Aquí hay un resumen del proyecto para un proyecto de predicción de precios de Renzo Binance:
*Título del proyecto:* Predictor de precios de Renzo Binance
*Objetivo:* Desarrollar un modelo de aprendizaje automático para predecir los precios futuros de Renzo (REN) en Binance, utilizando datos históricos e indicadores técnicos.
*Alcance:*
- Recopilar y preprocesar datos históricos sobre precios de Renzo e indicadores técnicos (por ejemplo, promedios móviles, RSI, bandas de Bollinger)
- Desarrollar y entrenar un modelo de aprendizaje automático (por ejemplo, LSTM, Random Forest) para predecir precios futuros.
- Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas (por ejemplo, error absoluto medio, error cuadrático medio)
- Implementar el modelo como una aplicación web o API para que los usuarios ingresen parámetros y reciban predicciones.
*Recopilación de datos:*
- Fuentes: API de Binance, CoinMarketCap u otras API de datos de criptomonedas
- Datos históricos: precios de Renzo, volúmenes de negociación, indicadores técnicos (por ejemplo, datos de 1 año)
- Funciones: extraiga características relevantes de los datos (por ejemplo, medias móviles, RSI, bandas de Bollinger)
*Modelo de aprendizaje automático:*
- Tipo: LSTM (memoria larga a corto plazo) o bosque aleatorio
- Funciones de entrada: funciones extraídas de datos históricos
- Salida: precio futuro previsto
- Entrenamiento: divida los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba (por ejemplo, 80% para entrenamiento, 20% para pruebas)
*Métricas de Evaluación:*
- Error medio absoluto (MAE)
- Error cuadrático medio (MSE)
- Error porcentual cuadrático medio (RMSPE)
*Despliegue:*
- Aplicación web: el usuario ingresa parámetros (por ejemplo, período de tiempo, indicadores técnicos), recibe el precio previsto
- API: devuelve el precio previsto para parámetros determinados
*Requerimientos técnicos:*
- Lenguajes de programación: Python, JavaScript
- Bibliotecas: Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow (para LSTM), biblioteca API de Binance
- Almacenamiento de datos: CSV o base de datos (por ejemplo, MySQL)
*Desarrollo futuro:*
- Incorporar funciones adicionales (por ejemplo, análisis de sentimiento, eventos noticiosos)
- Ampliar para predecir precios para múltiples criptomonedas
- Implementar actualizaciones y predicciones de datos en tiempo real.
