На GitHub выложена нейросеть, прогнозирующая курс криптовалют

Искусственный интеллект работает на модели LSTM (Long Short-Term Memory), которая предсказывает будущее движение криптовалюты, после загрузки исторических изменений курса.

На графике выше, будущий участок представлен в виде колебаний, обозначенных красным цветом.

Данные для нейросети загружались исследователем через сайт CryptoCompare, после чего преобразуются с помощью скрипта на Python в виде таблицы HLOC – максимальная, минимальная цена дня, цена открытия и закрытия сессии через 24 часа.

Результат зависит от количества данных, Abhinav Sagar использует весь доступный период, 80% которого идет на обучение сети, 20% - тестовую торговлю. Трейдер запускает натренированную сеть, чтобы посмотреть точность предсказаний. В текущий момент процент совпадения LSTM достаточно высокий, судя по линиям на графике.

Построенная сеть – самообучаемая и свободная для тестирования на любых валютах, в том числе фиатных, Abhinav Sagar разместил достаточное количества материала с рекомендациями и советами по обучению искусственного интеллекта, позволяющих разобраться, как использовать модель LSTM.