As Redes Neurais são um subcampo do Machine Learning que se baseia no funcionamento do cérebro humano. Elas podem ser usadas para reconhecer padrões complexos nos dados e identificar oportunidades de arbitragem, mesmo em condições de mercado voláteis.
Exemplo de código para aplicar Redes Neurais na arbitragem de criptomoedas:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# Preparar os dados de treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = preprocess_data()
# Inicializar e configurar o modelo de Rede Neural
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Compilar e treinar o modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# Avaliar o desempenho do modelo
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
Nesse exemplo, estamos usando uma Rede Neural com duas camadas ocultas para classificar se há uma oportunidade de arbitragem (classe 1) ou não (classe 0) com base em um conjunto de dados pré-processados.