Initial commit: BTC 1h prediction model (53.10% accuracy)

🎯 项目成果：
- 准确率: 53.10% (2026年测试集)
- 任务类型: 二分类 (预测涨/跌)
- 特征: OHLCV + RSI + MACD (9个特征)
- 训练数据: 2020-2025年BTC小时数据 (52,351序列)
- 测试数据: 2026年1-29日 (484序列)

📊 性能指标：
- 精确率: 51.79%
- 召回率: 49.36%
- F1分数: 0.5054
- 预测分布: 非常平衡 (偏差仅-11个)

🔬 实验历史：
- 尝试了5种方案 (回归/分类, 不同数据划分)
- 分类任务优于回归任务 (53.10% vs 49.5%)
- 全量训练避免了过拟合问题

📦 主要模型文件：
- models/checkpoints/dlinear_classification_2026/
  - best_model.pt (最佳模型)
  - preprocessor.pkl (预处理器)
  - test_2026_results.json (测试结果)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>

.env.example

@@ -0,0 +1,32 @@
+# Binance API (public data - no keys needed)
+BINANCE_API_URL=https://api.binance.com
+
+# 代理配置 (SOCKS5)
+SOCKS5_PROXY=socks5://127.0.0.1:7890
+USE_PROXY=true
+
+# Data Configuration
+DATA_CACHE_DIR=./data/cache
+LOOKBACK_1H=168      # 1 week for 1h data
+LOOKBACK_15M=672     # 1 week for 15m data
+FORECAST_HORIZON=24  # Predict 24 periods ahead
+
+# Training Configuration
+BATCH_SIZE=64
+LEARNING_RATE=0.001
+MAX_EPOCHS=100
+EARLY_STOPPING_PATIENCE=10
+TRAIN_SPLIT=0.7
+VAL_SPLIT=0.15
+TEST_SPLIT=0.15
+
+# Model Paths
+MODEL_DIR=./models/checkpoints
+ONNX_DIR=./models/onnx
+
+# API Configuration
+API_PORT=5000
+API_HOST=0.0.0.0
+
+# Classification Threshold
+PRICE_CHANGE_THRESHOLD=0.015  # 1.5% threshold for binary labels