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如何用情感分析创建比特币交易算法

我创建了一个公式,根据每日交易价格和谷歌数据趋势的关键字人气来预测你是买还是卖比特币。该公式产生了29%的回报,,利润为28,839美元。

如何用情感分析创建比特币交易算法

比特币的价格可以预测到什么程度?是否谷歌趋势的公开数据可以帮助预测价格波动呢?

换句话说,我们能可靠地建立一个超越市场测评的公式吗?这些都是我想要回答你们的问题。我的目标是试图弄清楚一个高度波动、可怕且似乎不可预测的加密货币市场。

有许多交易员相信技术分析,而其他交易员则更倾向于基本面分析。事实是,没有一种神奇的交易策略总是胜过市场。因为总是有太多的变量,即使是最好的基于人工智能的交易算法也无法持续从中获利。

今天的公式是非常基本的,我的意图是以原始的形式呈现,并征求关于如何使它变得更好的反馈。这是一项正在进行的工作,决不是万无一失的,所以请自费使用。

事实是,没有一种神奇的交易策略总是胜过市场。

公式

我一直在测试我认为是BTC价格表现相对一致指标的公式。具体地说,我可以用10万美元作为初始投资资金,在90天的时间里模拟29%的利润。请注意,这并没有考虑到交易所交易费用,我希望像分散式交易这样的解决方案总有一天取消掉。

我的公式受到Willy Woo最初工作的启发,他最初尝试用谷歌数据趋势作为活跃的比特币价格检查的代理。

下面是我使用的过程:

1.在最近90天的时间里,我在谷歌趋势搜索“BTC USD”和“Buy Bitcoin”( “比特币美元”与“比特币购买”):

如何用情感分析创建比特币交易算法

2。我注意到,当“比特币美元”与“比特币购买”的比率低于3:1(具体小于35%)时,当天的比特币“收市”价格会随之上涨。如果高于3:1的比率(具体来说是>35%)(即4:1或5:1),那么这就是卖出的信号,因为随后一天的价格会下跌。

3.接下来,我测试了BTC的收盘价比前一天的收盘价高出80美元,这使得模式更加一致。80美元是在此数据集中表现良好的任意值。下面是它的截图:

如何用情感分析创建比特币交易算法

比特币美元:每日指标直接来自谷歌趋势。

购买比特币:每日指数直接来自谷歌趋势。

价格:当日收市价由币市市值计算。

E栏:“购买比特币”/“比特币美元”比率

F栏:买卖决策公式。

例如, F20=if(AND(E20>35%,G20>80),”BUY”,”SELL”) 。请注意,“35%”是在价格大于“80美元”时购买的门槛。

G栏:比特币价格与前日收盘价的差价。

H栏:在2018年7月7日(第一次购买)的初始10万美元投资的基础上运行总账。

公式的结果和接下来的步骤

因此,在90天的时间里,10万美元的投资在我的公式中变成了128,839美元——几乎是29%的回报。但这远不是一个优化的公式。

如果“>35%”和“>$80”是基于在这有限的90天的数据集。那么是否有更好的公式产生更好的买卖信号呢?

这些变量似乎在给定的6000-8000比特币价格水平上起作用。我想测试更多过去一两年的历史数据。该公式将使用一系列(3:1 – 5:1)来比较买入/卖出信号的总收益,而“80美元”将是每日BTC价格的一个固定百分比,这样就可以解释主要的价格飙升。例如,最优公式最终可能是3.23-1的比率,为每日价格波动的0.014543229。

变量输入矩阵是这样的:

如何用情感分析创建比特币交易算法

如果你是一个数据专家,让我们一起来探讨

换句话说,我想建立一个测试来找到最优的变量插件,实现最大化利润的给定数据集。这将涉及对过去价格和人气数据进行回归测试。我的假设是在不同价格水平下存在最优变量情况下定义的。

我目前正在测试这个算法的一个“v2”,并且很乐意与任何具有R或Python的数据专家合作,运行一个完整的回归和目标搜索脚本来优化算法。

根据国家《关于防范代币发行融资风险的公告》,大家应警惕代币发行融资与交易的风险隐患。

本文来自LIANYI转载,不代表链一财经立场,转载请联系原作者。

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