Начало » Биткойн » Изследовател намира метод за предсказване на цените на криптовалути

Изследовател намира метод за предсказване на цените на криптовалути

02.12.2019 21:25 2 мин. четене
СПОДЕЛИ: СПОДЕЛЯНИЯ
Изследовател намира метод за предсказване на цените на криптовалути

Изследовател на данни от престижния Индийски технологичен институт “Vellore” е очертал метод за това, как предполагаемо да прогнозира цените на криптовалутите в реално време, като използва невронна мрежа за дългосрочна памет (LSTM).

В блог публикация, направена на 2-ри декември, изследователят Абинхав Сагар демонстрира в четири стъпки как да се използва технология за машинно обучение за прогнозиране на цените.

Това е удивително предвид непредсказуемия характер на сектора.


Сагар предшества демонстрацията си, като отбеляза, че докато машинното обучение е постигнало известен успех при прогнозиране на цените на фондовите борси, приложението му при криптовалутите е ограничено. 


В подкрепа на това твърдение той заяви, че цените на се колебаят в съответствие с бързо развиващи се технологични разработки, както и промени в икономиката, сигурността и политическата.


Методът включва:

1) събиране на данни за криптовалута в реално време; 

2) подготовка на данните за обучение на невронни мрежи; 

3) тестване на прогнозата с помощта на невронната мрежа LSTM; 

4) визуализиране на резултатите от прогнозата.


Както разработчикът на софтуер Адити Митал е очертал, LSTM е съкращение за “Long Short-Term Memory” – вид невронна мрежа, която е предназначена да класифицира, обработва и прогнозира времеви редове с дадени времеви лагове с неизвестна продължителност.


За да обучи мрежата си, Сагар работи с набор от данни от “CryptoCompare”, използвайки функции като цена, обем, високи и ниски стойности и други.


Той предоставя връзка към кода за цялостния проект на “GitHub” и очертава функциите, които използва за нормализиране на стойностите на данните при подготовката за машинно обучение.

Преди да начертае и визуализира резултатите от прогнозите на мрежата, Сагар отбелязва, че използва “Mean Absolute Error” като метрика за оценка, която, отбелязва той, измерва средната величина на грешките в набор от прогнози, без да взема предвид посоката им.


Sagar’s visualization of his cryptocurrency predictions in real-time using an LSTM neural network

Отвъд пазарните прогнози, комбинирането на нови технологии като блокчейн с машинно обучение придобива все по-голяма популярност и тежест.

Активен крипто трейдър, следи и новини, свързани с акции, S&P500 и злато. Деян обича да спортува активно, тренира редовно, занимава се с калистеника. Обича и да чете Sci-Fi книги, когато му остане време.

Telegram

СПОДЕЛИ: СПОДЕЛЯНИЯ
Още Биткойн Новини

Откритият интерес към Биткойн достигна $42 милиарда – какво означава това?

Пазарът на деривати върху Биткойн се разгорещява, като откритият интерес отново достигна $42 милиарда, а процентите на финансиране продължават да растат.

21.07.2025 13:00 2 мин. четене Alexander Zdravkov

Биткойн ще замени американския долар – Тим Дрейпър

Тим Дрейпър не просто залага на Биткойн – той прогнозира смъртта на щатския долар.

21.07.2025 10:45 2 мин. четене Alexander Zdravkov

Великобритания обмисля продажбата на Биткойн за $7 милиарда

Според нов доклад на The Telegraph Министерството на вътрешните работи на Обединеното кралство се готви да ликвидира огромно количество конфискувани криптовалути – Биткойн на стойност най-малко $7 милиарда.

20.07.2025 17:00 2 мин. четене Alexander Zdravkov

AI определи най-важните крипто трендове

Нова информация, получена от задвижваното от изкуствен интелект проследяване на тенденции на CoinMarketCap, разкрива четирите най-влиятелни крипто тренда, които в момента оформят пазара: BTCFi & DePIN, регулаторните пробиви в САЩ, икономиките на агентите с изкуствен интелект и токенизацията на активи от реалния свят (RWA).

20.07.2025 11:00 2 мин. четене Alexander Zdravkov
Все още няма коментари!

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван.