Подключите нашего Telegram-бота для уведомлений о новых проектах

Заказ закрыт
Машинное обучение для предсказаний движений цены ETHUSDT, с точностью 64%+ | Python, ML

Разместить заказ
18 фрилансеров уже откликнулись на этот заказ
Цены от 1200 ₽ до 800000 ₽.
Сроки от 1 до 120 дней.
Данные обновляются раз в 10 минут.
c
Заказчик
Отзывы фрилансеров: + 3 - 0
Зарегистрирован на сайте 3 месяца
Бюджет: 250 000 руб
3095.60 $ — 2668.90 €
Всем привет! 

Задача, вкратце – написать машинное обучение для предсказаний колонки Target (движения цены эфириума вверх или вниз), с точностью 64%+ (точность = accuracy_score). В закрепе есть мой датасет, он 1 млн строк цены и объема торгов эфира на бирже Binance (open, high, low, close, volume) и так же там есть колонка Target, которую мы и пытаемся предсказать с точностью 64%+ (точность = accuracy_score). 

Информация по датасету: coin= ETHUSDT, timeframe= 1m, Target= +-0.4%, first_row_Unix=1672531200000.0

------

Что вы можете:

1) Выбрать абсолютно любую модель или библиотеку для работы. Это может быть алгоритм, нейронка, ИИ, ЛЛМ, дерево, что угодно, что сможет достичь упомянутой точности.

2) Выбрать любое количество строк train/test. Единсетнные 2 правила, касаемо train/test: 1) между train и test должно быть МИНИМУМ 3000 строк. То-есть если мы обучаем на 0-100,000, то test будет самое раннее с 103,000 строчки. 2) сам test не может превышать 30,000 строк. Это обязательно.

3) Создать абсолютно любые индикаторы и колонки параметров для вашей модели. 

------

Что нельзя делать ни при каких обстоятельствах:

1) Ни в коем случае, ни при каких обстоятельствах НЕЛЬЗЯ перемешивать данные! Данные на train, test, val (если используете) всегда должны идти в хронологическом порядке. Поэтому специально данные не перемешиваем, в train_test_split функцию shuffle ставим на False, пожалуйста, не забывайте. 

2) Вы в полном праве переобучать или доучивать модель, по своему рассмотрению. Единсетнное правило, касаемо переобучения/переобучения, что между train и test должно быть МИНИМУМ 3000 строк. То-есть если мы обучаем на 0-100,000, то тест будем самое раннее с 103,000 строчки. Это обязательно. 

3) Ни в коем случае, ни при каких обстоятельствах НЕЛЬЗЯ подавать колонку Target в качестве feature для алгоритма, даже как переменную и даже с задержкой! У вас полностью развязаны руки, чтобы сделать хоть 100 features (параметров) колонок, на основании технических индикаторов, например EMA, SuperTrend, Stochastic, RSI и так далее. Для создания доп. колонок у вас есть все необходимые данные – open, high, low, close, volume. Но полностью запрещено в какой-либо форме и в каком-либо виде интегрировать значения колонки Target в любую другую колонку и ее значения при создании features (параметров для модели). 

------

На test и в вашу статистику подаются абсолютно все строки, по очереди, без исключения, вне зависимости от коэффициента уверенности модели или любых других факторов. То-есть если вы выбрали обучение на 150,000 строк, то у вас, в совокупности, будет 850,000 test строк. И вы должны сохранить в статистику предсказания абсолютно каждой из них. Допустим, опять же, что вы выбрали размер train 150,000 и размер test 10,000. Это значит, что в датасете на 1 миллион строк у вас будет 85 циклов переобучения и предсказания (по формуле (1,000,000 – train_size)/test_size)). Вы подсказываете 850,000 строк, разбитых на группы по 10,000 = 85 результатов accuracy_score. Вы должны сохранить все 85 accuracy_score и соблюсти 4 главные правила:

1) Минимальный accuracy_score их всех 85 (в данном примере 85, но у вас скорее всего будет другое количество циклов) должен быть – 0.57
2) Максимальное количество accuracy_score меньше чем 0.6 их всех 85 не должно превышать 20%
3) Усредненный (average) acucracy_score из всех 85 должен быть минимум 0.64
4) Максимальное количество последовательных accuracy_score меньше чем 0.6 их всех 85 не должно превышать 2. То-есть максимум может быть 2 accuracy_score подряд которые ниже чем 0.6. 

------

**Если у вас возникли хоть какие-то вопросы касаемо данных правил, пожалуйста напишите мне, не молчите и не интерпретируйте по своему! Лучше я вам еще раз все объясню другими словами чтобы вопросов точно не было**

Это единственные 4 правила которые вы должны соблюсти, а в остальном вы полностью свободны в выборе: библиотеки, модели, гиперпараметров, индикаторов, их значений, количестве features и тд. 

Первый человек, показавший мне код с точностью 64%+ и соблюдающий все 4 правила – получит гонорар 250тр и предложение дальнейшего сотрудничества по ставке 150тр/мес. Всем желаю удачи! На сайте отвечаю достаточно долго, поэтому для быстрой коммуникации предлагаю тг/ватсап, по запросу в лс. 

P.S хочу добавить, что я сотрудничаю ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО по системе Безопасной Сделки на ФЛ. Пожалуйста не предлагайте оплату на-прямую через крипту и тд, такое я не принимаю!

P.P.S так же пожалуйста разработку по рейту не предлагать, авансы, предоплаты и тд – лесом! Есть деньги, есть задача – показываете результат, получаете бабки. Все максимально просто.
Разделы:
Заказ
Опубликован:
10.02.2025 | 03:58 [поднят: 10.02.2025 | 03:58] [последние изменения: 04.02.2025 | 18:50]
Заказ находится в архиве
Откликнуться Посмотреть другие заказы

Теги:

Наши партнеры
Сведения об ООО «Ваан» внесены в реестр аккредитованных организаций, осуществляющих деятельность в области информационных технологий. ООО «Ваан» осуществляет деятельность, связанную с использованием информационных технологий, по разработке компьютерного программного обеспечения, предоставлению доступа к программе для ЭВМ и является правообладателем программы для ЭВМ «Платформа FL.ru (версия 2.0)».
-->-->