Atenção, esse repositório contém um submódulo (coinmarketcalWebScrapper), localizado em ./src/data/loaders/coinmarketcalWebScrapper
, caso deseje executar código deste repositório, certifique-se que o submódulo foi clonado também.
-
Comparativo pré-testes - preço "crú" VS variação do preço:
- estatisticas em:
./src/LSTM_BTC_raw_vs_variation.ipynb
- plots (graficos) das predições:
./src/LSTM.ipynb
está mais para o inicio, acaba antes da metade
- estatisticas em:
-
Modelos genéricos:
- Plots dos resultados:
./resultados/generic_model/<moeda baseTreino> trained - <moeda alvoTeste> forecasting.png
- Estatísticas dos resultados:
./src/LSTM_GenericModel_<moeda baseTreino>-<moeda alvoTeste>.ipynb
- Plots dos resultados:
-
Features Adicionais:
- Testes com indicadores técnicos (Bitcoin):
./src/LSTM_technicalFeatures.ipynb
- Teste com indicadores técnidos (restante das moedas):
./src/LSTM_technicalFeatures_with_altcoins.ipynb
- Testes com dados sociais:
./src/LSTM.ipynb
começe olhando pelo final, pois tem muita coisa antes
- Testes com indicadores técnicos (Bitcoin):
- dados do kaggle:
./data/kaggle - Cryptocurrency Historical Prices/coin_<moeda>.csv
- dados sociais:
./data/social_data<moeda>.csv
. Esses arquivos são gerados quando a funçãoload_data()
(encontrada emsrc/data/loades/utils.py
) é chamada e o arquivo de dados sociais desta moeda não existe (é preciso ter o selenium instalado e funcionando nesse caso, e algumas outras dependências que não lembro mais).
o código fonte se encontra na pasta ./src
./src/data
contém arquivos relacionados a obtenção e tratamento de dados.
`→ para tratamento de dadosutils.py
é o arquivo mais relevante../src/data/loaders
contém as classes para extração de dados sociais../src/metrics/custom.py
contém as funções das métricas, as relevantes são:mean_squared_error()
,custom_movement_accuracy()
eabove_or_below_zero_accuracy()