温馨提示:本案例只作为学习研究用途,不构成投资建议. 比特币的价格数据是基于时间序列的,因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现. 长期短期记忆(LSTM)是一种特别适用于时间序列数据(或具有时间 / 空间 / 结构顺序的数据,例如电影.句子等)的深度学习模型,是预测加密货币的价格走向的理想模型. 本文主要写了通过LSTM进行数据拟合,从而预测比特币的未来价格. import需要使用的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn…

之前发布了一篇文章利用Google趋势来预测比特币价格,说到了看到一篇文章很朴素的介绍了google趋势和比特币价格的一个关系.觉得很简单直白,就根据那个模型写了个程序,部署起来了,从十一月十四号到现在,一共有一个多月,总体效果不理想,因为一直没有触发它的买进的条件. 数据 前两天我就把收集到的数据图形化出来,来直观看看它们之间的关系,画出来的图形如下: 上图中的红线,就是所谓的触发条件,如果它高于35%(纵轴25上面那条黑线)并且跟昨天相比,比特币的价格是增加了1%,就会触发买进,否则卖出.…

预测市场是件极其困难和不可能的事情,特别是预测市场的短期行为.长期预期相对而言简单很多,因为很多事情把时间拉长,都可以预测,比如我预测烧汽油的车最终都会消失,把时间拉长,都是没问题的.但是这种预测没法赚钱--- 那么能赚钱的预测是什么呢,比如每天比特币的价格,是会涨还是会跌,这是可以赚钱的,那么这能预测吗?不知道,但是可以尝试下. 我在medium上看到这篇文章How I Created a Bitcoin Trading Algorithm Using Sentiment Analysis W…

source activate myconda pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name myconda --display-name "myconda" myEnv就是你上面填的myconda conda activate /root/miniconda3/envs/myEnv/…

今天给大家介绍提升方法(Boosting), 提升算法是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法. 面对的问题是迈可·肯斯(Michael Kearns)提出的:一组"弱学习者"的集合能否生成一个"强学习者"? 弱学习者一般是指一个分类器,它的结果只比随机分类好一点点.强学习者指分类器的结果非常接近真值. 大多数提升算法包括由迭代使用弱学习分类器组成,并将其结果加入一个最终的成强学习分类器.加入的过程中,通常根据它们的分类准确率给予不同的权重.加和弱学习者之后…

FinRL-Libray 项目:https://github.com/AI4Finance-LLC/FinRL-Library 选择FinRL镜像 在矩池云-主机市场选择合适的机器,并选择FinRL-Library镜像. 登录服务器 在租用列表中查看服务器信息,有两种连接登录方式. JupyterLab登录: 浏览器访问JupyterLab链接. 进入FinRL-Library目录,选择相应的程序运行. 运行*.ipynb 选择相应的ipynb文件(如FinRL_ensemble_stock_t…

矩池云是一个专业的国内深度学习云平台,拥有着良好的深度学习云端训练体验.在性价比上,我们以 2080Ti 单卡为例,36 小时折扣后的价格才 55 元,每小时单价仅 1.52 元,属于全网最低价.用户体验上,平台为用户提供了公开数据集.案例.预装环境.高速网盘等配套设施和数据,让用户可以专注于深度学习研究. 高性价比 矩池云拥有很高的性价比,其的计费方式主要分为按时租与按周/月租.按时租用采用的是分钟级的实时计费模式,满足了用完即走的短时需要:按周/月租会以一个优惠的价格出租,可以满足长期租用的…

今天Tony老师给大家带来的案例是Kaggle上的Twitter的情感分析竞赛.在这个案例中,将使用预训练的模型BERT来完成对整个竞赛的数据分析. 导入需要的库 import numpy as np import pandas as pd from math import ceil, floor import tensorflow as tf import tensorflow.keras.layers as L from tensorflow.keras.initializers impor…

在之前的Demo中,我们使用了条件GAN来生成了手写数字图像.那么除了生成数字图像以外我们还能用神经网络来干些什么呢? 在本案例中,我们用神经网络来给口袋妖怪的线框图上色. 第一步: 导入使用库 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() import numpy as n…

简介 nvidia-smi全称是NVIDIA System Management Interface ,它是一个基于NVIDIA Management Library(NVML)构建的命令行实用工具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备. 详解nvidia-smi命令 接下来我介绍一下,用nvidia-smi命令来查询机器GPU使用情况的相关内容.​ nvidia-smi 我以上图的查询内容为例,已经复制出来了,如下, (myconda) root@8dbdc324be74:~# nvid…