Les marchés cryptographiques évoluant rapidement, les commerçants se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour gagner un bord prédictif.
Le article De Coingecko résume un guide pratique de la création d’un outil de prédiction de prix cryptographique alimenté par l’IA de base à l’aide de données de marché en temps réel et de techniques de modélisation légère.
1. Configuration de l’environnement
Le processus commence par la préparation de votre environnement de développement. Vous devrez installer Node.js et NPM pour gérer les scripts backend, ainsi que Python 3 et PIP pour le traitement des données et les tâches d’apprentissage automatique.
2. Installation des bibliothèques requises
Ensuite, des bibliothèques Python essentielles sont installées. Ceux-ci incluent:
- Numpy pour les calculs numériques
- Pandas pour la manipulation des données
- Scikit-Learn pour les algorithmes d’apprentissage automatique
- Demandes de récupération de données via des API
Simultanément, des modules Node.js comme Express et Axios sont ajoutés pour faciliter la création du serveur et les demandes HTTP.
3. Récupérer les données du marché
Un script Python est créé pour collecter les données historiques du marché du bitcoin de l’API Coingecko. Ce script tire les 30 derniers jours de données de prix et de volume, les organise dans un format structuré et les stocke en tant que fichier CSV à des fins de formation.
4. Construire le modèle d’IA
Un autre script Python est écrit pour former un modèle de régression linéaire de base. Le modèle utilise le prix précédent comme une fonctionnalité pour prédire le prochain prix. Le script accepte une entrée de prix actuelle et renvoie un prix futur prévu au format JSON.
5. Intégration avec un serveur Node.js
Un serveur express.js est configuré pour gérer les demandes d’API. Lorsqu’il est accessible, le serveur récupère le dernier prix du bitcoin de Coingecko, le transmet au modèle AI et renvoie le prix actuel et prévu à l’utilisateur.
6. Exécution de l’application
Une fois que l’environnement est entièrement configuré et que tous les scripts sont en place, le serveur Node.js est lancé. Cela permet aux utilisateurs d’interagir avec le modèle AI via un point de terminaison API tel que /Predict_Price, qui renvoie des prédictions en temps réel.
Résumé
En quelques étapes, vous avez construit un outil léger mais fonctionnel axé sur l’IA pour prédire les prix de la cryptographie à l’aide de données historiques. Avec cette fondation, les développeurs et les commerçants peuvent explorer des modèles plus complexes, un support multi-actifs et des stratégies de trading automatisées adaptées à leurs objectifs.
Kosta Gushterov
Journaliste à COINDOO
Kosta fait partie de l’équipe depuis 2021 et a solidifié sa position avec une soif de connaissances, un dévouement incroyable à son travail et un état d’esprit «ressemblant à un détective». Il couvre non seulement un large éventail de sujets tendances, mais il crée également des critiques, des articles de relations publiques et du contenu éducatif. Son travail a également été référencé par d’autres médias.
Source: https://coindoo.com/building-a-simple-ai-model-to-predict-crypto-prices-a-tep-by-step-breakdown-from-coingecko/
