Внимание, это не инвестиционный совет и не гарантия результатов. Прилагаемый репозиторий и все, что написано, не является рекомендацией по инвестированию. Все использованные данные и результаты прогнозов являются экспериментальными и не являются рекомендацией по инвестированию.

Экспериментируйте на свой страх и риск.

ТЛ ДР; лучше всего работает простой ежедневный прогноз; Найдите повторяющийся шаблон, а затем примените его самостоятельно. Нажмите здесь, чтобы просмотреть исходный код.

В прошлом месяце я провел около 20 часов, экспериментируя с автоматической торговлей Ethereum на Quadrigacx.

Общее уравнение, которое я применил, было следующим:

посмотреть, что происходит три раза за 5-минутные интервалы, всего 15 минут

принять решение о покупке или передаче токена

продать на следующем 5-минутном интервале

Вы можете применить вышеизложенное к интервалам в 1 минуту, 30 минут, 1 час, 1 день, часть, которая создает ценность, заключается в том, что вы решаете, какие модели вы должны покупать каждый раз.

Чтобы поэкспериментировать с вышеизложенным, я попробовал несколько методов:

  1. Использование различий в ценах спроса и предложения, чтобы предсказать, когда покупать, чтобы в следующий период времени вы продали с прибылью.
  2. Простая классификация случайного леса, которая предсказывает с интервалом в 1 минуту, будет ли следующая минута состоянием покупки или продажи, как определено увеличением цены.
  3. Простая нейронная сеть с прямой связью; то же, что и классификатор случайного леса, но с использованием скрытых функций

Результаты для каждого:

Для обоих методов ML использовался несбалансированный набор данных, поскольку для обучения и тестирования данных использовался только один 8-часовой период, чтобы сбалансировать набор данных, необходимо собрать больше данных и внедрить метод для правильной сегментации + балансировать метки покупки / продажи, чтобы что нет непреднамеренного смещения, не так просто, как удалить их случайным образом, поскольку весь набор данных представляет собой непрерывный ряд, на котором обучается модель.

  1. Алгоритм, который даст вам 50/50 шансов на получение прибыли в течение дня; эй, это как подбрасывать монетку; может быть, однажды вам повезет, и вы выиграете 10 раз подряд, не говоря уже о том, что если вы работаете с короткими интервалами, спред между предложением и предложением должен быть в вашу пользу, так что, возможно, вы снова подбросите монету, чтобы выиграть 2 50 /50 ставок подряд, чтобы получить 1 выигрыш… довольно низкие шансы на удачу в казино.
  2. Предположительно точный алгоритм 52–99%, основанный на интервалах в 1 минуту; может быть отличным, но для его работы потребуется около 100 000 долларов из-за разницы в процентах каждую минуту, и не говоря уже о том, что вам нужно купить 100 000 долларов и продать 100 000 долларов за этот 1-минутный период, очень сомневаюсь, что рынок может справиться с этим в данный момент.
  3. В зависимости от используемого набора данных точность данных тестирования составляет от 10% до 83%, что составляет 20% от общего числа используемых данных, и показывает, насколько рынок криптовалют колеблется изо дня в день.

Может я что-то упустил, но других путей я не вижу. Ты?

Построен Джоном с помощью Дейва и Махмуда.