소개

인공지능(AI)은 대규모 데이터 세트를 분석하고 예측할 수 있는 고급 도구를 제공하여 거래에 혁명을 일으켰습니다. 이 프로젝트는 과거 가격 데이터를 사용하여 거래를 위한 간단한 AI 모델을 구축하는 방법을 보여줍니다.

시작하기

이 지침은 로컬 머신에서 AI 거래 모델을 설정하고 실행하는 데 도움이 됩니다.

전제 조건

• 파이썬 3.8 이상
• pip(Python 패키지 설치 프로그램)
• Jupyter Notebook(선택 사항, 대화형 개발용)

설치

1. 가상 환경 만들기:

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

데이터 준비

1. 과거 데이터 획득:
   신뢰할 수 있는 소스(예: Yahoo Finance, Alpha Vantage)에서 과거 거래 데이터를 다운로드하세요.

2. 데이터 전처리:
   데이터를 정리하고 전처리하여 불일치를 제거합니다. 일반적인 전처리 단계에는 누락된 값 처리, 데이터 정규화, 기능 엔지니어링이 포함됩니다.

사전 처리 스크립트 예:

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)

모델 빌딩

1. 모델 정의: 시계열 예측에 적합한 기계 학습 알고리즘을 선택하십시오. 일반적인 선택에는 LSTM(Long Short-Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Unit) 네트워크가 포함됩니다.

모델 정의 예:

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')

모델 훈련

1. 데이터 분할: 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할합니다.

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. 모델 학습: 훈련 데이터에 모델을 맞춥니다.

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

모델 평가

1. 성과 평가: 적절한 측정항목을 사용하여 테스트 데이터에 대한 모델 성능을 평가합니다.

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}')

예측하기

1. 예측하기: 훈련된 모델을 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

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

결론

이 프로젝트는 거래용 AI 모델을 구축하고 평가하는 방법을 보여줍니다. 이 README에 설명된 단계를 따르면 거래 데이터를 분석하고 예측하는 자체 모델을 만들 수 있습니다.