FreqAI: ретсіз уақыт сериясы нарығының болжамдары үшін бейімделген модельдеуді қорыту

Қажеттілік туралы мәлімдеме

Үлестік/криптовалюталық нарықтар сияқты хаотикалық уақыт сериясына негізделген жүйелерді болжау гипотезалардың кең ауқымын тексеруге бағытталған құралдардың кең жиынтығын қажет етеді. Бақытымызға орай, машиналық оқытудың сенімді кітапханаларының жақында жетілуі (мысалы, scikit-learn) зерттеу мүмкіндіктерінің кең ауқымын ашты. Әр түрлі саладағы ғалымдар қазір машиналық оқытудың көптеген алгоритмдері бойынша зерттеулерінің прототипін оңай жасай алады. Сол сияқты, бұл ыңғайлы кітапханалар «азамат ғалымдарына» деректерді зерттеу үшін Python негізгі дағдыларын пайдалануға мүмкіндік береді.

Дегенмен, бұл машиналық оқыту кітапханаларын тарихи және тірі хаотикалық деректер көздерінде пайдалану логистикалық қиын және қымбат болуы мүмкін. Сонымен қатар, сенімді деректерді жинау, сақтау және өңдеу әртүрлі қиындықтарды тудырады. FreqAI нарықты болжау үшін бейімделген модельдеуді тікелей енгізуге бағытталған жалпыланған және кеңейтілген ашық бастапқы негізді қамтамасыз етуге бағытталған. FreqAI негізі ашық бастапқы компьютерлік оқыту кітапханаларының бай әлемі үшін тиімді құмсалғыш болып табылады. FreqAI құм жәшігінің ішінде пайдаланушылар 24/7 тегін тікелей эфирдегі хаотикалық деректер көзінде шығармашылық гипотезаларды сынау үшін үшінші тарап кітапханаларының кең ауқымын біріктіре алатынын табады. — cryptocurrency алмасу деректері.

Түйіндеме

FreqAI хаотикалық деректер бойынша бейімделген уақыттық серияларды болжау әдістерінің ауқымын сынау және салыстыру ниетінен дамыды. Криптовалюта нарықтары бірегей деректер көзін қамтамасыз етеді, өйткені олар тәулік бойы жұмыс істейді және деректер әртүрлі ашық бастапқы алмасу API интерфейстері арқылы еркін қол жетімді. Бақытымызға орай, бар ашық бастапқы бағдарламалық жасақтама, Freqtrade, сенімді деректерді жинауды/сақтауды, сондай-ақ стандартты алгоритмдік сауда үшін сенімді қоршаған ортамен өзара әрекеттесуді қолдау үшін дарынды әзірлеушілер қатарында әлдеқашан жетілген. Freqtrade сонымен қатар тарихи өнімділікті бағалауға арналған деректерді талдау/визуализация құралдарының жиынтығын, сондай-ақ тірі экологиялық кері байланысты қамтамасыз етеді. FreqAI бейімделген уақыт қатарын болжауға арналған сыртқы машиналық оқыту кітапханаларын біріктіруге арналған пайдаланушыға ыңғайлы жақсы тексерілген интерфейсті қамту үшін Freqtrade үстіне құрастырылады. Қолданыстағы кітапханаларды біріктіруден басқа, FreqAI есептеу және болжамдық өнімділікті жақсартуға бағытталған пайдаланушы алгоритмдері мен әдістемелерінің ауқымын ұсынады. Осылайша, FreqAI тірі және тарихи деректер бойынша жаңа зерттеулерді жасау үшін барлық қолданыстағы Python қол жетімді машиналық оқыту кітапханаларымен үйлестіре отырып оңай сыналатын бірқатар бірегей мүмкіндіктерді қамтиды.

FreqAI алгоритмінің жоғары деңгейлі шолуы суретте көрсетілген:

Машиналық оқыту кітапханаларын қосу

FreqAI жүйесі кез келген Python кітапханасын бағдарламалық жасақтаманың «Модельді оқыту» және «Мүмкіндіктер жиынтығы инженериясы» (сурет) бөлімдерінде орналастыруға арналған болса да, ол әртүрлі комбинацияларға негізделген жақсы құжатталған мысалдардың кең ауқымына ие:

scikit-learn (Pedregosa et al., 2011), Catboost (Prokhorenkova et al., 2018), LightGBM (Ke et al., 2017), XGBoost (Chen & Guestrin, 2016), stable_baselines3 (Raffin et al., 2021), openai gym (Brockman et al., 2016), tensorflow (Abadi et al., 2015), pytorch (Paszke et al., 2019), Scipy (Virtanen et al., 2020), Numpy (Harris et al., 2020), and pandas (McKinney & others, 2010).

Бұл жетілген жобалар рецензияланған және салалық стандартты әдістердің кең ауқымын қамтиды, соның ішінде:

Регрессия, классификация, нейрондық желілер, күшейту бойынша оқыту, қолдау векторлық машиналары, негізгі компоненттерді талдау, нүктелерді кластерлеу және т.б.

Олардың барлығы пайдаланушыларға үлгі ретінде пайдалану немесе өз әдістерімен кеңейту үшін FreqAI жүйесінде қолданылады.

Жаңа әдістер мен мүмкіндіктерді жабдықтау

Сыртқы кітапханалар арқылы қол жетімді салалық стандартты әдістерден басқа — FreqAI ашық бастапқы (немесе ғылыми) әлемде басқа еш жерде жоқ жаңа әдістерді қамтиды.

Зерттеушілер үшін ерекше қызығушылық FreqAI оңтайландырылған websocket байланыс интерфейсі арқылы кең ауқымды эксперимент мүмкіндігін ұсынады.

Артқы жағын оңтайландыру

FreqAI пайдаланушыларға екі түрлі модульге негізделген зерттеулерді жүргізу үшін жоғарыда аталған барлық құралдарды біріктіруді жеңілдетуге бағытталған:

тірі орналастырулар
кері тестілеу зерттеулері

Осы модульдердің екеуі де, олардың сәйкес деректерді басқару жүйелері де криптовалюта саудасының жетілген және белсенді дамыған бағдарламалық құралы Freqtrade үстіне құрастырылған. Бұл FreqAI тангенциалды/диспаративті мүмкіндіктердің кең ауқымынан пайда көретінін білдіреді, мысалы:

FreqUI, кері тестілеуге және тікелей бақылауға арналған графикалық интерфейс
телеграмманы басқару
сенімді деректер қорын өңдеу
фьючерстер/левередж саудасы
доллардың орташа құны
сауда стратегиясын өңдеу
CCXT арқылы әртүрлі тегін деректер көздері (OKX, Binance, Bybit және т.б.)

Бұл мүмкіндіктер ортақ CI (үздіксіз интеграция) жүйесінің пайдасы мен тұрақтылығын бөлісетін күшті сыртқы әзірлеушілер қауымдастығынан алынған. Әзірлеушілер қауымдастығынан басқа, FreqAI көптеген FreqAI бета-тестерлері/әзірлеушілері шыққан Freqtrade пайдаланушы базасынан үлкен пайда көреді. Freqtrade және FreqAI арасындағы бұл симбиотикалық қарым-қатынас мұқият тексерілген бета-нұсқасын тұтандырды, ол төрт айлық бета-нұсқасын және мыналарды қамтитын толық құжаттаманы талап етті:

көптеген мысал сценарийлері
толық параметрлер кестесі
әдістемелік сипаттамалар
жоғары ажыратымдылықтағы диаграммалар/фигуралар
параметрлерді орнату бойынша егжей-тегжейлі ұсыныстар

Зерттеушілер үшін қайталанатын негізді қамтамасыз ету

FreqAI зерттеушілер мен азамат деректерін зерттеушілер үшін кеңейтілген, сенімді негізді ұсынады. FreqAI құм жәшігі экзотикалық гипотезаларды жылдам қабылдауға және сынауға мүмкіндік береді. Зерттеу тұрғысынан FreqAI тікелей орналастырумен, тарихи кері тестілеумен және мүмкіндіктерді жобалаумен байланысты көптеген логистиканы өңдейді. FreqAI көмегімен зерттеушілер қалай жұмыс істейтінін анықтаудың орнына, негізгі қызығушылықтарын инжиниринг және гипотезаны тестілеуге бағыттай алады.
деректерді жинау және өңдеу үшін. Әрі қарай — жақсы ұсталған және оңай орнатылған FreqAI ашық бастапқы негізі қайталанатын ғылыми зерттеулерге мүмкіндік береді. Бұл қайталану компоненті хаотикалық жүйелер үшін уақыттық қатарларды болжаудағы жалпы ғылыми жетістіктер үшін маңызды.