تفاوت اصلی ما نداشتن محدودیت میزان مبلغ خرید و فروش

چگونه با TensorFlow یک ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو بسازیم؟

چگونه با TensorFlow یک ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو بسازیم؟

ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو  مدیریت سبد ارزهای دیجیتال به دلیل ماهیت بی ثبات بازارهای کریپتو می تواند چالش برانگیز باشد.
ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به معامله گران و سرمایه گذاران در تصمیم گیری های مبتنی بر داده ها به طور فزاینده ای محبوب می شوند.
در این راهنما، ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه با استفاده از TensorFlow و CoinGecko API یک ابزار تعادل مجدد سبد ارزهای دیجیتال بسازید.
در پایان این آموزش، شما یک مدل کاری خواهید داشت که روند قیمت کریپتو را پیش‌بینی می‌کند و استراتژی‌های تعادل مجدد را بر اساس پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی پیاده‌سازی می‌کند.

خرید و فروش ارز دیجیتال با حجم بالا

معاملات خرید و فروش تتر، بیت کوین و.....

تمام ارزهای لیست شده در بایننس 

از ارزش 1000 دلار تتر تا هر میزان، بدون محدودیت 

تعادل مجدد پورتفولیو چیست؟

توازن مجدد پرتفولیو فرآیند تنظیم مجدد وزن دارایی ها در یک سبد سرمایه گذاری است.
در کریپتو، تعادل مجدد به مدیریت ریسک و حفظ تخصیص مورد نظر با وجود نوسانات قیمت کمک می کند.
به عنوان مثال، اگر پورتفولیوی شما 60٪ بیت کوین (BTC) و 40٪ اتریوم (ETH) تقسیم شود، افزایش ناگهانی قیمت بیت کوین می تواند تخصیص شما را منحرف کند.
تعادل مجدد پرتفوی را به تخصیص هدف خود باز می گرداند.

چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تعادل مجدد را افزایش می دهند.

با یادگیری ماشینی، می‌توانید روند قیمت‌ها را پیش‌بینی کنید و تصمیمات هوشمندانه‌تری در مورد زمان و نحوه متعادل کردن مجدد سبد خود بگیرید.
با استفاده از TensorFlow، مدل LSTM (حافظه کوتاه مدت بلندمدت) را برای پیش‌بینی حرکت قیمت بر اساس داده‌های تاریخی آموزش می‌دهیم.

پیش نیازها ی ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو

قبل از شروع، اطمینان حاصل کنید که دانش کاری اولیه در مورد موارد زیر را دارید:

پایتون

این پروژه به شدت به برنامه نویسی پایتون متکی است و از این رو، درک نحو، کتابخانه ها و نحوه دستکاری داده ها ضروری است. اطمینان حاصل کنید که پایتون (نسخه 3.8 یا بالاتر) روی سیستم شما نصب شده است. مدیر بسته پایتون، پیپ، برای نصب وابستگی‌های مورد استفاده در این پروژه مورد نیاز است – مراحل نصب را در زیر شرح می‌دهیم.

CoinGecko API

ما از طرح آزمایشی رایگان CoinGecko API برای واکشی داده های نمودار بازار برای ارزهای رمزنگاری شده استفاده خواهیم کرد – به ویژه، نقطه پایانی /coins/{id}/market_chart.

💡نکته حرفه‌ای: می‌توانید شناسه API سکه‌ها را از طریق نقطه پایانی /coins/list یا از طریق این برگه Google ارجاع دهید.
طرح دمو API برای هر کسی که یک حساب CoinGecko داشته باشد، به طور رایگان قابل دسترسی است، حداکثر 10000 تماس در ماه و محدودیت نرخ 30 تماس در دقیقه. بیش از 60 نقطه پایانی را در اسناد API ما کاوش کنید، یا یک حساب آزمایشی ایجاد کنید تا آن را امتحان کنید!

مبانی یادگیری ماشین و آشنایی با TensorFlow

آشنایی با مفاهیم اصلی یادگیری ماشین، مانند مجموعه داده‌ها، مدل‌ها، آموزش، آزمایش و ارزیابی، به شما در درک جریان کار کمک می‌کند.

به طور خاص، ما از چارچوب یادگیری ماشینی TensorFlow که برای ایجاد و آموزش مدل‌ها استفاده می‌شود، استفاده خواهیم کرد. آشنایی با TensorFlow یا کتابخانه ای مشابه (مانند PyTorch) برای پیاده سازی مدل LSTM مورد استفاده در این پروژه بسیار مهم است.

مبانی تجسم داده ها

ما از Matplotlib برای تجسم داده‌ها و پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کنیم – درک نحوه ایجاد نمودارهای خط و سفارشی‌سازی تجسم‌ها مفید خواهد بود.

آشنایی با NumPy (برای عملیات عددی) و پانداها (برای مدیریت داده های جدولی) ضروری است، زیرا این کتابخانه ها ستون فقرات دستکاری داده ها را در پایتون تشکیل می دهند.

ویرایشگر متن یا IDE

یک ویرایشگر متن قوی یا IDE مانند Visual Studio Code (VSCode) یا PyCharm برای کدنویسی توصیه می شود. این ابزارها ویژگی هایی مانند برجسته سازی نحو، اشکال زدایی و برنامه های افزودنی را برای بهبود تجربه توسعه ارائه می دهند.

خدمت جدید و استثنائی در صرافی بیت گرند 

 انجام کامل مراحل احراز هویت بایننس ( KYC )  برای تمام کاربران ایرانی ، توسط تیم کارشناسان صرافی بیت گرند، انجام خواهد شد.

 تماس  در ساعات کاری (10صبح تا 6 بعد از ظهر )

02128423217   –   09353810897

نصب بسته پایتون و پیپ با استفاده از کد ویژوال استودیو

برای نصب پایتون و پیپ با استفاده از VSCode، ابتدا پایتون را از وب‌سایت رسمی پایتون دانلود و نصب کنید و مطمئن شوید که در حین نصب، کادری که می‌گوید «افزودن پایتون به مسیر» را علامت بزنید.
پس از نصب، با باز کردن یک ترمینال و اجرای python –version و pip –version بررسی کنید که پایتون و پیپ کار می کنند. اگر از macOS یا Linux استفاده می‌کنید، دستورالعمل‌های مخصوص پلتفرم را در وب‌سایت پایتون دنبال کنید.

سپس کد ویژوال استودیو را از وب سایت VSCode دانلود و نصب کنید و سپس VSCode را باز کنید.
افزونه پایتون را با رفتن به نمای افزونه ها (Ctrl+Shift+X یا Cmd+Shift+X در macOS)، جستجوی «Python» توسط مایکروسافت و کلیک کردن بر روی «Install» نصب کنید. پس از آن، می توانید با اجرای pip –version در ترمینال تأیید کنید که پیپ نصب شده است. اگر نصب نشده است، می توانید python -m surepip –upgrade را برای نصب آن اجرا کنید.
اکنون می توانید هر بسته پایتون مورد نیاز را با استفاده از pip نصب کنید، به عنوان مثال، درخواست نصب pip.

برای جداسازی پروژه، استفاده از محیط مجازی توصیه می شود. برای ایجاد یکی، python -m venv venv را در ترمینال اجرا کنید، سپس آن را با .\\venv\\Scripts\\activate در ویندوز یا منبع venv/bin/activate در macOS/Linux فعال کنید.
با فعال بودن محیط مجازی، هر وابستگی مورد نیاز برای پروژه خود را با استفاده از pip نصب کنید. برای غیرفعال کردن، کافیست تایپ کنید deactivate. می توانید کد پایتون خود را با ایجاد یک .
فایل py در VSCode و اجرای آن از طریق ترمینال یا با کلیک راست روی آن و انتخاب “Run Python File in Terminal”. این تنظیمات تضمین می کند که همه چیز برای شروع کدنویسی با پایتون در VSCode دارید.

توجه: برای نصب TensorFlow در ویندوز، از Python 3.11 استفاده کنید. یک محیط مجازی ایجاد کنید و TensorFlow را با pip install tensorflow pandas numpy requests sci-kit-learn flask نصب کنید. تغییر به پایتون 3.11 مشکل سازگاری را حل کرد.

چگونه با TensorFlow یک ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو بسازیم؟

با وجود این پیش نیازها، شما به خوبی مجهز خواهید شد تا بتوانید ابزار متعادل سازی مجدد سبد ارزهای دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی خود را شروع کنید. بیایید شیرجه بزنیم!

ساختار فایل Rebalancer پورتفولیو کریپتو

در اینجا ساختار فایل برای پروژه Crypto Portfolio Rebalancer آمده است:

				
					/project-directory

    /templates

        index.html

    /static

        script.js

    app.py

    rebalance.py
				
			
چگونه با TensorFlow یک ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو بسازیم؟

مرحله 1. اسکریپت کد متوازن مجدد پورتفولیو کریپتو

در این بخش، به rebalance.py می پردازیم، اسکریپت کلیدی که ابزار تعادل مجدد سبد رمزنگاری مبتنی بر هوش مصنوعی ما را تقویت می کند. ما واردات، توابع و منطق ضروری را که باعث کارکرد این برنامه می‌شود، بررسی می‌کنیم.

				
					import requests

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Step 1: Fetch Historical Data Using CoinGecko API

def fetch_historical_data(crypto_id, currency='usd', days='90', api_key=None):

    url = f"https://api.coingecko.com/api/v3/coins/{crypto_id}/market_chart"

    params = {'vs_currency': currency, 'days': days}

    headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'} if api_key else {}

    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)

    data = response.json()

    prices = [price[1] for price in data['prices']]

    return prices

# Step 2: Preprocess the Data

def preprocess_data(prices, sequence_length=30):

    scaler = MinMaxScaler()

    prices = np.array(prices).reshape(-1, 1)

    scaled_prices = scaler.fit_transform(prices)

    sequences = []

    targets = []

    for i in range(len(scaled_prices) - sequence_length):

        sequences.append(scaled_prices[i:i + sequence_length])

        targets.append(scaled_prices[i + sequence_length])

    return np.array(sequences), np.array(targets), scaler

# Step 3: Build and Train the LSTM Model

def build_lstm_model(input_shape):

    model = Sequential([

        LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=input_shape),

        LSTM(50),

        Dense(1)

    ])

    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

    return model

# Step 4: Predict Future Prices Using LSTM Model

def predict_price(model, sequences, scaler):

    # Predict the next price

    last_sequence = sequences[-1].reshape(1, -1, 1)

    predicted_price_scaled = model.predict(last_sequence)

    # Inverse transform to get the actual price

    predicted_price = scaler.inverse_transform(predicted_price_scaled)

    return float(predicted_price[0][0])  # Convert to standard float

# Step 5: Rebalance the Portfolio

def rebalance_portfolio(current_allocation, predicted_prices, target_allocation):

    # Calculate the current total value of the portfolio

    current_value = sum(current_allocation)

   # Calculate target values based on current total value and target allocation percentages

    target_values = [current_value * ta for ta in target_allocation]

   # Calculate adjustments required to reach target values

    adjustments = []

    for current, target, predicted in zip(current_allocation, target_values, predicted_prices):

        # Adjust the current allocation based on predicted prices to meet the target allocation

        adjusted_value = target / predicted

        adjustments.append(adjusted_value - current)

    # Round adjustments and predicted prices to 3 decimal places for consistency

    adjustments = [round(adj, 3) for adj in adjustments]

    predicted_prices = [round(price, 3) for price in predicted_prices]

    return adjustments, predicted_prices
				
			

به طور خلاصه، rebalance.py برای واکشی داده‌های قیمت تاریخی، پیش پردازش آن برای آموزش مدل، ساخت و آموزش یک مدل LSTM برای پیش‌بینی قیمت‌های آتی، و سپس استفاده از این پیش‌بینی‌ها برای متعادل کردن مجدد سبد ارزهای دیجیتال با توجه به تخصیص‌های هدف، طراحی شده است.
هر مرحله برای عملکرد کلی ابزار تعادل مجدد حیاتی است و تضمین می کند که پرتفوی با پیش بینی های بازار آتی هماهنگ است.
این منجر به یک استراتژی مدیریت پورتفولیو پویا و موثر می شود که توسط هوش مصنوعی طراحی شده است.

مرحله 2. رابط کاربری Frontend را بسازید

در اینجا، HTML و CSS را برای رابط کاربری (UI) ایجاد می کنیم که به کاربران اجازه می دهد نمونه کارها و تخصیص هدف خود را وارد کنند.

به طور خلاصه، rebalance.py برای واکشی داده‌های قیمت تاریخی، پیش پردازش آن برای آموزش مدل، ساخت و آموزش یک مدل LSTM برای پیش‌بینی قیمت‌های آتی، و سپس استفاده از این پیش‌بینی‌ها برای متعادل کردن مجدد سبد ارزهای دیجیتال با توجه به تخصیص‌های هدف، طراحی شده است.
هر مرحله برای عملکرد کلی ابزار تعادل مجدد حیاتی است و تضمین می کند که پرتفوی با پیش بینی های بازار آتی هماهنگ است.
این منجر به یک استراتژی مدیریت پورتفولیو پویا و موثر می شود که توسط هوش مصنوعی طراحی شده است.

				
					HTML (index.html)

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

    <title>Crypto Portfolio Rebalancer</title>

    <link data-minify="1" rel="stylesheet" href="https://bit-grand.com/wp-content/cache/min/1/ajax/libs/font-awesome/6.0.0-beta3/css/all.min.css?ver=1738433135">

    <style>

        body {

            font-family: Arial, sans-serif;

            background-color: #f4f4f4;

            margin: 0;

            padding: 0;

        }

        .container {

            max-width: 800px;

            margin: 50px auto;

            background: white;

            padding: 20px;

            box-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.1);

            border-radius: 8px;

        }

        h1 {

            text-align: center;

            color: #333;

        }

        .current-prices {

            display: flex;

            justify-content: space-around;

            margin-bottom: 20px;

        }

        .current-prices div {

            text-align: center;

        }

        .current-prices i {

            font-size: 2em;

            margin-bottom: 10px;

        }

        form {

            display: flex;

            flex-direction: column;

        }

        label {

            margin: 10px 0 5px;

            color: #555;

        }

        input {

            padding: 10px;

            margin-bottom: 20px;

            border: 1px solid #ccc;

            border-radius: 4px;

        }

        button {

            padding: 15px;

            color: white;

            background-color: #007bff;

            border: none;

            border-radius: 4px;

            cursor: pointer;

            font-size: 16px;

        }

        button:hover {

            background-color: #0056b3;

        }

        #results {

            margin-top: 20px;

        }

        #results h3 {

            color: #333;

        }

        #results p {

            color: #555;

        }

        #loading {

            display: none;

            text-align: center;

            color: #555;

        }

        .progress-bar-container {

            width: 100%;

            background-color: #f3f3f3;

            border-radius: 4px;

            margin: 20px 0;

        }

        .progress-bar {

            width: 0;

            height: 20px;

            background-color: #007bff;

            border-radius: 4px;

        }

    </style>

</head>

<body>

    <div class="container">

        <h1>AI-Powered Crypto Portfolio Rebalancer</h1>

        <div class="current-prices">

            <div>

                <i class="fab fa-bitcoin"></i>

                <p id="current-btc-price">Loading BTC price...</p>

            </div>

            <div>

                <i class="fab fa-ethereum"></i>

                <p id="current-eth-price">Loading ETH price...</p>

            </div>

        </div>

        <form id="rebalance-form">

            <label for="btc-allocation">BTC Allocation (USD):</label>

            <input type="number" id="btc-allocation" required>

            <label for="eth-allocation">ETH Allocation (USD):</label>

            <input type="number" id="eth-allocation" required>

            <label for="target-btc">Target BTC Allocation (%):</label>

            <input type="number" id="target-btc" required>

            <label for="target-eth">Target ETH Allocation (%):</label>

            <input type="number" id="target-eth" required>

            <button type="submit">Rebalance Portfolio</button>

        </form>

        <div id="loading">Rebalancing, please wait...</div>

        <div class="progress-bar-container">

            <div id="progress-bar" class="progress-bar"></div>

        </div>

        <div id="results"></div>

    </div>

    <sscript src="/static/script.js"></sscript>

</body>

</html>
				
			

مرحله 3. افزودن تعامل با جاوا اسکریپت

برای کاربردی کردن رابط کاربری، ما آن را به پشتیبان پایتون برای پیش‌بینی‌ها و تعادل مجدد پورتفولیو با استفاده از جاوا اسکریپت متصل می‌کنیم.

				
					JavaScript File (script.js)

document.addEventListener("DOMContentLoaded", async function() {

    const response = await fetch("/current_prices");

    const data = await response.json();

   

    document.getElementById("current-btc-price").innerText = `Current BTC Price: $${data.btc_price.toFixed(3)}`;

    document.getElementById("current-eth-price").innerText = `Current ETH Price: $${data.eth_price.toFixed(3)}`;

});

 

document.getElementById("rebalance-form").addEventListener("submit", async function (event) {

    event.preventDefault();

    // Show the loading message

    document.getElementById("loading").style.display = "block";

    document.getElementById("results").innerHTML = "";

    // Reset the progress bar

    const progressBar = document.getElementById("progress-bar");

    progressBar.style.width = "0%";

 

    const btcAllocation = parseFloat(document.getElementById("btc-allocation").value);

    const ethAllocation = parseFloat(document.getElementById("eth-allocation").value);

    const targetBTC = parseFloat(document.getElementById("target-btc").value) / 100;

    const targetETH = parseFloat(document.getElementById("target-eth").value) / 100;

   

    const response = await fetch("/rebalance", {

        method: "POST",

        headers: {

            "Content-Type": "application/json",

        },

        body: JSON.stringify({

            current_allocation: [btcAllocation, ethAllocation],

            target_allocation: [targetBTC, targetETH],

        }),

    });

    const result = await response.json();

    console.log(result); // Log the result to see if data is returned

    displayResults(result.adjustments, result.predicted_prices);

    // Hide the loading message

    document.getElementById("loading").style.display = "none";

});

function updateProgressBar(progress) {

    const progressBar = document.getElementById("progress-bar");

    progressBar.style.width = `${progress}%`;

}

function displayResults(adjustments, predicted_prices) {

    const resultsDiv = document.getElementById("results");

    resultsDiv.innerHTML = `

        <h3>Rebalancing Suggestions</h3>

        <p>Adjust BTC by: $${adjustments[0].toFixed(3)}</p>

        <p>Adjust ETH by: $${adjustments[1].toFixed(3)}</p>

        <h3>Predicted Prices</h3>

        <p>Predicted BTC Price: $${predicted_prices[0].toFixed(3)}</p>

        <p>Predicted ETH Price: $${predicted_prices[1].toFixed(3)}</p>

    `;

}

// Example of updating the progress bar incrementally

async function simulateProgress() {

    for (let i = 0; i <= 100; i += 10) {

        updateProgressBar(i);

        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)); // Simulate training time

    }

}

// Call simulateProgress when the form is submitted

document.getElementById("rebalance-form").addEventListener("submit", async function (event) {

    event.preventDefault();

    // Show the loading message

    document.getElementById("loading").style.display = "block";

    document.getElementById("results").innerHTML = "";

    // Reset the progress bar

    const progressBar = document.getElementById("progress-bar");

    progressBar.style.width = "0%";

    const btcAllocation = parseFloat(document.getElementById("btc-allocation").value);

    const ethAllocation = parseFloat(document.getElementById("eth-allocation").value);

    const targetBTC = parseFloat(document.getElementById("target-btc").value) / 100;

    const targetETH = parseFloat(document.getElementById("target-eth").value) / 100;

    // Start simulating progress

    simulateProgress();

    const response = await fetch("/rebalance", {

        method: "POST",

        headers: {

            "Content-Type": "application/json",

        },

        body: JSON.stringify({

            current_allocation: [btcAllocation, ethAllocation],

            target_allocation: [targetBTC, targetETH],

        }),

    });

    const result = await response.json();

    console.log(result); // Log the result to see if data is returned

    displayResults(result.adjustments, result.predicted_prices);

    // Hide the loading message

    document.getElementById("loading").style.display = "none";

});
				
			

مرحله 4. Backend پایتون را ایجاد کنید.

Backend منطق پیش‌بینی و تعادل مجدد را مدیریت می‌کند. از Flask برای ایجاد یک API استفاده کنید که فرانت‌اند جاوا اسکریپت را به منطق پایتون متصل می‌کند.

				
					Flask Server (app.py)

from flask import Flask, request, jsonify, render_template

from rebalance import fetch_historical_data, preprocess_data, build_lstm_model, predict_price, rebalance_portfolio

from tqdm import tqdm

app = Flask(__name__)

# Serve the index.html file

@app.route('/')

def home():

    return render_template('index.html')

@app.route('/current_prices', methods=['GET'])

def current_prices():

    api_key = 'CG-api_key '

    btc_prices = fetch_historical_data('bitcoin', api_key=api_key)

    eth_prices = fetch_historical_data('ethereum', api_key=api_key)

    current_btc_price = round(btc_prices[-1], 3)  # Latest BTC price

    current_eth_price = round(eth_prices[-1], 3)  # Latest ETH price

    return jsonify({"btc_price": current_btc_price, "eth_price": current_eth_price})

@app.route('/rebalance', methods=['POST'])

def rebalance():

    data = request.json

    current_allocation = data['current_allocation']

    target_allocation = data['target_allocation']

   # Fetching data from CoinGecko API

    api_key = 'CG-k63f6X3RG6T7MGVf6BdfHWh1'

    btc_prices = fetch_historical_data('bitcoin', api_key=api_key)

    eth_prices = fetch_historical_data('ethereum', api_key=api_key)

   # Preprocessing data

    btc_sequences, btc_targets, btc_scaler = preprocess_data(btc_prices)

    eth_sequences, eth_targets, eth_scaler = preprocess_data(eth_prices)

   

    # Build and train model

    btc_model = build_lstm_model((btc_sequences.shape[1], btc_sequences.shape[2]))

    eth_model = build_lstm_model((eth_sequences.shape[1], eth_sequences.shape[2]))

   # Training BTC model with progress bar

    for epoch in tqdm(range(10), desc="Training BTC Model"):

        btc_model.fit(btc_sequences, btc_targets, epochs=1, batch_size=32, verbose=0)

   # Training ETH model with progress bar

    for epoch in tqdm(range(10), desc="Training ETH Model"):

        eth_model.fit(eth_sequences, eth_targets, epochs=1, batch_size=32, verbose=0)

   # Predict prices using the trained models

    btc_predicted_price = predict_price(btc_model, btc_sequences, btc_scaler)

    eth_predicted_price = predict_price(eth_model, eth_sequences, eth_scaler)

   # Log the predicted prices to ensure they're being generated

    print(f"Predicted BTC Price: {btc_predicted_price}")

    print(f"Predicted ETH Price: {eth_predicted_price}")

   predicted_prices = [btc_predicted_price, eth_predicted_price]

   # Rebalance portfolio

    adjustments, rounded_predicted_prices = rebalance_portfolio(current_allocation, predicted_prices, target_allocation)

   return jsonify({"adjustments": adjustments, "predicted_prices": rounded_predicted_prices})

if __name__ == '__main__':

    app.run(debug=True)
				
			

مرحله 5. برنامه را اجرا کنید.

  1. app.py را اجرا کنید تا باطن سرور Flask راه اندازی شود.
  2. index.html را در مرورگر خود باز کنید تا قسمت جلو باز شود:
  3. جزئیات پورتفولیو و درصد تخصیص هدف خود را وارد کنید و روی «تعادل مجدد پورتفولیو» کلیک کنید.
  4. مشاهده نتایج: رابط کاربری پیشنهادات تعادل مجدد را بر اساس ورودی شما و پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهد.
چگونه با TensorFlow یک ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو بسازیم؟

نتیجه گیری ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو

  1. تبریک می گویم! شما یک ابزار متعادل‌سازی مجدد سبد رمزنگاری مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اید که API CoinGecko و TensorFlow را ادغام می‌کند.
    این ابزار پویا به ما امکان می‌دهد داده‌های تاریخی را واکشی کنیم، داده‌های بلادرنگ را با استفاده از LSTM تجزیه و تحلیل کنیم و قیمت‌ها و روند ارزهای دیجیتال را پیش‌بینی کنیم.
    همچنین با تنظیم تخصیص ها بر اساس درصدهای هدف، تعادل مجدد سبد ارزهای دیجیتال شما را خودکار می کند.
    در نهایت، ظاهر سفارشی ما ما را قادر می سازد تا نتایج را به طور موثر تجسم و تجزیه و تحلیل کنیم.

بعد چه می شود؟ گسترش عملکرد

این راهنما به عنوان پایه ای برای ایجاد یک ابزار تعادل مجدد سبد ارزهای دیجیتال عمل می کند، اما راه های مختلفی برای گسترش عملکرد آن وجود دارد. افزودن ارزهای رمزنگاری شده بیشتر، دامنه دارایی ها را در مدیریت پورتفولیوی شما گسترش می دهد. همچنین می‌توانید دقت پیش‌بینی را با آزمایش مدل‌های مختلف یادگیری ماشین و فراپارامترهای تنظیم دقیق بهبود بخشید، که می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر برای تعادل مجدد شود. علاوه بر این، ادغام APIهای تبادل ارزهای دیجیتال زنده مانند Binance یا Coinbase Pro می تواند ابزار شما را به سطح بالاتری برساند و تعادل مجدد خودکار را در زمان واقعی بر اساس حرکات بازار ممکن می کند. این پیشرفت‌ها می‌توانند ابزار شما را به یک راه‌حل قدرتمندتر و پویاتر متناسب با استراتژی سرمایه‌گذاری رمزنگاری منحصربه‌فرد شما تبدیل کنند.

مشاوران با تجربه بهترین راه حل برای افزایش سود و کاهش ریسک معاملات ارز دیجیتال

خدمتی جدید از صرافی ارز دیجیتال بیت گرند،پکیج های مختلف مشاوره و آموزش برای آفراد مبتدی، متوسط و خبره در این حوزه 

منبع ابزار متعادل سازی مجدد سبد کریپتو   How to Build a Crypto Portfolio Rebalancing Tool with TensorFlow | CoinGecko API

اشتراک گذاری
Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Reddit

فهرست مطالب

همکارشو کسب درآمد کن

با معرفی خریدار و فروشنده به صرافی ارز دیجیتال بیت گرند ، کسب در آمد کن .

کسب درآمد از معرفی صرافی بیت گرند - همکاری در فروش ارز دیجیتال
مشاوره و آموزش

پلنهای مختلف مشاوره و آموزش

  • معاملات ارز دیجیتال
  • تحلیل بازار 
  • آشنایی با بازار
  • رفع اشکالات معاملات
  • اطلاع از زمان خرید و فروش
خرید حجم بالا بدون احراز هویت

مشتریان محترمی که درخواست خرید و فروش ارز دیجیتال با حجم بالا و بدون احراز هویت دارند.

جهت هماهنگی از طریق شماره تماس دفتر مرکزی صرافی بیت گرند  02128423217 و یا شماره موبایل 09353810897 با ما در ارتباط باشند.

آشنایی با ارزهای دیجیتال ، قیمت و نمودار تغییرات

خرید تتر در ایران: راهنمای جامع

خرید تتر در ایران: راهنمای جامع

صرافی بیت گرند خرید تتر در ایران: راهنمای جامع تتر (Tether) یکی از پرکاربردترین ارزهای دیجیتال در دنیا است که به عنوان یک استیبل‌کوین عمل

تسویه فوری و آنی
خرید و فروش خرده و عمده
بدون محدودیت سقف معامله