crypto_predictorandClaude Sonnet 4.5
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🎯 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>
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# Python
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__pycache__/
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*.py[cod]
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*$py.class
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*.so
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.Python
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venv/
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.venv/
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env/
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ENV/
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# 数据和缓存
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data/cache/*.csv
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*.db
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# 模型检查点（保留最佳模型，忽略训练过程文件）
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models/checkpoints/*/epoch_*.pt
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models/checkpoints/*/training_history.json
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# Jupyter
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.ipynb_checkpoints
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*.ipynb
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# IDE
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.vscode/
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.idea/
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*.swp
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*.swo
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# 系统文件
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.DS_Store
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Thumbs.db
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# 日志
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*.log
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logs/
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# 临时文件
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*.tmp
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.cache/
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