TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 的 Bi

Mertens 发布于2019-07-30 14:29 / 2503人阅读

摘要：对于以比特币为首的数字货币近期的表现，只能用疯狂来形容。比特币的成交记录就是事件序列上的加个数据，可以基于过去的成交记录序列来对未来的价格作出预测，和的模型比较合适。最后采用了，用爬取，它包含比特币的个交易记录。

简介

TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人。

文章包括一下几个部分：
1.为什么要尝试做这个项目？
2.为什么选取了这个模型？
3.模型的数据从哪里来？
4.模型的优化过程？
5.项目可以进一步提升的方向。

对于以比特币为首的数字货币近期的表现，只能用疯狂来形容。来自比特币交易平台的最新价格行情显示，就在此前一天，比特币盘中最高价格达到29838.5元，距离3万元大关仅有咫尺之遥。比特币最近火热的行情，吸引了众多的关注，还有一个人工智能似乎无所不能，那么问题来了，能否用人工智能来进行比特币交易呢？

使用什么模型来进行价格预测？现在热门的深度神经网络，卷积神经网络，循环神经网络，因为卷积神经网络更适合处理图片，循环神经网络比较适合处理序列化内容，尤其是 LSTM 是 RNN 的升级版。

LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。比特币的成交记录就是事件序列上的加个数据，可以基于过去的成交记录序列来对未来的价格作出预测，和 LSTM 的模型比较合适。接下来的价格可以作为预测结果。

数据集

新的问题来了，数据从哪里来？
需要的数据是一个包含成交价格的序列，然后可以截取一部分作为输入值，接下来的一部分作为预测值。后来找了一下，主流的交易平台都提供了部分历史数据，但都不是很多。最后采用了 btctrade ，用 requests 爬取，它包含比特币的 50 个交易记录。

获取数据集的脚本
get_trades.py 会获取这些交易记录，重新转化为 json ,并且用图片的方式展示出来,供下一步数据分析使用。

运行前需要安装的依赖：
为了爬取数据，需要使用 requests 库，一个非常好用的 HTTP 库。为了把交易的数据可视化，使用了 matplotlib。

pip install requests
pip install matplotlib

模型

rnn_predicter.py

使用 LSMT 模型。截取 10个交易记录作为输入，如果第 11个价格比第10个高，就把输出设置为 [1,0,0]，如果低就设置为 [0,0,1] ，如果相同 [0,1,0]。

for i in range(0,20):
    #print(price)
    one_predictor=np.array(price[i:i+20],dtype=float)
    #print(one_predictor)
    train_x.append(one_predictor)
    if(int(price[i+20])>int(price[i+21])):
        train_y.append(np.array([1,0,0]))
    elif (int(price[i + 20]) == int(price[i + 21])):
        train_y.append(np.array([0,1,0]))
    elif(int(price[i+20])
下一步定义模型：
tensorflow lstm 模型，需要把 tensor 拆分成序列，然后传入模型。否则回报错，也就是代码中的 x = tf.unstack(x, n_steps, 1) 。
def RNN(x, weights, biases):
    #首先把数据拆分为 n 个序列，每一个的维度 (batch_size, n_input)
    x = tf.unstack(x, n_steps, 1)

    # 定一个 lstm cell
    lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)

    # 获得 lstm 的输出
    outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)
    # 加个线性激活
    return tf.matmul(outputs[-1], weights["out"]) + biases["out"]
获得结果，定义损失函数和优化函数
如何优化模型？
预测值获取之后，对比实际的价格，会有一个损失函数。损失函数使用 softmax_cross_entropy_with_logits 来计算预测值和标记值的差，然后用 AdamOptimizer 来优化损失函数优化模型。
pred = RNN(x, weights, biases)
# Define loss and optimizer
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

# Evaluate model
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred,1), tf.argmax(y,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
项目开源地址和训练结果
https://github.com/TensorFlow...
训练设备：
GeForce GTX 980 Ti 
训练结果：
Iter 998000, Minibatch Loss= 0.730588, Training Accuracy= 0.75000 Optimization Finished!
后续更新发布
http://www.tensorflownews.com/
更新计划
因为交易平台提供的历史交易记录非常少，所以为了进一步提高训练效果，后续要持续的自己保存历史交易数据或者是找到更好的数据来源。还有一个方面是，模型训练完了之后，保存下来，后续可以直接使用。还有针对模型本身还可以做一定的优化，现在只是预测，涨，跌，维持，后续可以进行更加精细的评分，按照历史数据进行回测等等。
模型持久化，训练数据集持久化，测试数据集。

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