📖
Documentação
  • Introdução
  • Arbitragem de Criptomoedas
    • Arbitragem Espacial
    • Arbitragem Triangular
    • Arbitragem Estatística
  • Oportunidades e Desafios da Arbitragem de Criptomoedas
  • API e Arbitragem Automatizada
  • Análise Quantitativa e Criptomoedas
    • Análise de Dados Históricos
    • Análise de Volatilidade
    • Modelagem de Preços
  • Inteligência Artificial na Arbitragem de Criptomoedas
    • Machine Learning
    • Redes Neurais
    • Algoritmos Genéticos
    • Processamento de Linguagem Natural (NLP)
    • Algoritmos de Reinforcement Learning
  • 🖥️aplicações prática
    • Coleta de Dados e Integração com APIs
    • Identificação de Oportunidades de Arbitragem
    • Execução de Ordens Automatizada
    • Gerenciamento de Riscos e Monitoramento de Desempenho
  • 📖Manual do Trader (Comece por aqui)
    • Introdução
    • Licenças
    • Nossas Taxas
    • Prazos e Limites
    • Meios de Pagamento
    • Licença x Limite Operacional
    • Modalidade Operacional
    • Monitor Arbitragem em Tempo Real
    • Taxa de Performance
    • Exchanges Suportadas
    • Transferência Interna
  • 📈Futuros
    • Introdução às Operações de Futuros
  • 📣Programa de Afiliados
    • Introdução
      • Comissão Sobre Venda Licenças
      • Comissão Sobre Arbitragens
  • ❔Ajuda
    • Perguntas Frequentes
    • Tutoriais
    • Fale Conosco
Powered by GitBook
On this page
  1. Inteligência Artificial na Arbitragem de Criptomoedas

Algoritmos Genéticos

Os Algoritmos Genéticos são técnicas de otimização inspiradas na evolução biológica. Podem ser aplicados na arbitragem de criptomoedas para otimizar estratégias de negociação, ajustando parâmetros, combinando regras e identificando a combinação mais lucrativa. Exemplo de código para aplicar Algoritmos Genéticos na arbitragem de criptomoedas:

import numpy as np
from deap import algorithms, base, creator, tools

# Definir a função de avaliação (fitness)
def evaluate_strategy(strategy):
    # Avaliar a estratégia e retornar o valor de fitness
    return fitness_value

# Configurar a estrutura do algoritmo genético
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attribute", np.random.uniform, low=0, high=1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attribute, n=len(strategy))
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", evaluate_strategy)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=0, up=1, indpb=0.1)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

# Inicializar a população
population = toolbox.population(n=100)

# Executar a evolução da população
for generation in range(10):
    offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
    fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    for fit, ind in zip(fits, offspring):
        ind.fitness.values = fit
    population = toolbox.select(offspring, k=len(population))

# Obter a melhor estratégia encontrada
best_strategy = tools.selBest(population, k=1)[0]

Nesse exemplo, estamos utilizando a biblioteca DEAP para implementar um algoritmo genético que otimiza uma estratégia de arbitragem de criptomoedas, ajustando os parâmetros e combinando diferentes regras.

PreviousRedes NeuraisNextProcessamento de Linguagem Natural (NLP)

Last updated 1 year ago