Einführung

Künstliche Intelligenz (KI) hat den Handel revolutioniert, indem sie fortschrittliche Tools zur Analyse großer Datenmengen und zur Erstellung von Vorhersagen bereitstellt. Dieses Projekt zeigt, wie man anhand historischer Preisdaten ein einfaches KI-Modell für den Handel erstellt.

Erste Schritte

Diese Anweisungen helfen Ihnen beim Einrichten und Ausführen des KI-Handelsmodells auf Ihrem lokalen Computer.

Voraussetzungen

• Python 3.8 oder höher
• pip (Python-Paketinstallationsprogramm)
• Jupyter Notebook (optional, für interaktive Entwicklung)

Installation

1. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`

Datenvorbereitung

1. Historische Daten abrufen:
   Laden Sie historische Handelsdaten von einer zuverlässigen Quelle herunter (z. B. Yahoo Finance, Alpha Vantage).

2. Datenvorverarbeitung:
   Bereinigen und vorverarbeiten Sie die Daten, um etwaige Inkonsistenzen zu beseitigen. Zu den typischen Vorverarbeitungsschritten gehören der Umgang mit fehlenden Werten, die Normalisierung von Daten und das Feature-Engineering.

Beispiel für ein Vorverarbeitungsskript:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Load data
data = pd.read_csv('historical_data.csv')

# Handle missing values
data = data.dropna()

# Normalize data
scaler = MinMaxScaler()
data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']] = scaler.fit_transform(data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']])

# Save preprocessed data
data.to_csv('preprocessed_data.csv', index=False)

Modellbau

1. Definieren Sie das Modell: Wählen Sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen, der für die Vorhersage von Zeitreihen geeignet ist. Zu den gängigen Optionen gehören LSTM- (Long Short-Term Memory) und GRU- (Gated Recurrent Unit) Netzwerke.

Beispielmodelldefinition:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

Trainieren des Modells

1. Daten aufteilen: Teilen Sie die Daten in Trainings- und Testsätze auf.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']].values
y = data['Close'].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

1. Modell trainieren: Passen Sie das Modell an die Trainingsdaten an.

model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

Bewertung des Modells

1. Leistung bewerten: Verwenden Sie geeignete Metriken, um die Leistung des Modells anhand der Testdaten zu bewerten.

from sklearn.metrics import mean_squared_error

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

Vorhersagen treffen

1. Vorhersagen treffen: Verwenden Sie das trainierte Modell, um Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen.

new_data = pd.read_csv('new_data.csv')
new_data_scaled = scaler.transform(new_data)
predictions = model.predict(new_data_scaled)
print(predictions)

Abschluss

Dieses Projekt zeigt, wie man ein KI-Modell für den Handel erstellt und bewertet. Indem Sie die in dieser README-Datei beschriebenen Schritte befolgen, können Sie Ihr eigenes Modell zur Analyse und Vorhersage von Handelsdaten erstellen.