基于Transformer的虚拟货币量化交易AI模型构架设计

随着虚拟货币的兴起,利用AI技术进行自动化量化交易已成为一大趋势。本文将设计一套基于Transformer的虚拟货币量化交易AI模型,并给出关键模块的实现示例。

一、数据采集与预处理

首先,我们需要收集足够的数据以供模型训练和回测。主要的数据来源包括历史行情、交易数据、社区讨论等。以行情数据为例,可以使用Python中的CCXT库获取历史K线:

import ccxt
exchange = ccxt.binance()
bars = exchange.fetch_ohlcv('BTC/USDT', timeframe='1d', limit=1000)

然后对数据进行预处理,如去重复、平滑、填充缺失值等:

from pandas import DataFrame
df = DataFrame(bars, columns=['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']) 
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

此外,还需要构造一些技术指标等衍生特征,如MA、RSI等。

二、模型构建

考虑到序列数据在时间轴上存在长远依赖性,我们使用Transformer作为模型结构。下面是Transformer Encoder层的简单实现:

import tensorflow as tf

class TransformerEncoder(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, ff_dim, rate=0.1):
        super(TransformerEncoder, self).__init__()
        self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, 
                                                      key_dim=embed_dim)
        self.ffn = tf.keras.Sequential([layers.Dense(ff_dim, activation="relu"), 
                                        layers.Dense(embed_dim),]) 
        self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)

        self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)

    def call(self, inputs, training):
        attn_output = self.att(inputs, inputs)
        attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
        out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output)

        ffn_output = self.ffn(out1)
        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
        return self.layernorm2(out1 + ffn_output)

我们可以堆叠多个Encoder层来构建Transformer模型。

三、策略生成

将模型输出的信号输入规则引擎,根据一定规则生成交易策略,关键是确定入场和出场逻辑。示例伪代码如下:

IF model_output > upper_threshold:
  IF current_position == 0:
    LONG_ENTRY  
  ELIF current_position < 0: 
    SHORT_CLOSE, LONG_ENTRY

IF model_output < lower_threshold:
  IF current_position == 0:  
    SHORT_ENTRY
  ELIF current_position > 0:
    LONG_CLOSE, SHORT_ENTRY 

进行回测验证策略的参数设定。

四、自动交易

使用CCXT等库接入交易API,当策略生成交易信号时,自动执行实盘订单。同时集成风控系统,对仓位进行管理。

五、模型优化

收集实盘数据,定期使用新数据重新训练模型,不断优化;调整网络结构和 hyperparameters 以提升效果。

通过这样的系统流程设计和模块开发,我们可以建立一个端到端的基于Transformer的虚拟货币量化交易解决方案。

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