基于神经网络计算预测比特币价格交易行为

不久前,我介绍了Intelletic的AI生成的“价格预测警报”,,并解释了是什么让他们的大脑皮层算法如此有趣。 他们设计了一个混合的生物层次模型,该模型会向任一方向生成比特币价格暴涨的“警告”。然后,这些预测可以用于做出更明智的交易决策。 我写的是“技术是如何工作的,为什么工作”,而“它实际上起作用了吗?”。当关于金钱时,这就非常重要。 所以我写了一个基于PPA交易虚拟比特币投资组合的机器人,并提供了最近4年的数据以查看其是否有效。事实证明是非常有效的。 自动交易算法 PPA-generating人工智能就像一头野猪在嗅探松露一样。 但是这头野猪是一个机器人,它不断在嗅探,如果捡到什么东西就会立刻通知你。另外,如果您在一小时之内不取走松露,野猪就会吃掉它。 如果我们手动处理这件事有点麻烦。我没有根据Intelletic的价格警报做出自己的决定,而是决定编写一个机器人,在PPA告诉它购买或出售比特币时,只下注10%的投资组合。 具体来说,它会根据每个PPA的75%置信度阈值进行自动停止交易。5_minute_long的PPA且置信度为75%_confidence = 50表示:在之前30_minute_longs的75%内,BTC的价格在75分钟内的某个时候上涨了至少50美元(时间和方向由PPA类型决定)。 机器人押注75%的几率,价格至少会上涨50美元。收到上述警报后,它将投资组合10%的美元兑换成BTC。 然后,机器人设置一个“自动停止”程序:该子程序观察接下来的75分钟内的价格变化,如果价格达到+50美元的门槛,则会自动出售投资组合的BTC的10%。 相反,对于预期的价格下跌是正确的:如果价格下跌足够大,它将出售10%的BTC并购买更多的BTC(价格为10%)。 顺便说一下,这是一些非常简单的逻辑。没有阈值梯度可以出售不同的百分比,也没有稳定地隔离一部分利润以防止波动。这个机器人只是像冲浪者一样随波逐流。 我喜欢和机器学习工程师一样具有“破坏性”,但是我们到底想突破什么呢? 我们的竞争是什么-我们想吃谁的午餐?
基于神经网络计算预测比特币价格交易行为
指数基金相当不错:自1926年以来,标准普尔500指数的年均收益率达到11%,尽管从2013年的30%到2008年的-38%不等。 共同基金更为一致,但总的来说下跌的时间可能更短,包括管理费。根据过去15年的数据,我们经常看到约5-8%的年增长率。 高级基金经理会为共同投资组合做出决策,所以我想他们的管理午餐便是我们所追求的。 如果if future_price == rise: buy( )? 最初的测试非常引人注目: 最初的5,000美元投资在3.5年内增长450%!BTC在2017年初为每枚代币900美元,并在2018年中期达到20,000美元的峰值。 我提出了“回滚测试”算法,该算法每天都会开始一个新的90天投资组合。这样就可以更细致地衡量性能: 我们现在有大约1300个投资组合,自2017年初以来每天创建一个,用于和整体比较。 机器人根据以下逻辑管理每个产品组合:
every 5 minutes: if PPA activates: buy/sell() with 10% of USD/BTC # make bet create auto-stop # track bet check each auto-stop: if current_price exceeds stop.threshold: buy/sell() # bet paid off profit()
基于神经网络计算预测比特币价格交易行为
这是一个非模块化的版本。我创建了一个Portfolio类,该类跟踪财富和日期以及存储在Portfolio中的自动停止对象并随时间停用。 runtime并不令人惊讶;最后我会有很多嵌套循环,以每5分钟间隔跟踪每个组合3.5年。 但最终它的交易相当不错。我们只剩下两个投资组合列表,一个已经完成了确定的长度,另一个还没有完成。 让我们来看看每个投资组合的平均wealth_change。 在端口列表中聚合每个组合:
  1. 每个投资组合的平均初始投资为$ 16,409.16;
  2. 90天的平均增长为1488.47美元;
  3. 这个小机器人在三个月内带回了9%的回报。
基于神经网络计算预测比特币价格交易行为
我又进行了一次滚动回测,这次是6个月的投资组合:
基于神经网络计算预测比特币价格交易行为
16.5%涨幅对于简单地把时间延长一倍到180天也不差。 当然由于时间段的差异,直接将这些3个月和6个月的收益率与指数/共同12个月的平均值进行比较可能不公平。 但是我有两种选择可以节省自己的钱:
  1. 信任对冲基金经理,使我每12个月可获得约4-8%的收益
  2. 信任AI经理,每3个月可获得约9%的收益
这种回测使我灌输了进一步测试的愿望。总体而言,这是对Intelletic的PPA如何增强交易策略的一次非常有趣的考察。我设计的算法非常简单,并且有无限的空间可以改善和增加细微差别。

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