Невероятно! Этот простой ИИ может предсказать цены криптовалют (и его точность шокирует!)

Статья от Coingecko отправляет вас в увлекательное путешествие по захватывающему миру создания инструмента для предсказания цен криптовалют с использованием искусственного интеллекта. Это как магия, но больше кода и меньше блеска. Используя данные рынка в реальном времени и базовые модели, вы скоро будете предсказывать цены на криптовалюты как профессионал (или хотя бы стараетесь это делать с разной степенью успеха).

🎁 Думаешь, бесплатное бывает только в сказках?
Airdrop раздаёт токены так щедро, что даже Гринч позавидует твоей удаче!

Присоединиться в Telegram

Настройка окружения

Первый шаг в этой магии AI — подготовка вашей среды. Вам нужно будет установить Node.js и npm, которые являются основными инструментами для серверного скриптинга. И поскольку мы все любим немного Python в нашей жизни, вам также потребуется Python 3 и pip для обработки данных и, разумеется, машинного обучения (потому что для чего же еще оно может понадобиться?)

Установка необходимых библиотек

Теперь пришло время собрать магические ингредиенты. Вот что нужно установить:

NumPy — для всех ваших потребностей в расчетах с числами. Не беспокойтесь, это не так страшно звучит.
Панды — не милые зверьки, а данные. Они помогают организовать эту дикую кучу чисел.
Scikit-learn — потому что какой же ИИ без обучения? Честно говоря, не много.
Запросы — собирать данные, как будто ты рыскаешь по холодильнику в полночь.

Между тем, со стороны Node.js вам нужно будет добавить Express и Axios. Подумайте о них как о верных спутниках вашего сервера, которые не дадут ему перегрузиться при обработке HTTP-запросов.

Получение рыночных данных

Время стать серьёзнее. Скрипт на Python загрузит данные о Bitcoin за последние 30 дней из API CoinGeccko. Вы получите цену и объём данных, аккуратно соберёте их в CSV файл и используете его как тренировочную выборку для вашей модели. Это похоже на подготовку мяса к грилю, но вместо этого мы готовим данные, и никто не получит ужин.

Построение модели искусственного интеллекта

Далее вы создадите очень простую модель линейной регрессии в Python. Это не самый сложный ИИ в мире, но она справляется со своей задачей — как тот надёжный старый тостер, который никогда не сжигает хлеб (за исключением случаев забывания о нем). Модель использует исторические данные цен для предсказания следующей цены, потому что история имеет свойство повторяться.

Интеграция с сервером на Node.js

Теперь когда у тебя есть свой ИИ, нужно ввести его в реальный мир. Встречай Express.js! Этот новый сервер обрабатывает API-запросы, получает актуальную цену биткоина от CoinGecco, подает данные модели ИИ и затем выводит текущую и прогнозируемую цены. Как будто ты имеешь гадалку, но с меньшим количеством хрустального шара и больше JavaScript.

6. Запуская приложение

После всех настроек и установки, наконец пришло время дать жизнь вашему творению. Вы запустите свой сервер Node.js, и вуаля! Ваша модель ИИ теперь доступна через конечную точку API (привет, /predict_price). Теперь вы можете предсказывать цены криптовалют в реальном времени, словно высокотехнологичный Нострадамус. ‍♂️

Заключение

И точно так же вы создали инструмент AI, который может предсказывать цены на криптовалюту. Он лёгкий, функциональный и, честно говоря, немного впечатляющий. С этой базовой настройкой можно начать экспериментировать с более сложными моделями, поддерживать больше активов или даже углубиться в автоматическую торговлю. Кто знает? Мир криптовалюты – это твоя устрица, а теперь у тебя есть инструменты, чтобы её открыть.

Смотрите также

2025-05-13 02:11