek 10 gün için BTC fiyatını tahmin etmek için kullanılacak.
Bu proje için problem ifadesi, Bitcoin fiyatının tahminidir.
Amaç sayısal bir değer tahmin etmek olduğundan, sorun regresyon olarak bilinir. Bu tür modeller için en yaygın kullanılan metrikler Ortalama Kare Hata (MSE), Ortalama Kare Hata (RMSE) ve Ortalama Mutlak Hata (MAE)'dir.
Bu sorunun performans ölçüsü MSE olacaktır, dolayısıyla derleme yönteminde tanımlanan kayıp işlevi MSE'dir.
Kayıp ne kadar küçük olursa, tahminlerin gerçek değerlere o kadar yakın olduğu, başka bir deyişle daha iyi bir model performansı anlamına gelir. Bununla birlikte, amaç, eğitim verilerinde çok iyi performans gösteren bir modelle sonuçlanabileceğinden, ancak gerçek tahminlerde değil, mümkün olduğunca cero'ya yakın hale getirmek değildir. Bu sorun fazla takma olarak bilinir ve bundan kaçınmalıyız. Sorumluluk Reddi
Model ve tahminler, finansal tavsiye olarak kullanılmış gibi görünmemektedir. Eğitim amaçlı ve bir zaman kısıtlaması ile yaratıldılar. Sonuçlara göre finansal kararlar almayın.
Unutmayın: ' bütün modeller yanlıştır ama bazıları faydalıdır ' George EP Box
Bu proje için kullanılan veri seti , istenen zaman aralığı için BTC Open, High, Low, Close, Adj Close ve Volume dahil olmak üzere Yahoo Finance'den alınan BTC-USD verileridir . Bu durumda, mevcut tüm verileri aldım ve komut dosyasında, ilk yıllarının günümüzde gösterilenden oldukça farklı bir davranış sergileyebileceğini düşünerek en son 1200 gözlemi (n_past_total) kullanmayı seçtim.
Veri kümesini keşfetmek için bir dizi kontrol gerçekleştirdi:
Bu analiz için seçilen algoritma, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) Sinir Ağlarıdır. Bu tür Tekrarlayan Sinir Ağı ile ilgili ayrıntılar bu makalenin kapsamı dışındadır, ancak kısa maddeler ana noktaları netleştirebilir:
Eğitim veri seti, geçmiş gözlemler (n_geçmiş) için Kapanış Fiyatı ve Hacimdir ve çıktı, gelecek n gün (n_gelecek) için Kapanış Fiyatı tahminleri olacaktır. Girdi olarak 2 değişken kullanacağım için modelin adı Çok Değişkenli.
Veri hazırlamanın ilk adımı tüm gözlemleri ölçeklemektir, bu durumda MixMaxScaler kullandım, ancak StandardScaler da kullanılabilir.
İkinci olarak eğitim verilerini RNN için gerekli formatta yeniden düzenleyeceğim. Bunun için, n_future fiyatlarını tahmin etmek için kullanılacak n_past gözlemlerini içeren X_train dizisini, n_past 30 ve n_future 10 ise şöyle tanımladım:
Ayrıca, modeli eğitmek istediğimiz her bir girdi özelliği için yukarıdaki açıklama uygulanmalıdır. Ancak, tahmin etmek istediğimiz şeyin BTC Fiyatı olduğu göz önüne alındığında, yani sadece 1 değişken, y_train sadece 1 boyuta sahip olacak ve girdi olarak kullanılan diğer tüm özellikleri bırakacaktır.
Özetlemek gerekirse, aşağıdaki matrislere sahip olmalıyız:
Model, Sequential sınıfı kullanılarak ve farklı LSTM katmanlarını istifleyerek Keras ile oluşturuldu.
Girdi katmanı için, değişkenlerin her birinin temsil edilmesi için düğümlerin/nöronların miktarını n_past olarak tanımladım.
Çıktı katmanı için, Çok Adımlı bir model oluşturduğumuz için, nöronların sayısı, n_future olarak adlandırılan, arzu ettiğimiz gelecek tahminleriyle aynı sayıda olmalıdır.
Girdi katmanı ile çıktı katmanı arasına birkaç gizli katman eklenebilir. Gizli katmanların optimal miktarını veya nöronların miktarını belirlemek için bir kural yoktur. Bu durumda, her biri 20 düğüm içeren 8 gizli katman kullandım.
Aşırı takmayı önlemek için, bırakma ve erken durdurma dahil edildi. Hızlı bir özet olarak:
Model, birkaç parametre test edilerek ayarlandı, ancak daha ileri testler hala gerçekleştirilebilir. Defterin başında, araştırmaya devam etmek için ana parametrelerin tahmin edildiği bir hücre bulabilirsiniz.
Birkaç test yapmama rağmen, bulunan ana iyileştirmeler aşağıdakileri ayarlamaktı:
Modelin performansını değerlendirmek için aşağıdaki analizler yapılmıştır:
Kaybı, 'model.fit' yönteminde 0.1 (%10) olarak tanımlanan karşılık gelen doğrulama kümeleriyle çizin.
İdeal olarak, dönem sayısı arttıkça her ikisinin de yakınsadığını görmek isteriz. Her ikisi de birbirinden uzaklaşıyorsa, bu aşırı uyumun bir işaretidir. Bu durumda, Bırakma ve Erken Durdurma nedeniyle bir noktaya kadar yakınsadıklarını görebiliriz. Onlar olmadan, her ikisi de yakınsayacak ve sonra model fazla uydurmaya başladığında ayrılacaktır.
Eğitim tamamlandıktan ve Kaybın nasıl birleştiğinden memnun olduğumuzda, ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek için modelimizi gerçek verilerle test ederiz. Bunu, model tahminlerini ve gerçek değerleri basitçe görselleştirerek yapabiliriz:
Sonuçlar pek umut verici görünmüyor.
Ayrılan zamanda farklı parametreler ve RNN mimarisi ile denenerek model performansının daha fazla iyileştirilmesi mümkün olmamıştır. Bu, BTC Fiyatının kendi fiyatı ve hacminden çok dış etkenlere bağlı olan yüksek oynaklığından kaynaklanmaktadır. Örneğin Elon Musk'ın tweetleri, onay/kısıtlama yayınlayan ülkeler, BTC'yi benimseyen şirketler (VISA, PayPal, Tesla, vb.).
Bu yazının başında alıntılandığı gibi, tüm modellerde bir hata düzeyi olacaktır. Bu özel problem için, Bitcoin'in fiyatını tahmin etmek, tartışılan parametrelerle son teknoloji Tekrarlayan Sinir Ağları tekniği, gelecekteki fiyatları makul bir hatayla tahmin edebildiğini kanıtladı (en azından bu projenin amacı için, olmayabilir). finansal kararlar almak için yeterlidir).
Son olarak, önümüzdeki 10 gün için Bitcoin'in fiyatını tahmin edip çizeceğim.
Zaman kısıtlaması nedeniyle projeyi istediğim gibi tamamlayamadım, ancak burada daha da geliştirilebilecek birkaç fikir özetleyeceğim:
Lütfen bir Jupyter Notebook'ta açıklanan kodun tamamı için GitHub depoma bakın.
Projeyi geliştirmek için herhangi bir şüpheniz veya öneriniz olması durumunda yorum yapmaktan veya benimle iletişime geçmekten çekinmeyin.
LSTM, Bitcoin veya diğer ilgili konular hakkında daha fazla belge istiyorsanız, projemi yaparken faydalı olan bağlantıların olduğu bir liste ekledim, göz atın!
Bu projeyi özellikle ilginç buldum çünkü öğrenmeye gerçekten hevesli olduğum iki büyük konuyu birleştiriyor, bunlar Veri Bilimi ve Kripto Para Birimleri. Yeterince iyi bir model elde etmek için her iki konuyu da araştırmaktan gerçekten keyif aldım, ancak her biri için bilgi miktarından biraz bunaldım. Makine Öğrenimi ve Kripto Para Birimleri, iki tam bilgi dünyasıdır ve sağlam ve güvenilir bir model oluşturmaya çalışmak kesinlikle kolay bir iş değildir.
Projenin beyin fırtınası sırasında, zaman kısıtlaması veya yeterince kamuya açık veri toplamanın imkansızlığı nedeniyle onları bıraktığım birçok fikir buldum.
Kesinlikle modeli araştırmaya ve geliştirmeye devam edecek!
Blockchain, Bitcoin, De-Fi, Etherium ve hiç anlamadığınız daha birçok karmaşık kelime. Ama hoşunuza gitse de gitmese de onların gelecek olduğunu duymaya devam ediyorsunuz.
1862'de kimyager Alexander Parkes, Londra Uluslararası Fuarı'nda ilk insan yapımı plastiği tanıttı. Parkes, o zamanlar, el emeğinin dünyada devrim yaratacağını çok az biliyordu.
Dil dünyamızı şekillendirir. Özünde, dil ile yaratıyoruz.
Bir ürünü zamansız yapan nedir? Geçenlerde Seattle Sanat Müzesi'ni (SAM) ziyaret ettim. En son ne zaman tesadüfen bir Müzeyi gezdiğimi hatırlayamıyorum ama fazladan boş zaman ve yağmurlu havanın birleşimi beni ziyaret etmeye sevk etti.
Bu çevreler size neyi hatırlatıyor? Şimdi nasıl? Bir illüstratör olarak, aklımdaki fikirler kağıt üzerinde çizgilere ve renklere dönüştüğünde, her zaman bir başarı duygusu yaşarım. Ancak, çizim yapmak çok kişisel ve spontane olduğu için izleyicilerime aynı keyfi vermekte zorlanıyorum.
Not: Bu kaza, dizinin Medium'a gelmesinden önce 18 Kasım 2017'deki uçak kazası dizisinin 11. bölümünde daha önce yer almıştı. Bu makale kaynak gösterilmeden yazılmıştır ve orijinalin yerine geçer.
Wes Anderson'ın filmleri 'Büyük Budapeşte'yi favori olarak ilan eden eleştirmenlerle sıralandı. Ancak tüm hayranlar hemfikir, birçoğunun şaşırtıcı favorileri vardı.
"Yıldızlarla Dans Etmek" ünlüsü Mel C, kendisini son iki sırada bulduktan sonra şok edici "Grease" Night elemesinden dolayı "boşverdi".
'Vanderpump Kuralları'ndan Lala Kent daha önce Randall Emmett'in kendisini aldattığını göremediğini söylemişti. Ayrıca onun en iyi arkadaşı olduğunu söyledi.
Eski '90 Day Nişanlısı' yıldızı Varya Malina, Geoffrey Paschel ile birlikte olduğunu doğruladı ve onun için toplandı ve takipçilerinden maddi yardım istedi.
Facebook'ta adınızı değiştirmek ister misiniz? Sadece birkaç basit adımda yapmak kolaydır.
Her zaman 10.000 adımlık bu keyfi günlük hedefin gerisinde kalıyorsanız, iyi haberlerimiz var. Daha az adım atarsanız sağlığınız da aynı derecede fayda sağlayabilir.
Garden State, ABD'de kendi gazınızı pompalamanın yasa dışı olduğu tek eyalettir. Ne oluyor?
Bu arada, alacakaranlıkta ve dolunayda araba kullanmak da size bir iyilik yapmıyor.
Görsel hakları: Maurizio Pesce / Flickr Uygulamalarının Chrome'dan otomatik olarak açılmasının bir kolaylık olması gerekir, ancak bazen can sıkıcıdır. Sadece bir uygulama ekran görüntüsünü görmek istediğinizde müdahaleci bir iTunes penceresiyle uğraşmak, özellikle iTunes artık uygulamaları bile işlemediği için can sıkıcı olabilir.
Herkes iyi oturan bir kot pantolonu sever, ancak stiller değişir. Birkaç kesim ve bazı temel dikişler, en sevdiğiniz kot pantolonu hemen dönüştürmenize yardımcı olabilir.
Tüm Fotoğraflar Nezaket Hulu Bazı önemli değişiklikler ve eklemeler olmasına rağmen, The Handmaid's Tale'ın ilk sezonu, Offred'in yolculuğunun sonuna kadar Margaret Atwood'un klasik romanının temel yapısını takip etti. Bu, önümüzdeki sezonun, iyi ya da kötü, bize Gilead'ı ve içinde yaşadığı dünyayı keşfetmemiz için yeni bir şans göstereceği anlamına geliyor.
Dün Nintendo'nun Splatoon 2 için E3 akışında, tatlı bir gümüş kalamar kupası için yarışan dört takımın yer aldığı bir davetiye düzenlendi. Şaşırtıcı bir şekilde, oyunun rekabetçi beklentileri için güçlü bir gösteri oldu.
Maggie Gyllenhaal ve Dakota Johnson Londra'daki bir galada poz veriyor, Vanessa Hudgens LA'deki spor salonundan ayrılıyor, Christian Siriano 'Project Runway' 19. sezonu ve daha fazlasını kutlamak için NYC'de. Hollywood'dan New York'a ve aradaki her yere, en sevdiğiniz yıldızların neler yaptığını görün
Utanmaz mezunu Emma Kenney, Showtime dizisinde Emmy Rossum ile çalışma deneyimi hakkında konuştu.
HIV pozitif ve kanserden kurtulan Javier Muñoz, PEOPLE'a “Alınma şansı yoktu” diyor.
Rachael Ray Extra'da "Pek çok insan bana yazdı ve ulaştı ve bizim de çok şey kaybettiğimizi söyledi" dedi.