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使用 TensorFlow 机器学习预测比特币价格

TensorFlow 是最流行的机器学习平台,Node 版本 TensorFlow.js 可让您在 JavaScript 应用程序中轻松使用 TensorFlow。在这里,我们结合了当今最令人兴奋的两种技术:加密货币和人工智能。让我们训练一个神经网络,根据现有的比特币价格波动数据进行价格预测,然后将其与指定日期范围内的实际比特币价格进行比较。

ⓒ 盖蒂图片库

启动项目
首先,必须安装 Node/NPM。创建一个新目录,运行 npm init 并保留默认值。然后,通过输入 npm i tensorflow/tfjs 安装 TensorFlow。这是此演示所需的唯一依赖项。该应用程序由以下三个文件组成:

Predict.js:处理命令行交互
fetchPriceData.js:获取价格数据
>trainAndPredict.js:执行预测

Predict.js 是一个典型的处理命令行参数的一些有用的功

能来组织参数,但这里 老挝号码数据 不介绍它们。基本思想是用户运行predict.js并传递以下三个参数:

代币符号,例如比特币、Solana 等。
结束日期
返回的天数

如果您不提供任何内容,程序将分别默认为比特币、“今日结束”和“回退 90 天”。

这里我们使用CoinGecko API ,这是一个处理返回历史数据的 API

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时间段范围超过 90 天时,此 API 会自动使用天间隔而不是小时。我在这里使用的代码可以处理这两种情况,但默认情况下它使用三个月的时间数据,结束日期是今天。请注意,CoinGecko 想要的时间戳以秒为单位,而不是毫秒。这就是为什么使用 1000 来计算开始和结束日期。您可以在<示例1>中看到predict.js文件。

创建要导入的两个模块之前,此代 大胆的数据 码不会运行。Predict.js 使用 fetchPriceData 和 trainAndPredict 模块来获取价格数据并运行 AI。fetchPriceData 模块返回以下三项。

时间戳和价格数组
用于预测比特币价格的时间戳
当时的实际价格

使用实际价格将人工智能的预测与实际价格进行比较。

点来定义日期范围和代币 ID。vs_currency 参数指定用作度量的法定货币,此处硬编码为 usd。更详细的信息请参阅手册和简介。它是一个功能齐全的 API,大多数功能无需 API 密钥即可使用。将从 Predict.js 传递的参数插入到端点 URL 中,如下所示。

如果您实际上在此处插入一些数据,则可以在浏览器中打开 URL 以查看格式。例如,让我们连接以下内容:

作为参考,时间采用 Unix 时间戳格式。将此 URL 与Node 版本 14 中集成的 Fetch API 结合使用。然后,我们浏览JSON 结构以从 取实际价目表。这里,[timestamp,price]结构体中存储了一个二维数组。

学习与预测
接下来,我们进行了一些操作,乍一看似乎很奇怪,但其目的是从数据集末尾删除最后一个时间/价格对。这使得人工智能模型可以向其他模型学习。然后,您可以向模型提供最后的时间戳,获取预测,并将其与实际价格进行比较。这将返回一个包含三个字段的对象,其中包含数据。

回到predict.js,一旦我们收到这些数据,我们就准备好调用trainAndPredict。trainAndPredict 获取时间/价格数据和时间戳并返回一个值,即预测。您可以在<示例3>中看到trainAndPredict模块的代码。

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