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

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, proporcionar茅 un ejemplo simplificado que utiliza un enfoque similar al anterior, pero con datos de precios reales de BTC/USDT.


Primero, aseg煤rate de tener instaladas las bibliotecas necesarias:


Bash

pip install requests numpy tensorflow



Aqu铆 hay un ejemplo simplificado en Python utilizando datos hist贸ricos 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 m贸vil simple def simple_moving_average(data, window_size): return np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid') # Calcular la media m贸vil simple window_size = 5 sma = simple_moving_average(btc_prices, window_size) # Crear se帽ales de compra y venta basadas en cruces de media m贸vil 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 m贸vil y = signals[window_size:] # Salida: se帽ales 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'Precisi贸n 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 M贸vil ({window_size} per铆odos)') 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 hist贸ricos de BTC/USDT y luego aplica una estrategia de media m贸vil simple con una red neuronal recurrente para predecir se帽ales 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 implementaci贸n de estrategias de trading efectivas requiere una comprensi贸n profunda de los mercados y un an谩lisis m谩s complejo. Adem谩s, 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). Ilustraci贸n de este art铆culo. [Figure 1]. Generado en https://openai.com/dall-e-2/


Redactor: Sybcodex (Joel Sotelo Bustamante)

Categor铆a: Tecnolog铆a - ADMSoftCorp

T铆tulo del art铆culo: Modelo de trading del par BTC/USDT con API de precios en Python

N煤mero de edici贸n: 1.0

Escrito en el a帽o: 2023

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