deep-learning-bitcoin
deep-learning-bitcoin 致力于探索人工智能与加密货币交易的结合点。它将比特币的历史交易数据转化为可视化的 OHLC 图像，让深度学习模型能够像经验丰富的交易者一样“观察”K 线曲线，从而预测资产价格的涨跌方向及幅度。
这一方法主要解决的是如何从海量原始数据中自动提取有效特征的问题，摆脱了传统量化策略对人工设定指标的依赖。目前 deep-learning-bitcoin 已实现了从 Tick 数据到 5 分钟 K 线的转换，并成功在小规模数据集上训练出准确率约 70% 的分类模型。
对于对金融科技、机器学习感兴趣的研究人员和技术型开发者而言，这是一个极佳的实验平台。项目不仅提供了完整的数据下载与处理脚本，还支持 Docker 容器化部署，显著降低了环境搭建门槛。尽管仍处于工作进展阶段，但其引入卷积神经网络注意力机制等前沿思路，为量化交易策略的研究提供了极具价值的参考框架。
使用场景
某量化交易团队正在开发基于技术分析的比特币自动交易系统。
没有 deep-learning-bitcoin 时
- 需要手动编写脚本从交易所抓取 Tick 数据并清洗为 OHLC 格式，耗时且易出错。
- 将时间序列转化为 CNN 可识别的图像像素数据缺乏现成方案，需从零构建预处理逻辑。
- 搭建深度学习框架环境复杂，配置 Caffe 或 NVIDIA DIGITS 依赖繁琐，难以快速验证策略。
- 缺乏针对加密货币波动特性的基准模型，无法直观评估预测涨跌的准确率基线。
使用 deep-learning-bitcoin 后
- 利用 deep-learning-bitcoin 内置脚本一键下载并转换 Coinbase USD 的 5 分钟 K 线数据，大幅减少数据工程时间。
- 借助其价格曲线渲染功能，直接适配 AlexNet 等卷积网络进行训练。
- 通过 deep-learning-bitcoin 的 Docker 容器化部署，解决了环境依赖问题，让模型训练在隔离环境中稳定运行。
- 获得初步的涨跌预测基准（70% 准确率），为后续优化注意力机制和成交量特征奠定基础。
核心价值：将复杂的量化数据工程与深度学习流程标准化，显著降低加密货币趋势预测的开发门槛。
运行环境要求
- 未说明
需要 NVIDIA GPU (基于 NVIDIA DIGITS)，具体型号和显存未说明
未说明
快速开始
当比特币遇上人工智能
利用深度学习 (Deep Learning) 挖掘比特币价格模式。与 OpenAI 类似，我们在原始像素数据上训练模型。就像经验丰富的交易员观察曲线并做出决策一样。
到目前为止，我们已完成：
- 下载比特币 Tick 数据
- 转换为 5 分钟数据
- 转换为 OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）表示
- 在 20,000 个样本上训练一个简单的 AlexNet：预测资产上涨或下跌的准确率为 70%。训练是在 NVIDIA DIGITS 上使用 Caffe 框架完成的。
- 量化价格上涨或下跌的幅度。因为价格 99% 的时间会上涨 epsilon%，然后回撤 50%
- 在至少 1,000,000+ 个样本上进行训练
- 应用更复杂的卷积网络 (Conv Nets)（至少包括 Google LeNet）
- 在生成的 OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）图像中集成成交量柱状图
- 使用 CNN 注意力机制 (CNN attention) 来了解哪些部分对哪张图像很重要。也许只有图像的一小部分对预测至关重要
20,000 个样本的结果（小数据集）
在 5 分钟价格数据上训练（Coinbase USD）
训练集的一些示例
CoinbaseUSD 数据集示例
price_open price_high price_low price_close volume close_price_returns close_price_returns_bins close_price_returns_labels
DateTime_UTC
2017-05-29 11:55:00 2158.86 2160.06 2155.78 2156.00 21.034283 0.000000 (-0.334, 0.015] 5
2017-05-29 12:00:00 2155.98 2170.88 2155.79 2158.53 47.772555 0.117347 (0.015, 0.364] 6
2017-05-29 12:05:00 2158.49 2158.79 2141.12 2141.92 122.332090 -0.769505 (-1.0322, -0.683] 3
2017-05-29 12:10:00 2141.87 2165.90 2141.86 2162.44 87.253402 0.958019 (0.713, 1.0623] 8
- 向右滚动查看所有列！
- 成交量以 BTC 显示。
- 收益率以百分比表示，基于收盘价计算。
如何开始？
git clone https://github.com/philipperemy/deep-learning-bitcoin.git
cd deep-learning-bitcoin
./data_download.sh # will download it to /tmp/
python3 data_generator.py /tmp/btc-trading-patterns/ /tmp/coinbaseUSD.csv 1 # 1 means we want to use quantiles on returns. 0 would mean we are interested if the bitcoin goes UP or DOWN only.
如果您有兴趣构建一个巨大的数据集（coinbase.csv 包含约 1800 万行），建议以后台模式运行程序：
nohup python3 -u data_generator.py /tmp/btc-trading-patterns/ /tmp/coinbaseUSD.csv 1 > /tmp/btc.out 2>&1 &
tail -f /tmp/btc.out
如果您遇到此错误：
_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable
使用 Docker 运行
要构建 Docker 镜像，只需执行
docker build -t dlb .
从仓库文件夹中，然后运行容器
docker run -it --name dlb -v $PWD:/app dlb /bin/bash
当前文件夹将挂载到 /app。为了验证挂载是否正确，请在容器内执行
root@c11ef702a6d6:/app# mount| grep app
/dev/sda2 on /app type ext4 (rw,relatime,errors=remount-ro,data=ordered)
常见问题
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