Desde já, muito obrigado pelos comentários!
O Bot usado para criar as previsões foi um projeto que fiz nos tempos livres enquanto andava na faculdade. Decidi fazer esta app para poder mostra-lo ao mundo. Ver algum interesse da vossa parte faz-me querer continuar a desenvolver este projeto!
Respondendo a algumas das questões:
Então ele só leva em consideração o histórico do preço do BTC?
O bot leva em consideração vários indicadores para treinamento do algoritmo, a maior parte destes são derivados a partir do registo de todas as transações de compra e venda (ou seja, o preço e volume de todas as transações) feitas na exchanger Bitstamp .
não tem versão pra iOS?
Gostava de também desenvolver uma versão para iOS, mas não tenho experiência em iOS. Fiz em Android pois era a plataforma que eu sabia melhor.
Respondendo às questões mais técnicas colocadas por Divei:
- O que você está usando? Seq2Seq, MLP, LSTM, outra coisa?
É uma rede neuronal do tipo perceptron de múltiplas camadas (MLP). Mas para o algoritmo de treinamento, em vez de usar backpropagation, usa genetic algorithm. Este treinamento é feito com recurso a um “simulador” de investimento (que usa a informação registada de todas as transações feitas na exchanger Bitstamp). O critério de selecção usado é percentagem lucro monetário que cada bot conseguiu no “simulador” de investimento.
- O modelo é estático (treinado apenas uma vez) ou dinâmico/streaming considerando preços recentes?
É maioritariamente estático para não ter oscilações muito grandes de comportamento, embora faça em tempo real uma ligeira otimização dos pesos da rede neuronal (ou seja, os preços recentes só influenciam ligeiramente o comportamento aprendido nas sessões de treinamento).
- Se é dinâmico, considera dados de qual/quais exchanges?
Bitstamp API V2 que dá acesso à informação em tempo real a todas as transações de compra e venda feitas nesta exchanger.
- Qual a acurácia em backtesting no preço do BTC?
Tal como respondi na sua primeira pergunta, o algoritmo de treinamento que usei foi o genetic algorithm. O critério de selecção foi directamente a margem de lucro, em cada simulação, no simulador de investimento (e não a acurácia).
Espero que não ter posto todos a dormir com a explicação
