情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2024.01.28

XRPでのAI取引ボットの構築:包括的なガイドBuilding an AI Trading Bot on XRP: A Comprehensive Guide

テーマ：仮想通貨(1639)

カテゴリ：人工知能

Building an AI Trading Bot on XRP: A Comprehensive Guide

XRPでのAI取引ボットの構築:包括的なガイド

Altocoin Season is here got in on XRP

アルトコインのシーズンがXRPに登場

Javier Calderon Jr
ハビエル・カルデロン・ジュニア

Published in CoinsBench
コインベンチに掲載

Jul 15 2023
2023年7月15日

Introduction
はじめに
The advent of cryptocurrency and the corresponding blockchain technologies has introduced a new era in financial transactions. Ripple (XRP) stands as a promising entity in this domain, boasting a unique approach to conducting transactions. This guide walks you through the process of creating an AI trading bot specifically designed to transact using XRP and its altcoins. This bot will be capable of making bids, performing precise transactions, and efficiently executing trades, taking full advantage of the volatility and liquidity of the crypto market.
暗号通貨とそれに対応するブロックチェーン技術の出現は、金融取引に新時代をもたらしました。リップル(XRP)は、この分野で有望な事業体であり、取引を行うための独自のアプローチを誇っています。このガイドでは、XRPとそのアルトコインを使用して取引するために特別に設計されたAI取引ボットを作成するプロセスについて説明します。このボットは、仮想通貨市場のボラティリティと流動性を最大限に活用して、入札を行い、正確な取引を実行し、効率的に取引を実行することができます。

Why an AI trading bot?
なぜAI取引ボットなのか?

Artificial Intelligence (AI) has the power to analyze complex patterns and make quick, informed decisions. By leveraging Machine Learning (ML) algorithms, our bot can continuously learn and improve its strategies, maximizing the potential for profitable trades. Moreover, the AI trading bot offers 24/7 trading opportunities and eliminates emotional biases.
人工知能　(AI)には、複雑なパターンを分析し、情報に基づいた迅速な意思決定を行う力があります。機械学習　(ML)アルゴリズムを活用することで、ボットは継続的に戦略を学習して改善し、収益性の高い取引の可能性を最大化することができます。さらに、AI取引ボットは24時間年中無休の取引機会を提供し、感情的な偏見を排除します。

The journey to create our AI trading bot involves the following steps:
AI取引ボットを作成する旅には、次の手順が含まれます。

Setting up the Environment
環境のセットアップ

# Required Libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from binance.client import Client
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

We use the binance-python library to interact with the Binance API. Sklearn is a powerful tool for predictive modeling and will aid in creating our ML model.
我々は、binance-pythonライブラリを使用してBinance APIと対話します。Sklearnは予測モデリングのための強力なツールであり、MLモデルの作成に役立ちます。

Data Collection
データ収集
For our AI to learn, we need to feed it with historical market data. The Binance API provides access to such data, which we can use for training our model.
AIに学習させるには、過去の市場データをAIに与える必要があります。Binance APIは、モデルのトレーニングに使用できるそのようなデータへのアクセスを提供します。

# Initialize the Binance client
client = Client(API_KEY, API_SECRET)

# Fetch historical data
historical_data = client.get_historical_klines("XRPU18", Client.KLINE_INTERVAL_15MINUTE, "1 Dec, 2022")
historical_data = pd.DataFrame(historical_data)

Data Preprocessing
データの前処理

Once we have the data, it’s time to clean and prepare it for our model. This involves handling missing values, scaling numerical features, and encoding categorical features.
データを取得したら、それをクリーニングしてモデル用に準備します。これには、欠損値の処理、数値機能の拡張、カテゴリ機能の符号化が含まれます。

# Handle missing values and encode features
historical_data = historical_data.dropna()

―――――――――――――――――続く――――――――――――――――――

下記URLから続きを読むことができます。また、図付きの元のレイアウトで読める原文ファイルも入手可能。今月1か月分のファイルは100円で取り寄せられますが、次の月からは300円に値上げします。

https://note.com/tongansunmi/n/n3786e0c51af6?sub_rt=share_pb

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