लीनियर रिग्रेशन चैनल के साथ बिटकॉइन ट्रेडिंग

यदि आप मुझे मीडियम पर फ़ॉलो करते हैं, तो आप शायद जानते होंगे कि मुझे क्रिप्टो ट्रेडिंग और मशीन लर्निंग में बहुत रुचि है। मैंने पढ़ा है कि कमोडिटी ट्रेडिंग में लीनियर रिग्रेशन चैनल बहुत प्रभावी हो सकते हैं। क्योंकि बिटकॉइन और अन्य क्रिप्टो मुद्राओं को प्रतिभूतियों के रूप में नहीं माना जाता है, उन्हें पारंपरिक परिसंपत्ति बाजारों, साथ ही क्रिप्टोकरेंसी एक्सचेंजों पर स्वतंत्र रूप से कारोबार किया जा सकता है।

इसलिए हमेशा की तरह मैंने कुछ शोध करने की कोशिश कीo रैखिक प्रतिगमन चैनल क्या हैं, उनका उपयोग कैसे करें और उन्हें कैसे कोड करें। मैंने शून्य मारा. मुझे केवल कुछ बुनियादी स्पष्टीकरण मिले कि उच्च स्तर पर रैखिक प्रतिगमन चैनल क्या हैं, लेकिन वास्तव में व्यावहारिक रूप से कुछ विकसित करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं।

एक रेखीय प्रतिगमन चैनल क्या है?

बुनियादी स्तर पर रैखिक प्रतिगमन चैनल रुझान और प्रवृत्ति दिशा की पहचान कर सकते हैं। मानक विचलन का उपयोग व्यापारियों को यह संकेत देता है कि कब बाजार दीर्घकालिक प्रवृत्ति के सापेक्ष अधिक खरीददार या अधिक बिक्री वाला हो रहा है। आमतौर पर मैं रुझानों की पहचान करने के लिए मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डाइवर्जेंस (एमएसीडी) का उपयोग करता हूं और यह निर्धारित करने के लिए रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआई) का उपयोग करता हूं कि कोई बाजार अधिक खरीदा गया है या कम बेचा गया है। लंबी अवधि के रुझान के लिए मैं आम तौर पर "का उपयोग करूंगासुनहरा क्रूस" तथा "डेथ क्रॉस“पैटर्न. यदि आप इन शर्तों से अपरिचित हैं तो यह तब होता है जब SMA50 SMA200 से ऊपर या नीचे होता है। यह अभी भी संस्थानों में बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है लेकिन रैखिक प्रतिगमन चैनल एक विकल्प या पुष्टि प्रदान कर सकते हैं।

एक रेखीय प्रतिगमन चैनल में तीन घटक होते हैं:

• रैखिक प्रतिगमन रेखा - एक पंक्ति जो रुचि के सभी डेटा बिंदुओं पर सबसे उपयुक्त बैठती है। यदि आप मशीन लर्निंग से परिचित हैं तो यह एक मानक रैखिक प्रतिगमन मॉडल है जिसमें सर्वोत्तम फिट की एक पंक्ति है।
• ऊपरी चैनल लाइन - एक रेखा जो रैखिक प्रतिगमन रेखा के समानांतर चलती है और आमतौर पर रैखिक प्रतिगमन रेखा के ऊपर एक से दो मानक विचलन होती है। इस उदाहरण में मैंने ऊपर केवल एक मानक विचलन अंकित किया है, लेकिन यदि आप चाहें तो इसे आसानी से दो में समायोजित किया जा सकता है।
• निचली चैनल लाइन - यह रेखा रैखिक प्रतिगमन रेखा के समानांतर चलती है और आमतौर पर रैखिक प्रतिगमन रेखा के नीचे एक से दो मानक विचलन होती है। इस उदाहरण में मैंने नीचे केवल एक मानक विचलन अंकित किया है, लेकिन यदि आप चाहें तो इसे आसानी से दो में समायोजित किया जा सकता है।

एक रेखीय प्रतिगमन चैनल की व्याख्या करना

से एक मानक विचलनरैखिक प्रतिगमन रेखा” इसका मतलब है कि सभी कीमतों का 68% इन पंक्तियों के भीतर समाहित है। दो मानक विचलनों का मतलब है कि सभी कीमतों का 95% इन रेखाओं के बीच समाहित है। मैं एक मानक विचलन का उपयोग कर रहा हूँ.

• सिग्नल खरीदें - कीमत "से नीचे गिरती है"निचली चैनल लाइन" और एक प्रवृत्ति के जारी रहने की उम्मीद है।
• सिग्नल बेचें - कीमत "से ऊपर उठती है"ऊपरी चैनल लाइन" और एक प्रवृत्ति के जारी रहने की उम्मीद है।

यदि कीमत चैनल के बाहर काफी समय बिताती है तो यह एक प्रारंभिक चेतावनी होगी कि ए महत्वपूर्ण प्रवृत्ति उलटाव निकट हो सकता है.

पायथन कोड वॉकथ्रू

पहला कदम आवश्यक पुस्तकालयों को लोड करना और अपना वातावरण स्थापित करना है।

आयात करें
आयात अनुरोध
आयात समयआयात एनपीपी के रूप में सुन्न
पीडी के रूप में आयात पांडा
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
प्लेट के रूप में आयात matplotlib.pyplotस्केलेर आयात डेटासेट से, लीनियर_मॉडल
sklearn.metrics से माध्य_squared_error, r2_score आयात करें%matplotlib इनलाइन

काम करने के लिए आपको कुछ डेटा की आवश्यकता होगी. मैंने कॉइनबेस प्रो एक्सचेंज से बाज़ार डेटा पुनर्प्राप्त करने और पांडा डेटाफ़्रेम वापस करने के लिए एक फ़ंक्शन बनाया।

def get_market_data(बाज़ार, ग्रैन्युलैरिटी):
सम्मान = request.get('https://api.pro.coinbase.com/products/' + बाज़ार + '/मोमबत्तियाँ?ग्रैन्युलैरिटी=' + स्ट्र(ग्रैन्युलैरिटी))
यदि सम्मान.status_code != 200:
अपवाद बढ़ाएँ(प्रारूप(resp.json()['संदेश']))
अन्य:
df = pd.DataFrame(resp.json(), columns=[ 'युग', 'कम', 'उच्च', 'खुला', 'बंद करें', 'वॉल्यूम' ])
डीएफ = डीएफ.iloc[::-1].reset_index()
वापसी डीएफ

कॉइनबेस प्रो एक्सचेंज से पिछले 300 दिनों का बिटकॉइन डेटा पुनर्प्राप्त करना।

डीएफ = get_market_data('बीटीसी-जीबीपी', 86400)

हमारे डेटा की पहली 5 पंक्तियों में चरम पर पहुँचते हुए...

df.head ()

सीबॉर्न रिग्रेशन प्लॉट के साथ हमारे डेटा की कल्पना करना।

एसएनएस.सेट (फ़ॉन्ट_स्केल = 1.5)
plt.figure (अंजीर = (12,10))
sns.regplot(x=df.index, y='close', data=df, ci=None, color='r')

अब आइए अपने रैखिक प्रतिगमन चैनल को एक मानक विचलन के साथ जोड़ें।

एसएनएस.सेट (फ़ॉन्ट_स्केल = 1.5)
plt.figure (अंजीर = (12,10))
आरपी = एसएनएस.रेगप्लॉट(एक्स=डीएफ.इंडेक्स, वाई='बंद करें', डेटा=डीएफ, सीआई=कोई नहीं, रंग='आर')y_rp = rp.get_lines()[0].get_ydata()
x_rp = rp.get_lines()[0].get_xdata()
sns.lineplot(x=x_rp, y=y_rp + np.std(y_rp), रंग='b')
sns.lineplot(x=x_rp, y=y_rp - np.std(y_rp), रंग='b')tsidx = pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(df['epoch'], यूनिट='s'), dtype='datetime64[ns]', freq='D')
rp.set_xticklabels(tsidx, रोटेशन=45)plt.xlabel('')
plt.ylabel('कीमत')
plt.show ()

यह हमें क्या बता रहा है?

जैसा कि आप देख सकते हैं और शायद आप जानते हैं कि बिटकॉइन और क्रिप्टो बाजार फिर से दुर्घटनाग्रस्त हो गए हैं। इस बार ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि एलोन ने कहा कि टेस्ला पर्यावरण के अनुकूल नहीं होने के कारण बिटकॉइन को भुगतान विधि के रूप में स्वीकार नहीं करेगा! मेरा मतलब है कि यह दुर्घटना का एकमात्र कारण नहीं है, बल्कि इसी ने चीज़ों को जन्म दिया है। बहुत गैर-जिम्मेदाराना लेकिन चीजें ऐसे ही चलती हैं।

ऊपर दिए गए ग्राफ़ के आधार पर कीमतें नीचे बंद हो रही हैं।निचली चैनल लाइन" यह एक खरीद संकेत या एक महत्वपूर्ण प्रवृत्ति उलटाव की प्रारंभिक चेतावनी हो सकती है। यह सब वास्तव में इस बात पर निर्भर करता है कि कीमतें कितने समय तक रेखा से नीचे रहती हैं। यह बहुत आशाजनक नहीं लग रहा है और मुझे लगता है कि हमें कुछ महीनों तक मुश्किलों का सामना करना पड़ सकता है। मेरी व्यक्तिगत राय है कि यह बेहतर होने से पहले और भी बदतर हो सकता है। यह प्रवृत्ति लगभग 6 महीने तक जारी रहेगी और फिर हम अगली तेजी देखेंगे।

यह सब बुरा नहीं है...

मैं पिछले चार वर्षों से अधिक समय से क्रिप्टो का व्यापार कर रहा हूं और इनमें से कम से कम चार में से तीन बार क्रैश हो चुका हूं। लंबी तेजी के बाद यह एक वार्षिक घटना प्रतीत होती है। हर बार यह और भी अधिक ऊपर उछलता है। मेरा दृढ़ विश्वास है कि क्रिप्टो मुद्राएं और क्रिप्टो ट्रेडिंग यहीं रहेगी। हमें बस धैर्य रखने और तूफान का सामना करने की जरूरत है। हालाँकि कुछ वैकल्पिक सिक्के हैं जो दुर्घटना के बावजूद वास्तव में अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं। उदाहरण के लिए कार्डानो (एडीए) वास्तव में ठोस विकल्प है और अब £1 से कम है। यह निश्चित रूप से भविष्य के लिए धारण करने लायक है क्योंकि इसमें संभावित रूप से एक शीर्ष मुद्राओं में शामिल होने की संभावना है।

मुफ़्त ओपन-सोर्स क्रिप्टो ट्रेडिंग बॉट ("PyCryptoBot”) जो मैंने विकसित किया वह बाजार की स्थितियों के बावजूद अभी भी अच्छा प्रदर्शन कर रहा है। मैंने एक टेलीग्राम समूह चैट स्थापित की है जो बहुत सक्रिय है जिसमें 300 से अधिक लोग बॉट और रणनीतियों के बारे में चैट कर रहे हैं। इसमें शामिल होने और शामिल होने के लिए आपका स्वागत है।

मुख्य समूह चैट का आमंत्रण लिंक है:
https://t.me/joinchat/09hYKfelbRY2MDNk

गूगल कोलाब

मैंने आपके लिए सभी कोड पहले ही ऊपर उपलब्ध करा दिए हैं, लेकिन यदि आप स्रोत कोड चाहते हैं तो मैंने एक नोटबुक बनाई है जिसे Google Colab में आसानी से चलाया जा सकता है।

1. के लिए जाओ "https://colab.research.google.com"
2. GitHub टैब पर क्लिक करें
3. "GitHub URL दर्ज करें या संगठन या उपयोगकर्ता द्वारा खोजें" के लिए "दर्ज करें"https://github.com/whittlem/colabnotebooks” और एंटर दबाएँ
4. भंडार: "व्हिटलम/कोलाबनोटबुक्स", शाखा: "मुख्य"
5. पर क्लिक करें "LinearRegressionChannel.ipynp"
6. पर क्लिक करें "क्रम"मेनू से, फिर"सब चलाओ"

शुभकामनाएँ और मुझे आशा है कि आपको यह उपयोगी लगा होगा।

Source: https://medium.com/coinmonks/trading-bitcoin-with-linear-regression-channels-b84e7e43d984?source=rss——-8—————–cryptocurrency