Modelo de trading del par BTC/USDT con API de precios en Python - ADMSoftCorp 💻

Entrenar un modelo de trading utilizando el precio del par BTC/USDT y una API de precios implica algunos pasos adicionales. Dado que no es realista proporcionar un ejemplo completo de trading utilizando una API en esta plataforma de texto, proporcionaré un ejemplo simplificado que utiliza un enfoque similar al anterior, pero con datos de precios reales de BTC/USDT.

Primero, asegúrate de tener instaladas las bibliotecas necesarias:

Bash

pip install requests numpy tensorflow

Aquí hay un ejemplo simplificado en Python utilizando datos históricos de precios de BTC/USDT obtenidos de la API de Binance:

Python

import requests
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
import matplotlib.pyplot as plt

# Obtener datos de precios de BTC/USDT utilizando la API de Binance
# Esto es un codigo de referencia para un mejor desplegue consultar
# Consultar el uso correcto del API de Binance para desarrolladores
def get_btc_prices():
    url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
    params = {
        "symbol": "BTCUSDT",
        "interval": "1d",
        "limit": 100
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    prices = np.array([float(entry[4]) for entry in data])
    return prices

# Obtener datos de precios
btc_prices = get_btc_prices()

# Estrategia de media móvil simple
def simple_moving_average(data, window_size):
    return np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid')

# Calcular la media móvil simple
window_size = 5
sma = simple_moving_average(btc_prices, window_size)

# Crear señales de compra y venta basadas en cruces de media móvil
signals = np.where(btc_prices > sma, 1.0, 0.0)

# Preparar datos para la red neuronal recurrente (RNN)
X = np.array([btc_prices, sma]).T[:-1]  # Entradas: precios y media móvil
y = signals[window_size:]            # Salida: señales de compra/venta

# Normalizar los datos
X_normalized = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0)

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
split = int(0.8 * len(X_normalized))
X_train, X_test = X_normalized[:split], X_normalized[split:]
y_train, y_test = y[:split], y[split:]

# Construir la red neuronal recurrente (RNN)
model = Sequential([
    SimpleRNN(10, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entrenar la red neuronal
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.1)

# Evaluar el modelo
accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)[1]
print(f'Precisión del modelo en el conjunto de prueba: {accuracy * 100:.2f}%')

# Obtener predicciones del modelo
predictions = model.predict(X_test)

# Visualizar los resultados
plt.plot(btc_prices[window_size:], label='Precio BTC/USDT')
plt.plot(sma, label=f'Media Móvil ({window_size} períodos)')
plt.scatter(np.arange(len(predictions)), btc_prices[window_size:][predictions.squeeze() > 0.5],
            marker='^', color='g', label='Compra')
plt.scatter(np.arange(len(predictions)), btc_prices[window_size:][predictions.squeeze() <= 0.5],
            marker='v', color='r', label='Venta')
            plt.legend()
            plt.show()

Este ejemplo utiliza la API de Binance para obtener datos de precios históricos de BTC/USDT y luego aplica una estrategia de media móvil simple con una red neuronal recurrente para predecir señales de compra y venta. Ten en cuenta que este es un ejemplo muy simplificado y no debe utilizarse para tomar decisiones de trading reales. La implementación de estrategias de trading efectivas requiere una comprensión profunda de los mercados y un análisis más complejo. Además, ten cuidado con el riesgo asociado a las inversiones y considera buscar asesoramiento financiero antes de tomar decisiones basadas en modelos predictivos.

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Figure 1. Modelo de trading del par BTCUSDT con API de precios en Python - sybcodex.com

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Referencias

DALL·E 2 (openai, 2023). Ilustración de este artículo. [Figure 1]. Generado en https://openai.com/dall-e-2/

Redactor: Sybcodex (Joel Sotelo Bustamante)

Categoría: Tecnología - ADMSoftCorp

Título del artículo: Modelo de trading del par BTC/USDT con API de precios en Python

Número de edición: 1.0

Escrito en el año: 2023

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