Aqui está um esboço do projeto de previsão de preços da Renzo Binance:
*Título do Projeto:* Preditor de Preço Renzo Binance
*Objetivo:* Desenvolver um modelo de aprendizado de máquina para prever os preços futuros do Renzo (REN) na Binance, utilizando dados históricos e indicadores técnicos.
*Escopo:*
- Coletar e pré-processar dados históricos sobre preços e indicadores técnicos da Renzo (por exemplo, médias móveis, RSI, Bandas de Bollinger)
- Desenvolver e treinar um modelo de aprendizado de máquina (por exemplo, LSTM, Random Forest) para prever preços futuros
- Avalie o desempenho do modelo usando métricas (por exemplo, erro médio absoluto, erro quadrático médio)
- Implante o modelo como um aplicativo web ou API para que os usuários insiram parâmetros e recebam previsões
*Coleção de dados:*
- Fontes: API Binance, CoinMarketCap ou outras APIs de dados de criptomoeda
- Dados históricos: preços Renzo, volumes de negociação, indicadores técnicos (por exemplo, dados de 1 ano)
- Recursos: extraia recursos relevantes dos dados (por exemplo, médias móveis, RSI, Bandas de Bollinger)
*Modelo de aprendizado de máquina:*
- Tipo: LSTM (Long Short-Term Memory) ou Random Forest
- Recursos de entrada: recursos extraídos de dados históricos
- Resultado: preço futuro previsto
- Treinamento: divida os dados em conjuntos de treinamento e teste (por exemplo, 80% para treinamento, 20% para teste)
*Métricas de avaliação:*
- Erro Médio Absoluto (MAE)
- Erro Quadrático Médio (MSE)
- Erro percentual médio quadrático (RMSPE)
*Implantação:*
- Aplicação Web: parâmetros de entrada do usuário (por exemplo, prazo, indicadores técnicos), recebe preço previsto
- API: retorna o preço previsto para determinados parâmetros
*Requerimentos técnicos:*
- Linguagens de programação: Python, JavaScript
- Bibliotecas: Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow (para LSTM), biblioteca Binance API
- Armazenamento de dados: CSV ou banco de dados (por exemplo, MySQL)
*Desenvolvimento futuro:*
- Incorporar recursos adicionais (por exemplo, análise de sentimento, notícias)
- Expandir para prever preços de múltiplas criptomoedas
- Implementar atualizações e previsões de dados em tempo real
