Skip to content

如何使用kern中的rnn-lstm预测比特币和以太坊价格

HomeEllebrecht80720如何使用kern中的rnn-lstm预测比特币和以太坊价格
10.02.2021

【干货】RNN-LSTM的Keras实现:以预测比特币和以太坊价格为例(附代码) 【导读】本文是siavash fahimi撰写的一篇很棒的技术博文,主要讲解了用keras实现rnn-lstm,并用来预测比特币和以太坊的价格。 比特币2019行情币预测,最新比特币行情分析 市场的情绪也异常高涨,Alternative.me数据显示,今日恐慌与贪婪指数为84,贪婪程度继续增强,已经创历史新高,等级为极度贪婪,反映市场有些过热的迹象,潜在风险在加剧,这个阶段需要谨记股神巴菲特的话:"别人贪婪时我恐惧,别人恐惧时我贪婪 YouTube网红小哥Siraj Raval系列视频又和大家见面啦!今天要讲的是加密货币价格预测,包含大量代码,还用一个视频详解具体步骤,不信你看了还学不会! 点击观看详解视频 时长22分钟 有中文字幕 预测加密货币价格其实很简单,用Python+Keras,再来一个循环神经网络(确切说是双向LSTM),只需要9步就 利用lstm预测比特币的价格. 为了便于说明,首先介绍一个利用多维lstm(长短期记忆)神经网络来预测比特币价格,并生成上面的预测结果的例子。 该结果与我在许多使用lstm做单点预测的例子中看到的一样。 数字货币知识之如何从技术上增强以太坊的隐私性

用深度学习从非结构化文本中提取特定信息 本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Deep learning for specific information extraction from unstructured texts 作者 Intuition Engineering 翻译 AI小山 编辑

人工智能、大数据与复杂系统一月特训班——从Alpha—GO到无人驾驶,人工智能AI结合大数据发挥出惊人功效的场景 北风网提供数据分析师培训,人工智能培训,大数据培训,产品经理培训,数据分析培训,Java培训,IT培训,找北风网. Dataguru炼数成金是专注于Hadoop培训、大数据、数据分析、运维自动化等技术和业务讨论的数据分析专业社区及面向网络逆向培训服务机构,通过系列实战性Hadoop培训课程,包括Spark,Hbase,机器学习,深度学习,自然语言处理,网络爬虫,java开发,python开发,python数据分析,kafka,ELK等最前沿的大数据技术 使用 Matplotlab 程序库可视化后的智能体交易比特币数据 图中绿色的竖线代表智能体在买入比特币,红色的竖线代表智能体在卖出比特币。右上角的白色方框是智能体所持有资产的总价值,在其下方的白色方框是当前比特币的价格。 3、精通强化学习中的有模型和无模型算法,如DDPG、A3C,多智能体学习等,有实际工程经验者优先; 4、熟悉Tensorflow,Pytorch等开源框架; 5、在NIPS,IJCAI,AAAI,ICML,ICLR,AAMAS等国际顶级会议或期刊发表过文章者优先; 6、相关领域5年以上工作经验。 类脑智能专家

2018年4月10日 而加密货币在这一年中的热度之高是我所没有预料到的,这是加密货币的一波大牛市 ,投资加密货币(例如,如比特币,以太币,莱特币,瑞波币等)的资 

而且, 加密货币价格的时间序列有着很明显的趋势和季节效应(季节效应是指与季节相关联的股市非正常收益,是股市中的一种"异像",是与市场有效性相悖的情况) ,这两者都会影响算法对时间序列预测的准确率,所以在这里,我们需要使用差分和变换的

长短时记忆网络(lstm)是一种能够学习和预测长序列的递归神经网络。lstms除了学习长序列外,还可以学习一次多步预测,这对于时间序列的预测非常有用。

【干货】RNN-LSTM的Keras实现:以预测比特币和以太坊价格为例(附代码) 2018-04-16 2018-04-16 14:49:44 阅读 9.8K 0 【导读】本文是Siavash Fahimi撰写的一篇很棒的技术博文,主要讲解了用Keras实现RNN-LSTM,并用来预测比特币和以太坊的价格。 这是David Sheehan写的一篇很棒的关于如何使用LSTM进行加密货币价格预测的博客文章。希望你也能像我一样从中收益! 数十款阿里云产品限时折扣中,赶紧点击领劵开始云上实践吧! 以上为译文。 本文由北邮 @爱可可-爱生活 老师推荐, 阿里云云栖社区 组织翻译。 使用循环神经网络-长短期记忆(RNN-LSTM)预测比特币和以太币价格 因为其环境设置的易操作性,并且有着免费的GPU资源,这对训练时间有着很大的帮助。 这里有一个. 有关如何在Google云盘中设置和使用Colab的 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_lstm窗口期 2017年对人工智能和加密货币来说是伟大的一年。现如今,人工智能行业已经出现很多研究和突破,而且人工智能是当今最流行的技术之一,未来还会更多。这一年,可以说是这是一次大规模的牛市,各种加密比、比特币、莱特币,瑞波币等方面的投资得到了一些回报。 下图中的蓝线表示真实值(实际价格数据),而红点表示预测的比特币价格。 使用2层cnn模型预测的最佳比特币价格. 从上图可以看出,预测价格与比特币的实际价格是非常相似的。 为了得到最佳模型效果,我决定测试集中配置下的神经网络,如下表所示。

来源|TowardsDataScience 编译|Guoxi 责编|乔治 出品|区块链大本营(Blockchain_camp) 上个月,AI工程师AdamKing结合人工智能在预测方面得天独厚的优势,提出使用深度强化学习构建加密货币自动交易的程序。在展示模型中,程序的收益率竟达到了惊人的60倍(只讨论技术,无关投资建议)。 但在当时,这个

长短时记忆网络(lstm)是一种能够学习和预测长序列的递归神经网络。lstms除了学习长序列外,还可以学习一次多步预测,这对于时间序列的预测非常有用。 预测加密货币价格其实很简单,用Python+Keras,再来一个循环神经网络(确切说是双向LSTM),只需要9步就可以了!比特币以太坊价格预测都不在话下。 这9个步骤是: 数据处理. 建模. 训练模型. 测试模型. 分析价格变化. 分析价格百分比变化. 比较预测值和实际数据 定义LSTM和回归层的参数. 用三个LSTM层和一个线性回归层,用w和b表示,该层提取最后一个长短期内存单元的输出并输出对下一个时间步骤的预测。你可以使用TensorFlow中的MultiRNNCell来封装创建的三个LSTMCell对象。 比特币2019行情币预测,最新比特币行情分析 市场的情绪也异常高涨,Alternative.me数据显示,今日恐慌与贪婪指数为84,贪婪程度继续增强,已经创历史新高,等级为极度贪婪,反映市场有些过热的迹象,潜在风险在加剧,这个阶段需要谨记股神巴菲特的话:“别人贪婪时我恐惧,别人恐惧时我贪婪 我们的长短期记忆模型会使用之前的数据(比特币和以太坊的都有)预测每种货币第二天的收盘价。我们必须决定模型需要获取之前多少天的数据。这个随意,我选择的是 10 天,因为 10 是个很好的整数。 而且, 加密货币价格的时间序列有着很明显的趋势和季节效应(季节效应是指与季节相关联的股市非正常收益,是股市中的一种“异像”,是与市场有效性相悖的情况) ,这两者都会影响算法对时间序列预测的准确率,所以在这里,我们需要使用差分和变换的