Система для прогноза курса криптовалют на основе анализа текста
Описание проекта
Разработанная система позволяет предсказывать значение курса криптовалюты bitcoin. Для прогнозирования данного курса использовалось машинное обучение. Входными параметрами могут являться любые текстовые массивы, сейчас, например, используются сообщения из социальной сети Twitter. В данной системе существует возможность прогнозировать курс криптовалютных пар на разный промежуток времени (месяц, неделя, день, час, минута). Используемые сообщения для обучения могут быть на любом языке или на нескольких сразу. Систему достаточно просто перевести на любую другую крипто-пару, достаточно изменить входные параметры (сообщения, относящиеся к другой крипто-паре).
Для обучения нейронной сети использовалась открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google — Tensor Flow. Система обучается на известном нам участке времени (за последние несколько лет), а после обучения может сама предсказывать итоговое значение курса.
Технологии
Python, Tensor Flow, Natural Language Toolkit, Twitter/VK API, Git, Jenkins.
Скриншоты
Особенности проекта
- Большое количество технических сложностей, связанных с работой с фреймворком Tensor Flow, из-за отсутствия или краткого описания документации на все использованные методы.
- Полное соблюдение Scrum процессов.
- Использование связки Git/Gerrit.
Результат проекта
- Создана система для предсказания курса криптовалют методами предиктивной аналитики.
- В результате работы системы нейронная сеть возвращает в процентах дельту изменения курса, например, возвращает 1,5% — что предвещает рост курса криптовалюты на 1,5%.
- Ответ нейронной сети считается верным если выбрано верное направление, и предсказанное значение отклоняется от верного не более чем на 1% в любую сторону.
- Точность предсказания зависит от количества сообщений о криптовалюте.
- При обучении использовалось примерно 7-8 тысяч сообщений, что является малым количеством для такой сложной логики. В результате чего были получены следующие данные о точности предсказания курса криптовалюты: на момент написания данного документа точность предсказания направления (упадет или вырастет) составляет примерно 60%. В то время как точность предсказания дельты изменения курса составляет 25-30%.
Достижения компании на проекте
- Команда проекта внесла и внедрила большое количество решений для улучшения точности предсказаний значения курса.
Свяжитесь с нами, чтобы обсудить Ваш IT-проект
