简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

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.

首发地址:https://www.fmz.com/digest-topic/4035 1.简单介绍 深度神经网络这些年越来越热门,在很多领域解决了过去无法解决的难题,体现了强大的能力.在时间序列的预测上,常用的神经网络价格是RNN,因为RNN不仅有当前数据输入,还有历史数据的输入,当然,当我们谈论RNN预测价格时,往往谈论的是RNN的一种:LSTM.本文就将以pytorch为基础,构建预测比特币价格的模型.网上相关的资料虽然多,但还是不够透彻,使用pytorch的也相对较少,还是有必要写一篇文章

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

http://c.biancheng.net/view/1950.html 本节将介绍如何利用 RNN 预测未来的比特币价格. 核心思想是过去观察到的价格时间序列为未来价格提供了一个很好的预估器.给定时间间隔的比特币值通过https://www.coindesk.com/api/的 API 下载,以下是 API 文档的一部分: 经 MIT 授权许可,本节将使用https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction中的代码.

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

ASP.NET SignalR是微软支持的一个运行在 Dot NET 平台上的 HTML Websocket 框架.它出现的主要目的是实现服务器主动推送(Push)消息到客户端页面,这样客户端就不必重新发送请求或使用轮询技术来获取消息.SignalR提供用于连接管理(例如,连接和断开的事件),分组连接和授权.发送.监听等一些简单易用的API,目前API支持JavaScript和C#两个平台,我们可以在NuGet上面轻松获取这些SDK. 创建一个Startup.cs类在系统启动时注册SignalR

Swift 中处理 JSON 数据有很多种方式,可以使用原生的 NSJSONSerialization,也可以使用很多第三方库.原生的 NSJSONSerialization 方式这篇文章中介绍过.这次我们介绍一个第三方库 SwiftyJSON 并且用它来制作一个有趣的 APP. 关于 SwiftyJSON 首先,我们来了解一下什么是 SwiftyJSON, 并且我们为什么要用这个库.比如我们要解析这个比特币实时价格的接口: http://api.coindesk.com/v1/bpi/curr

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作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/300 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/316 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿,在国外以 Airbnb 为代表的民宿互联网模式彻底改

在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现 Tensorflow 线性回归预测房价实例 1.1. 准备工作 1.2. 归一化数据 1.3. 用随机的值填充a,b并计算误差,误差采用上文所使用SSE(和方差) 1.4. 计算误差梯度 1.5. 调整参数直到SSE参数最小 1.6. 概念 1.6.1. 简单线性回归 1.6.2. 梯度下降 梯度 步长 1.1. 准备工作 从网上得到的数据可以看到房屋价格与房屋尺寸的一个对比关系,如下图:

一.比特币历史 2008 年 10 月 31 日,一个网名叫中本聪(英文翻译过来滴)的家伙发布比特币唯一的白皮书:<Bitcoin:A Peer-to-PeerElectronic Cash System/比特币:一种点对点的电子现金系统>,拉开了比特币的序幕. 2009 年 1 月 3 日,中本聪在位于芬兰赫尔辛基的一个小型服务器上挖出了第一批 50 个比特币,并记录下当天泰晤士报的头版标题:“ The Times 03/Jan/2009 Chancellor on brink ofseco

原文地址 比特币矿业史(上):故事的开始,CPU 时代 比特币矿业史(中):群众的觉醒 ,GPU 时代 比特币矿业史(下):巨头的诞生 ,ASIC 时代 本文内容 引子 0 序 1 故事的开始 : CPU时代 1.1 史前启示录 1.2 盘古开天地 1.3 矿工第一人 1.4 CPU时代 2 群众的觉醒 :GPU时代 2.1 第一笔兑换 2.2 逐渐流行 2.3 阶级形成 2.4 铸币工厂 3 巨头的诞生 :ASIC时代 3.1 军备竞赛 3.2 疯狂上涨 3.3 产业链 4 未来的展望 :量子

最近挖以太币的朋友们在关注以太坊行情时,一定会发现以太币的价格对比之前上涨了不少.肯定有部分朋友想了解这次上涨的原因,我们特地为此查询了一番.因为比特币相当于虚拟货币中的黄金,它的价格波动会波及到其他虚拟货币,其中就包括以太币.这次以太币的涨价,主要是受比特币价格暴涨的影响,想要了解根源我们就必须寻找比特币暴涨的原因. 小编查找了大量资料信息并咨询多位大牛,得出以下两点主要原因: 1. 比特币成为保值品 2. 大型银行和金融机构的介入 比特币或成为第二个黄金 比特币目前已居世界货币排名第三十位,

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1,名词解释 搬砖:就是在价格低的平台买入比特币,然后转移到价格高的平台卖出, 一般而言,BTC-E是国外三大比特币交易所中比特币单价最低的一个站,因为其需要用美元充值,相对不方便.之前国内比特币价格为7500人民币的时候,国外的价格约为1000美金,中间差价巨大. 逆向搬砖:同样是低买高卖.逆向搬砖是当国外交易平台(外盘)的价格高于国内交易平台(果盘)的时候,从国内平台购买虚拟币到国外交易平台抛售后提现.央行约谈第三方支付后,国内的价格为3000人民币时,国外的价格还高达600美金,同样价格区

人工智能感觉很神秘,作为google公司力推的人工智能框架tensorflow也受到很多人的关注.本文用一个最简单的例子,带领大家看看tensorflow是如何工作的.如果你对人工智能的原理不了解可以看这篇文章人工智能-神经网络原理 首先导入tensorflow和numpy模块 import tensorflow as tf import numpy as np 我们知道tensorflow的学习是由一些正确的数据去训练,大量训练之后才会根据之前的经验进行预测.所以我们先构造一些正确的数据. x

最近区块链技术突然爆火,身边做技术的朋友茶余饭后不谈点区块链什么的都被认为是跟不上时代了,为啥会这样了? 这其实跟比特币价格去年的突飞猛进是分不开的,比特币价格从去年初不到一千美金到今年初最高接近两万美金,赚钱效应已经足够博取大家眼球了,吃瓜群众对比特币价格一年上涨20倍早已目瞪狗呆,个个备足钱袋,跃跃欲试. 可是,细问一下这些朋友比特币到底是个什么东西,它是如何构造出来的,还真没几个能答得上来的,作为技术出身的我们今天就来带大家用Java语言实现一个简单比特币系统,以期让大家能对区块链与比特币

减半到底是什么? 2010来,比特币已有4次下跌幅度达70%或更高. 2012年的11月份比特币减半,诞生了一次上涨10倍有余的超级牛市. 2016年7月,历史又是如此的相似,比特币产量又迎来了减半,随后币圈又展开了一轮波澜壮阔的大牛市. 比特币产量每四年减半一次: 比特币每四年挖矿奖励就会减半. 中本聪在设计比特币产量协议时,遵循了以下两个规则:   1.最开始每10分钟生成50个比特币(每次10分钟的间隔由算法来保证稳定不变): 2.每21万次后,比特币的单次产量减半,从50.25.12.5