Crypto Market Pool: IA en la cadena de bloques de Bitcoin con Python

Hay algunas formas diferentes de usar la IA en la cadena de bloques de Bitcoin. Se puede usar un algoritmo de aprendizaje automático para analizar los datos de transacciones de Bitcoin y hacer predicciones sobre tendencias futuras. Esto requeriría entrenar un modelo de aprendizaje automático en un conjunto de datos de transacciones históricas de Bitcoin y luego usar ese modelo para hacer predicciones sobre transacciones futuras. El modelo podría estar alojado en un servidor o en la nube, y podría interactuar con la cadena de bloques a través de las API.

IA y aprendizaje automático

Aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial (IA). AI se refiere al campo más amplio de la informática que se ocupa de crear máquinas que puedan realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones. El aprendizaje automático es un enfoque específico para construir sistemas de IA que implica el uso de algoritmos y modelos estadísticos para permitir que las máquinas aprendan de los datos, sin ser programadas explícitamente. En otras palabras, los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para aprender de patrones y tendencias en los datos, en lugar de seguir un conjunto fijo de reglas.

Aprendizaje automático en Bitcoin

En este tutorial crearemos un programa de aprendizaje automático de IA que analiza la cadena de bloques de Bitcoin y predice transacciones. El programa recopila datos sobre transacciones de Bitcoin desde una API pública y preprocesa los datos para extraer características relevantes. A continuación, realiza la ingeniería de características para crear características adicionales, como la hora del día y el día de la semana en que se produjo una transacción. El programa entrena un modelo de regresión lineal sobre los datos y evalúa su desempeño utilizando el error cuadrático medio. Finalmente, utiliza el modelo entrenado para hacer predicciones sobre nuevos datos, como el valor de salida total de una transacción de Bitcoin dada la cantidad de direcciones de entrada y salida y la hora del día y el día de la semana en que ocurrió la transacción.

¿Por qué el aprendizaje automático en la cadena de bloques de Bitcoin?

Alguien podría usar un programa de aprendizaje automático de IA para obtener información sobre el comportamiento de los usuarios de Bitcoin y hacer predicciones sobre transacciones futuras utilizando la cadena de bloques. Por ejemplo, un analista en un intercambio de criptomonedas podría usar este programa para identificar patrones en las transacciones de Bitcoin y anticipar cambios en la demanda del mercado. De manera similar, un investigador que estudie la economía de Bitcoin podría usar este programa para probar hipótesis sobre cómo los diferentes factores afectan el volumen y el valor de las transacciones. En general, este programa proporciona una forma de aplicar técnicas de aprendizaje automático al análisis de datos de Bitcoin, lo que puede ayudarnos a comprender mejor esta tecnología emergente y su impacto en el mundo financiero.

Para obtener más información sobre Python y Bitcoin, consulte Primeros pasos con Python y Web3.py. Para aprender los conceptos básicos de Python, visite Comenzando con Python.

Aprendizaje automático, cadena de bloques de Bitcoin y Python

A continuación se muestra un ejemplo de un programa de aprendizaje automático que podría analizar la cadena de bloques de Bitcoin y hacer predicciones sobre transacciones futuras:

Paso 1: recopilar datos de la cadena de bloques de Bitcoin

El primer paso para construir un modelo de aprendizaje automático es recopilar datos. En este caso, necesitaríamos recopilar datos sobre transacciones pasadas de Bitcoin. Una forma de hacer esto es usar una API de exploración de blockchain, que nos permite acceder a datos sobre transacciones pasadas en la red de Bitcoin.

import requests

# define the API endpoint to get transaction data
api_endpoint = "https://blockchain.info/rawaddr/"

# specify the Bitcoin address we want to analyze
address = "1HLoD9E4SDFFPDiYfNYnkBLQ85Y51J3Zb1"

# make a request to the API to get transaction data for the address
response = requests.get(api_endpoint + address)

# parse the JSON data into a Python dictionary
transaction_data = response.json()

Paso 2: Preprocesar datos de Bitcoin

Una vez que hemos recopilado los datos, debemos preprocesarlos para que sean adecuados para el aprendizaje automático. Esto podría implicar la limpieza de los datos, la eliminación de duplicados o valores atípicos y la transformación de los datos a un formato que puedan utilizar nuestros algoritmos de aprendizaje automático.

import pandas as pd

# convert the transaction data into a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(transaction_data["txs"])

# clean the data by removing unnecessary columns
df = df[["time", "inputs", "out"]]

# convert the timestamps to datetime objects
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="s")

# create a new column to track the total transaction volume
df["total_output_value"] = df["out"].apply(lambda x: sum([o["value"] for o in x]))

# remove any rows where the total transaction volume is 0
df = df[df["total_output_value"] > 0]

Paso 3: Ingeniería de características

A continuación, debemos diseñar funciones que ayuden a nuestro modelo de aprendizaje automático a hacer predicciones. Por ejemplo, podríamos crear funciones que capturen el volumen de transacciones de Bitcoin, la cantidad de direcciones únicas que envían y reciben Bitcoin, o la hora del día o el día de la semana en que se realizan las transacciones.

# create a new column to track the number of input addresses
df["num_input_addresses"] = df["inputs"].apply(lambda x: len([i["prev_out"]["addr"] for i in x]))

# create a new column to track the number of output addresses
df["num_output_addresses"] = df["out"].apply(lambda x: len([o["addr"] for o in x]))

# create a new column to track the hour of the day when the transaction occurred
df["hour_of_day"] = df["time"].apply(lambda x: x.hour)

# create a new column to track the day of the week when the transaction occurred
df["day_of_week"] = df["time"].apply(lambda x: x.weekday())

Etapa 4: Entrenamiento del modelo de aprendizaje automático con IA

Con nuestros datos preprocesados ​​y características diseñadas, ahora podemos entrenar un modelo de aprendizaje automático. Hay muchos algoritmos diferentes que podríamos usar para esto, incluida la regresión lineal, los árboles de decisión o las redes neuronales. La elección del algoritmo dependerá del problema específico que estemos tratando de resolver y de las características de nuestros datos.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# define our features and target variable
X = df[["num_input_addresses", "num_output_addresses", "hour_of_day", "day_of_week"]]
y = df["total_output_value"]

# split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# train a linear regression model on the training data
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# make predictions on the testing data and evaluate the model's performance
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

Paso 5: Evaluación y ajuste del modelo de Machine Learning

Una vez que hemos entrenado nuestro modelo, debemos evaluar su rendimiento y ajustar sus parámetros para mejorar su precisión. Podríamos hacer esto dividiendo nuestros datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, utilizando la validación cruzada para evaluar el rendimiento de nuestro modelo o ajustando los hiperparámetros de nuestro modelo para mejorar su rendimiento.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# define a grid of hyperparameters to search over
param_grid = {"fit_intercept": [True, False], "normalize": [True, False]}

# perform a grid search over the hyperparameters using cross-validation
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# select the best model from the grid search and evaluate its performance on the testing data
best_model = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Best Model Mean Squared Error:", mse)

Paso 6: Predicción

Finalmente, podemos usar nuestro modelo de aprendizaje automático entrenado para hacer predicciones sobre futuras transacciones de Bitcoin. Podríamos hacer esto alimentando nuevos datos a medida que estén disponibles, o usando nuestro modelo para hacer predicciones sobre datos históricos para ver qué tan bien funciona.

# use the trained model to make predictions on new data
new_data = pd.DataFrame({
    "num_input_addresses": [3],
    "num_output_addresses": [5],
    "hour_of_day": [10],
    "day_of_week": [2]
})
prediction = best_model.predict(new_data)[0]
print("Predicted Total Output Value:", prediction)

Este programa utiliza un modelo de regresión lineal para predecir el valor de salida total de una transacción de Bitcoin en función de la cantidad de direcciones de entrada, la cantidad de direcciones de salida, la hora del día y el día de la semana en que se produjo la transacción. Puede modificar los pasos de ingeniería de funciones y entrenamiento de modelos para experimentar con diferentes funciones y algoritmos.

Resumen

En general, crear un programa de aprendizaje automático para analizar la cadena de bloques de Bitcoin y predecir transacciones no es tan complejo, pero requiere una buena comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático, las técnicas de preprocesamiento de datos y la propia red de Bitcoin. Sin embargo, con una planificación cuidadosa y una sólida comprensión de la tecnología subyacente, ciertamente es posible construir un modelo predictivo que pueda ayudarnos a comprender mejor los patrones de transacción de Bitcoin.