摘要：简言之我们可以利用LSTM这种神经网络，通过对历史数据的学习，来预测未来的结果。数据集训练过程以过去10天的价格数据作为输入，第11天作为输出来训练神经网络，数据集的80%作为训练集，20%作为测试集。...
今日模型预测：
日期(香港时间)(香港时间): 2024-01-29
开盘：305.38 最高：311.98 最低：299.17 收市：306.11
根据测试结果，如果你打开20倍的杠杆，当天按预测的最低价做多，你暴仓的概率只有1%，按当天预测的最高价做空，暴仓的概率只有6%！！！
LSTM的基本原理
LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），该设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或爆炸问题。它通过引入三扇门（遗忘门、输入门和输出门）和一个记忆模块来控制信息的流动，使LSTM能够有效地长期保存和浏览信息。这些门的结构使LSTM能够灵活地添加或忘记信息，然后在处理序列数据（如文本或时间序列）时更有效地捕捉长期依赖关系。
简而言之，我们可以利用LSTM的神经网络，通过学习历史数据来预测未来的结果。
模型构建过程
数据
该模型数据来自OKX的API，可能与Binance的合同价格略有不同。我已经收集了近一年了$BNB 合同标记价格数据(402天)，以香港时间为基础，每日开盘时间为000：000，每日收盘时间为24：00，时间跨度为 2022-12-23 至 2024-01-28。
训练过程
以过去10天的价格数据为输入，第11天作为导出训练神经网络，80%的数据集作为训练集，20%作为测试集。
预测结果
一般来说，开盘价是最准确的预测，但开盘价意义不大，因为前一天的收盘价基本上是下一天的开盘价，收盘价估计非常不准确，根据不同的误差率，准确性如下：
误差率为 1.0% 预测准确率为：{''open': '0.90', 'high': '0.53', 'low': '0.48', 'close': '0.42'}
误差率为 2.0% 预测准确率为：{''open': '1.00', 'high': '0.75', 'low': '0.78', 'close': '0.65'}
误差率为 3.0% 预测准确率为：{''open': '1.00', 'high': '0.85', 'low': '0.94', 'close': '0.72'}
误差率为 4.0% 预测准确率为：{''open': '1.00', 'high': '0.90', 'low': '0.96', 'close': '0.85'}
误差率为 5.0% 预测准确率为：{''open': '1.00', 'high': '0.94', 'low': '0.99', 'close': '0.87'}
准确度的计算方法是实际价格 在 预测价格±误差率 范围内，即认为预测准确。例如，5%的误差率代表预测价格的实际价格±5%范围内的概率，可以发现最高价的准确率是94%，最低价的准确率是99%。
换句话说，如果你打开20倍的杠杆率，当天按照预测的最低价做多，你暴跌的概率只有1%。按照当天预测的最高价做空，暴跌的概率只有6%！！！
当然，以上数据仅供参考，不构成投资建议。毕竟黑天鹅那么多，市场那么多变，DYOR！想在未来预测数据的合作伙伴关注和分享，分享超过100，我会在广场和X公布预测数据！
