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用AI进行加密货币交易

正确使用人工智能进行加密货币交易意味着将数据、风险管理、自动化和货币化结合起来。

用AI进行加密货币交易
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我没有亏钱，但我浪费了时间。手动查看图表、绘制趋势线和设置止损需要花费数小时。在我构建了我的第一个AI交易机器人后，它开始在我睡觉时扫描市场——而这种自动化操作变成了新的收入来源。

1、收集正确的数据源

人工智能的智能程度取决于你输入的数据。我从币安、Coinbase 和 Glassnode API 中提取了历史价格、情绪指标和链上活动数据。

import requests
import pandas as pd

# Pull BTC data from Binance
url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
params = {"symbol": "BTCUSDT", "interval": "1h", "limit": 1000}
data = requests.get(url, params=params).json()

# Convert to DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=[
    "timestamp","open","high","low","close","volume","c1","c2","c3","c4","c5","c6"
])
df['close'] = df['close'].astype(float)
print(df.head())

数据越精细，AI 的预测效果就越好。

2、交易洞察的特征工程

原始价格对算法来说意义不大。我将数据转换为可操作的特征：移动平均线、RSI、MACD 和波动率带。

df['sma_20'] = df['close'].rolling(20).mean()
df['sma_50'] = df['close'].rolling(50).mean()
df['rsi'] = 100 - (100 / (1 + df['close'].pct_change().rolling(14).mean()))

这些特征成为我的模型训练的信号。

3、训练用于预测的 AI 模型

我使用了一个简单的 LSTM（长短期记忆）神经网络来预测短期价格走势。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

X = np.array(df[['sma_20','sma_50','rsi']].fillna(0))
y = np.where(df['close'].shift(-1) > df['close'], 1, 0)  # 1 = buy, 0 = sell

model = Sequential([
    LSTM(50, input_shape=(X.shape[1], 1)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

这个 AI 并不完美——但它让我始终保持优势。

4、将 AI 连接到自动交易

如果模型无法执行，它就毫无用处。我已将其与币安的交易 API 集成。

def place_order(side, quantity, symbol="BTCUSDT"):
    url = "https://api.binance.com/api/v3/order"
    # Normally requires API keys + signature
    order = {"symbol": symbol, "side": side, "type": "MARKET", "quantity": quantity}
    return requests.post(url, params=order)

prediction = model.predict(X[-1].reshape(1, X.shape[1], 1))
if prediction > 0.6:
    place_order("BUY", 0.001)

现在我的机器人可以自动交易了。

5、使用 AI 进行风险管理

AI 可以帮助你找到入场点，但生存的关键在于出场。我添加了动态止损和 AI 驱动的仓位调整。

stop_loss = df['close'].iloc[-1] * 0.97
take_profit = df['close'].iloc[-1] * 1.05

这可以防止情绪化交易并保护利润。

6、添加情绪分析

在加密货币领域，数字并不能完全反映市场动态。推文、Reddit 帖子和新闻通常比图表更能左右市场走势。我使用人工智能驱动的自然语言处理 (NLP) 抓取了情绪数据。

from textblob import TextBlob

tweets = ["BTC going to the moon 🚀", "Sell off incoming!"]
sentiments = [TextBlob(t).sentiment.polarity for t in tweets]
print(sum(sentiments)/len(sentiments))

将价格信号与情绪相结合可以提高准确性。

7、上线前进行回测

我绝不相信没有经过测试的策略。在让我的 AI 模型进行真实货币交易之前，我基于 5 年的 BTC/ETH 数据运行了它。

initial_balance = 1000
balance = initial_balance

for i in range(len(df)-1):
    if y[i] == 1:  # Buy signal
        balance *= df['close'].iloc[i+1] / df['close'].iloc[i]

print("Final Balance:", balance)

这显示了在我投入资金之前，该机器人是否盈利。

8、通过云部署进行扩展

我的机器人稳定运行后，我将其托管在 AWS EC2 上，以便它可以全天候交易。我还出售了我围绕它构建的仪表板的私人访问权限。突然间，我的 AI 不仅仅是为我赚钱——它成为了客户付费的产品。

9、将 AI 机器人转化为被动收入

真正的突破发生在我将我的 AI 机器人打包为订阅服务时。交易员付费使用，而我则在自身交易利润的基础上获得了每月的经常性收入。

10、结束语

正确使用人工智能进行加密货币交易意味着将数据、风险管理、自动化和货币化结合起来。我构建的机器人并不完美，但它们给了我优势，解放了我的时间，并打开了订阅收入的大门。如果你想利用人工智能在加密货币领域赚钱，不要只是复制信号——要构建可扩展且可销售的系统。

原文链接：How to Use AI for Crypto Trading (The Right Way)

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