Python-利用深度学习预测比特币价格

利用深度学习预测比特币价格

import os
import shutil
import sys
from time import time
from uuid import uuid4

import numpy as np
import pandas as pd

from data_manager import file_processor
from returns_quantization import add_returns_in_place
from utils import *

np.set_printoptions（threshold=np.nan）
pd.set_option（‘display.max_rows‘ 500）
pd.set_option（‘display.max_columns‘ 500）
pd.set_option（‘display.width‘ 1000）


def generate_quantiles（data_folder bitcoin_file）:
    def get_label（btc_df btc_slice i slice_size）:
        class_name = str（btc_df[i + slice_size:i + slice_size + 1][‘close_price_returns_labels‘].values[0]）
        return class_name

    return generate_cnn_dataset（data_folder bitcoin_file get_label）


def generate_up_down（data_folder bitcoin_file）:
    def get_price_direction（btc_df btc_slice i slice_size）:
        # last_price = btc_slice[-2:-1][‘price_close‘].values[0] #this is actually the second last price
        last_price = btc_slice[-1:][‘price_close‘].values[0] #one option to get the correct last price
        # last_price = btc_df[i + slice_size - 1:i + slice_size][‘price_close‘].values[0] #another option to get the correct last price

        next_price = btc_df[i + slice_size:i + slice_size + 1][‘price_close‘].values[0]
        if last_price < next_price:
            class_name = ‘UP‘
        else:
            class_name = ‘DOWN‘
        return class_name

    return generate_cnn_dataset（data_folder bitcoin_file get_price_direction）


def generate_cnn_dataset（data_folder bitcoin_file get_class_name）:
    btc_df = file_processor（bitcoin_file）
    btc_df levels = add_returns_in_place（btc_df）

    print（‘-‘ * 80）
    print（‘Those values should be roughly equal to 1/len（levels）:‘）
    for ii in range（len（levels））:
        print（ii np.mean（（btc_df[‘close_price_returns_labels‘] == ii）.values））
    print（levels）
    print（‘-‘ * 80）

    slice_size = 40
    test_every_steps = 10
    n = len（btc_df） - slice_size

    shutil.rmtree（data_folder ignore_errors=True）
    for epoch in range（int（1e6））:
        st = time（）

        i = np.random.choice（n）
        btc_slice = btc_df[i:i + slice_size]

        if btc_slice.isnull（）.values.any（）:
            # sometimes prices are discontinuous and nothing happened in one 5min bucket.
            # in that case we consider this slice as wrong and we raise an exception.
            # it‘s likely to happen at the beginning of the data set where the volumes are low.
            raise Exception（‘NaN values detected. Please remove them.‘）

        class_name = get_class_name（btc_df btc_slice i slice_size）
        save_dir = os.path.join（data_folder ‘train‘ class_name）
        if epoch % test_every_steps == 0:
            save_dir = os.path.join（data_folder ‘test‘ class_name）
        mkdir_p（save_dir）
        filename = save_dir + ‘/‘ + str（uuid4（）） + ‘.png‘
        save_to_file（btc_slice filename=filename）
        print（‘epoch = {0} time = {1:.3f} filename = {2}‘.format（str（epoch）.zfill（8） ti

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\
     文件        1181  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\.gitignore
     文件         394  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\Dockerfile
     文件       11357  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\LICENSE
     文件        3959  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\README.md
     目录           0  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\assets\
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     文件      405816  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\assets\2.png
     文件         119  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\data_download.sh
     文件        3528  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\data_generator.py
     文件         952  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\data_manager.py
     文件          24  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\requirements.txt
     文件         924  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\returns_quantization.py
     文件        1546  2018-07-27 06:53  deep-learning-bitcoin-master\utils.py