利用类似的方法预测了一下 $BTC 合约的价格：

模型今日预测：日期(香港时间): 2024-01-29 开盘：305.38 最高：311.98 最低：299.17 收盘：306.11 根据测试结果，如果你开20倍的杠杆，当天按照预测最低价做多，你爆仓的概率只有1%，按照当天预测的最高价做空，爆仓的概率只有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），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。它通过引入三个门（遗忘门、输入门和输出门）和一个记忆单元来控制信息的流动，这使得LSTM能够有效地保存和访问长期依赖信息。这些门的结构使LSTM能够灵活地添加或忘记信息，从而在处理序列数据（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。
模型构建过程
数据集
本模型的数据来源于OKX的API，可能会与Binance的合约价格略有差异。我一共采集了近一年$BNB 合约标记价格的数据（402天），以香港时间为基准，每日的开盘时间为00：00，每日的收盘时间为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。
预测结果
总体而言，开盘价是预测的最准的，但是开盘价其实没太大意义，因为上一天的收盘价基本上就是下一天的开盘价，收盘价预估的是最不准确的，根据不同的误差率，准确度分别如下：
误差率为 1.0% 的预测准确率为：{'open': '0.90', 'high': '0.53', 'low': '0.48', 'close': '0.42'}
误差率为 2.0% 的预测准确率为：{'open': '1.00', 'high': '0.75', 'low': '0.78', 'close': '0.65'}
误差率为 3.0% 的预测准确率为：{'open': '1.00', 'high': '0.85', 'low': '0.94', 'close': '0.72'}
误差率为 4.0% 的预测准确率为：{'open': '1.00', 'high': '0.90', 'low': '0.96', 'close': '0.85'}
误差率为 5.0% 的预测准确率为：{'open': '1.00', 'high': '0.94', 'low': '0.99', 'close': '0.87'}

准确率的计算方式是，实际价格 在 预测价格±误差率 范围内，即认为预测准确。举个例子，误差率5%意味着，实际价格在预测价格±5%区间内的概率，可以发现最高价的准确率是94%，最低价的准确率是99%。

换言之，如果你开20倍的杠杆，当天按照预测最低价做多，你爆仓的概率只有1%，按照当天预测的最高价做空，爆仓的概率只有6%！！！

当然，以上数据仅供参考，不构成投资建议。毕竟黑天鹅这么多，行情这么多变，DYOR！想要未来预测数据的伙伴点点关注和转发，转发破100，我会在广场和X公布预测数据！