Индийский ученый применил технологию глубокого обучения для прогнозирования цен криптоактивов
-
Исследователь из Технологического института Веллора в Индии предложил метод прогнозирования цен криптоактивов с использованием нейронной сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM).
Специалист по обработке и анализу данных Абинхав Сагар (Abinhav Sagar) продемонстрировал в своем блоге четырехэтапный процесс использования технологии машинного обучения для прогнозирования цен криптоактивов в режиме реального времени, которые «относительно непредсказуемы» по сравнению с традиционными рынками.По мнению Сагара, хотя машинное обучение достигло некоторого успеха в прогнозировании цен на фондовом рынке, его применение в индустрии криптовалют было ограничено. В подтверждение он заявил, что цены криптоактивов колеблются в связи с быстрым развитием технологий, а также экономическими и политическими факторами и вопросами безопасности.
Предложенный Сагаром четырехэтапный метод включает:
сбор данных о криптовалюте в режиме реального времени;
подготовку данных для обучения нейронной сети;
тестирование прогноза с использованием нейронной сети LSTM;
визуализацию результатов прогноза.
Для обучения сети Сагар использовал набор данных от CryptoCompare, учитывая цену, объем торгов, наибольшее и наименьшее значение цены.
Он опубликовал информацию о проекте на GitHub и описал функции, которые он использовал для нормализации значений данных при подготовке к машинному обучению. Прежде чем составить график и визуализировать результаты сетевых прогнозов, Сагар отметил, что в качестве показателя оценки он использовал абсолютную погрешность среднего значения, которая измеряет среднюю величину ошибок в наборе прогнозов без учета их направления.
Визуализация Сагара прогноза цены криптовалюты в режиме реального времени с использованием нейронной сети LSTM. Источник: towardsdatascience.comМашинное обучение уже не первый раз применяется в индустрии криптовалют и блокчейна для получения статистических данных. Летом аналитическая компания Elliptic в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом (MIT) исследовали более 200 000 транзакций в сети Биткоина на предмет их связи с преступной деятельностью. Для того, чтобы отсортировать 203 769 транзакций на общую сумму $6 млрд, исследовательская группа задействовала алгоритм с машинным обучением.
-
все это чепуха. через десять минут кит выпьет старого доброго коньяка для уверенности и пойдет сливать активы.
-
Такие разработки ведутся уже не первый год и ведутся они самыми разными людьми и организациями. Мечта о роботе, который денно и нощно будет печатать деньги не оставляет.
-
Участник @cryptomax написал в Индийский ученый применил технологию глубокого обучения для прогнозирования цен криптоактивов:
Такие разработки ведутся уже не первый год и ведутся они самыми разными людьми и организациями. Мечта о роботе, который денно и нощно будет печатать деньги не оставляет.
да просто нельзя сделать такое... это же даже вселенная не сможет такое сделать.
-
@cryptomax если бы такие технологии работали, то их создатели уже давно стали бы миллионерами.
-
Участник @ivan-ivanov написал в Индийский ученый применил технологию глубокого обучения для прогнозирования цен криптоактивов:
@cryptomax если бы такие технологии работали, то их создатели уже давно стали бы миллионерами.
ну да. И мы бы про него точно бы не узнали ...
-
@casio логично, зачем рассказывать о том, что приносит большие деньги.