比特币再创新高8000美元！ 60倍回报！

据说99%的行业大佬都关注了！

在上周末突破 7000 美元大关后，比特币的涨势似乎在继续加速。 周一（5月14日），由于中美局势紧张，比特币也强势跳升至8000美元关口上方，创下去年7月底以来的新高。

分析人士指出，在全球资产动荡、避险情绪升温之际，这波加密资产回暖显得来的突然。

“今年涨幅最大的产品不是看涨的美股，也不是已经见底的A股市场，也不是上涨的原油期货，而是比特币。” 一位比特币投资者在接受采访时自豪地说。

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炒股的都知道，天天盯着大盘做决定，不仅累，还会让人秃头。 于是一帮顶尖的数学家开始用数学的手段来预测股市。

加密货币市场也是如此，加密货币市场的波动更加频繁，更加剧烈。 针对这个问题，国外加密货币开发者Adam King提出了一种新的解决方案。

结合人工智能在预测方面的独特优势，Adam 提出利用深度强化学习构建自动加密货币交易程序。 同时，这位小哥还做了一个可以实际交易比特币的展示模型。 他是怎么做到的呢？ ？ 这个自动交易程序能达到什么样的效果？ 下面是一些教程，一起来看看吧。

STEP 1 库安装

首先，让我们导入所有必要的 Python 库。 如果您的计算机上没有安装这些库，您可以使用 pip install 命令安装它们。

接下来，我们为比特币交易环境创建一个类。 我们需要传入一个pandas数据框，一个回溯窗口大小（ lookback_window_size ）表示agent需要在每个时间步（ time step ）分析前几个时间步的数据比特币回测工具，以及可选的agent账户初始余额（初始余额）。

在代码中，我们将佣金（commission）设置为每笔交易的0.075%，这是加密货币期货交易所Bitmex当前的汇率。 同时，我们默认将串行操作（serial）参数设置为false，这意味着默认情况下我们的dataframe将以随机方式遍历段。

此外，我们还对数据框调用dropna函数删除非数（NaN比特币回测工具，Not A Number）所在行，删除数据后调用reset_index函数重置数据框索引。

代码中action_space（操作空间）的第一个数字表示3个可选选项，即买入、卖出或持有，第二个数字表示操作的比例，最小单位为10%，也就是说，数字中的1、2、3分别代表10%、20%、30%。 选择买入操作时，具体买入的比特币数量将是第二个数字（amount）乘以当前账户的比特币余额（self.balance）。 对于sell操作，具体卖出的比特币数量也是第二个数字（amount）乘以当前账户的比特币余额（self.balance）。

当然，如果你选择持有操作，那么你就不会买卖账户中的比特币，所以第二个数字是没有意义的。

我们的observation_space（观察空间）被定义为一组介于0和1之间的连续浮点数，其大小为（10，回溯窗口大小（lookback_window_size）+1）。 这里的+1操作是考虑到当前时间步的操作。 对于窗口中的每一步，我们将查看其收盘头寸价值 (OHCLV)、当时我们资产的总价值、我们买入或卖出的比特币数量，以及我们买入或卖出这些比特币的时间。 在币时花费的美元数。

接下来，我们需要编写重置函数来初始化比特币交易环境。

在代码中，我们使用了重置会话控制（self._reset_session）函数和下一次数据观察（self._next_observation）函数，但是这些函数还没有定义，接下来我们来定义它们。

STEP 2 交易会话控制

交易会话控制（session）是比特币交易环境的重要组成部分。 如果我们在外部部署这个代理，我们可能永远不会让它一次运行几个月。 出于这个原因，我们将在数据帧参数 ( self.df ) 中限制代理可以连续看到的数据帧的数量。

在我们的重置会话控制 (_reset_session) 函数中，我们首先将当前时间步长 (current_step) 重置为 0。

接下来，如果需要连续遍历数据框，就要设置遍历所有数据框，否则...

（这里不再继续具体演示）

人工智能对人类社会的影响体现在方方面面。 今后，我们只能时刻保持危机意识，提高自身综合能力，以应对社会考验和挑战。

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