1. Mở Đầu (Hook & Mục Tiêu)
Trong vũ trụ tài chính hiện đại, Bitcoin giống như một thực thể đầy biến động, một loại “năng lượng số” có thể tăng vọt tới các vì sao hoặc rơi tự do vào hố đen chỉ trong vài giờ. Liệu chúng ta có thể dùng sức mạnh của Khoa học Dữ liệu để dự đoán hướng đi của thực thể này không?
Đây không chỉ là một bài thực hành; đây là Sứ mệnh Capstone của bạn. Bạn sẽ vận dụng mọi kỹ năng đã học từ Module 1 đến Module 5 để xây dựng một mô hình dự đoán giá Bitcoin.
Mục tiêu dự án:
• Tự tay thực hiện quy trình End-to-End: Từ lấy dữ liệu thực tế đến đánh giá mô hình.
• Hiểu về Dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series Data).
• Xây dựng và tinh chỉnh mô hình để đưa ra dự báo cho ngày mai.
2. Quy Trình Thực Hiện (HaivanStory’s Voice)
Để dự báo thời tiết của một hành tinh, ta cần xem dữ liệu quá khứ. Dự báo giá Bitcoin cũng vậy. Chúng ta sẽ đi qua 4 giai đoạn:
Giai đoạn 1: Thu thập “Nhiên liệu” (Data Collection)
Chúng ta sẽ không dùng file CSV cũ kỹ. Bạn sẽ dùng thư viện yfinance để gọi API từ Yahoo Finance, lấy dữ liệu giá Bitcoin (BTC-USD) “tươi sống” theo thời gian thực.
Giai đoạn 2: Tinh chế Dữ liệu (Feature Engineering)
Máy tính không chỉ cần giá đóng cửa. Nó cần các “chỉ dấu” (Signals). Chúng ta sẽ tạo ra các thuộc tính mới:
• Moving Average (MA): Đường trung bình động (ví dụ: trung bình 7 ngày qua) để làm mượt các biến động nhiễu.
• Giá ngày hôm trước (Lag Features): Dùng giá hôm nay để dự đoán giá ngày mai.
Giai đoạn 3: Huấn luyện Bộ não AI (Modeling)
Chúng ta sẽ bắt đầu với Hồi quy tuyến tính (Linear Regression). Mô hình sẽ cố gắng tìm ra một đường thẳng “vàng” biểu diễn mối quan hệ giữa giá trị quá khứ và giá trị tương lai.
ytomorrow =w⋅xtoday +b
Giai đoạn 4: Kiểm định (Evaluation)
Sử dụng các chỉ số MAE và RMSE để xem mô hình của bạn dự đoán lệch bao nhiêu USD so với thực tế.
3. Thực Hành (Hands-on & Interactive)
Google Colab (Trung tâm điều khiển): Tôi đã chuẩn bị sẵn một khung sườn (Template). Nhiệm vụ của bạn là điền các mã lệnh đã học vào các ô trống.
• Link Notebook: Project: Bitcoin Price Predictor
◦ Bước 1: Cài đặt yfinance và tải dữ liệu BTC từ năm 2020 đến nay.
◦ Bước 2: Vẽ biểu đồ đường để quan sát xu hướng bằng Seaborn.
◦ Bước 3: Tạo cột dữ liệu mới (ví dụ: Price_Next_Day).
◦ Bước 4: Huấn luyện mô hình với Scikit-learn.
◦ Bước 5: Dự đoán giá cho ngày mai và so sánh với giá hiện tại trên sàn.
4. Câu Chuyện HaivanStory & Liên Hệ Thực Tế
Nhiều năm trước, khi các thợ đào dữ liệu đầu tiên đặt chân lên “Vùng đất Blockchain”, họ chỉ dựa vào cảm giác. Nhưng Haivan biết rằng, trong sự hỗn loạn luôn có quy luật. Cô đã xây dựng một hệ thống dự báo mang tên “Orion-Predict”.
Một tối nọ, Orion-Predict báo động: “Giá trị sắp rơi vào vùng quá bán”. Nhờ dữ liệu, Haivan đã kịp thời bảo vệ được nguồn tài nguyên của trạm vũ trụ trước khi thị trường lao dốc. Tuy nhiên, cô luôn ghi nhớ một điều: “Mô hình là bản đồ, nhưng bản đồ không phải là địa hình thật”. Dữ liệu giúp ta giảm bớt rủi ro, nhưng không bao giờ loại bỏ được hoàn toàn sự bất định của vũ trụ.
Ứng dụng thực tế: Các quỹ đầu tư lớn sử dụng những mô hình phức tạp hơn (như LSTM hay Transformer) để giao dịch tự động hàng triệu USD mỗi giây.
5. Tổng Kết & Chúc Mừng
Nếu bạn đã chạy được dòng code dự đoán cuối cùng, xin chúc mừng! Bạn đã hoàn thành:
• Thu thập dữ liệu thực tế qua API.
• Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian.
• Huấn luyện và đánh giá mô hình Machine Learning.
• Chính thức trở thành một Data Explorer (Nhà thám hiểm dữ liệu)!
Hướng đi tiếp theo: Đừng dừng lại ở đây. Hãy thử thay đổi bộ dữ liệu Bitcoin thành giá cổ phiếu Tesla (TSLA) hoặc giá vàng (GOLD). Quy trình là tương tự, nhưng mỗi “hành tinh” dữ liệu sẽ có những quy luật riêng chờ bạn khám phá.
6. Kêu Gọi Hành Động (Call to Action)
Mô hình của bạn dự báo giá Bitcoin ngày mai tăng hay giảm? Hãy chia sẻ kết quả (kèm sai số MAE) của bạn vào phần bình luận!
Nếu bạn cảm thấy tự hào về dự án này, hãy nhấn Share và gắn thẻ #HaivanStoryDataScience để truyền cảm hứng cho những nhà thám hiểm khác nhé!
