Bitcoin Price Prediction Using LSTM and TwelveData API

هذا المشروع ينفذ نموذج تعلم عميق للتنبؤ بأسعار البيتكوين باستخدام بيانات الأسعار التاريخية من واجهة برمجة التطبيقات TwelveData. يعتمد النموذج على الشبكات العصبية طويلة الذاكرة (LSTM) لتحليل اتجاهات الأسعار وتوقع القيم المستقبلية بناءً على الأداء السابق. يتم عرض النتائج باستخدام مكتبة Matplotlib لمقارنة أسعار البيتكوين الفعلية مع القيم المتنبأ بها.

الميزات الرئيسية:

جمع البيانات: استرجاع بيانات أسعار البيتكوين على فترات زمنية مدتها 5 دقائق من واجهة برمجة التطبيقات TwelveData.

معالجة البيانات: تحويل بيانات الأسعار الخام إلى تنسيق عددي، وتطبيعها باستخدام MinMaxScaler، وتنظيمها لتدريب النموذج.

نموذج التعلم العميق: استخدام نموذج LSTM مكدس مع طبقات متعددة وتنظيم باستخدام تقنيات الـ Dropout لتحسين الدقة ومنع الإفراط في التكيف (Overfitting).

التدريب والتقييم: تدريب النموذج باستخدام البيانات التاريخية واختباره على بيانات أسعار جديدة لتقييم قدراته التنبؤية.

التصور: رسم مقارنة بين الأسعار الفعلية والمتنبأ بها لتحليل أداء النموذج.

التقنيات المستخدمة:

• البرمجة: بايثون (Pandas، NumPy، Matplotlib، Requests).

• التعلم العميق: Keras & TensorFlow.

• نموذج LSTM: لنمذجة البيانات المتسلسلة.

• واجهة برمجة التطبيقات TwelveData: للحصول على البيانات المالية في الوقت الفعلي.

يعرض هذا المشروع الخبرة في التعلم العميق، وتحليل البيانات المالية، ودمج واجهات برمجة التطبيقات، مما يجعله إضافة قيمة إلى محفظتي.