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TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人

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发表于 2017-8-17 17:12:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
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,吸引了众多的关注,还有一个人工智能似乎无所不能,那么问题来了,能否用人工智能来进行比特币交易呢?
使用什么模型来进行价格预测?现在热门的 深度神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,因为卷积神经网络更适合处理图片,循环神经网络比较适合处理序列化内容,尤其是 LSTM 是 RNN 的升级版。
LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。比特币的成交记录就是事件序列上的加个数据,可以基于过去的成交记录序列来对未来的价格作出预测,和 LSTM 的模型比较合适。接下来的价格可以作为预测结果。
554543-20170817162635131-1192068566.jpg
数据集
新的问题来了,数据从哪里来?
需要的数据是一个包含成交价格的序列,然后可以截取一部分作为输入值,接下来的一部分作为预测值。后来找了一下,主流的交易平台都提供了部分历史数据,但都不是很多。最后采用了 btctrade ,用 requests 爬取,它包含比特币的 50 个交易记录。
554543-20170817163012600-474069933.png
获取数据集的脚本
get_trades.py 会获取这些交易记录,重新转化为 json ,并且用图片的方式展示出来,供下一步数据分析使用。
运行前需要安装的依赖:
为了爬取数据,需要使用 requests 库,一个非常好用的 HTTP 库。为了把交易的数据可视化,使用了 matplotlib。
pip install requestspip install matplotlib
554543-20170817163458209-1099440244.png
模型
rnn_predicter.py
使用 LSMT 模型。截取 10个交易记录作为输入,如果 第 11个价格比第10个高,就把输出设置为 [1,0,0],如果低就设置为 [0,0,1] ,如果相同 [0,1,0]。下一步定义模型:
tensorflow lstm 模型,需要把 tensor 拆分成序列,然后传入模型。否则回报错,也就是代码中的 x = tf.unstack(x, n_steps, 1) 。

获得结果,定义损失函数和优化函数
如何优化模型?
预测值获取之后,对比实际的价格,会有一个损失函数。损失函数使用 softmax_cross_entropy_with_logits 来计算预测值和标记值的差,然后用 AdamOptimizer 来优化损失函数优化模型。
项目开源地址和训练结果
https://github.com/TensorFlowNews/TensorFlow-Bitcoin-Robot/
训练设备:
GeForce GTX 980 Ti
训练结果:
Iter 998000, Minibatch Loss= 0.730588, Training Accuracy= 0.75000 Optimization Finished!
后续更新发布
http://www.tensorflownews.com/
更新计划
因为交易平台提供的历史交易记录非常少,所以为了进一步提高训练效果,后续要持续的自己保存历史交易数据或者是找到更好的数据来源。还有一个方面是,模型训练完了之后,保存下来,后续可以直接使用。还有针对模型本身还可以做一定的优化,现在只是预测,涨,跌,维持,后续可以进行更加精细的评分,按照历史数据进行回测等等。
模型持久化,训练数据集持久化,测试数据集。


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