Blíží se doba úspěšné predikce ceny kryptoměn v reálném čase pomocí neuronové sítě?

0
(0)
Kytka
Kytkahttps://kryptohodler.cz/
Člen týmu KM od začátku roku 2018. Zástupce hodlerské komunity, zakladatel webu KryptoHodler.cz. Autor se zaměřením na zajímavé novinky z kryptosvěta, propagátor finanční svobody a osobního rozvoje. Kytka je oddaný šiřitel "semínek" pozitivního přístupu k životu a snahy o změnu k lepšímu.

Datový vědec v prestižním indickém Vellore Institute of Technology navrhl metodu pro predikce cen kryptoměn v reálném čase.

Evoluce predikce cen?

Jak by se vám líbilo, kdybychom dokázali pomocí neuronové sítě úspěšně předvídat pohyby kurzu? A co by to v takovém případě udělalo s trhy aktiv, mezi které patří i kryptoměny? Momentálně na tradingu drtivá většina lidí bohužel prodělá, no ústály by burzy, kdyby se poměr otočil?

Zatím můžeme o podobných otázkách čistě jen spekulovat, ale uznejme, je to zajímavé zamyšlení. Jsou však i lidé, kteří se s tím nechtějí spokojit a rádi by cenové predikce posunuli na úplně nový level, např. díky technologii, jako jsou neuronové sítě a tzv. deep learning.

Vědec chce využít technologie budoucnosti pro cenové predikce

Badatel Abinhav Sagar dnes demonstroval čtyřkrokový proces, jak používat technologii strojového učení k předpovídání cen. Přitom se má použít v odvětví, které je podle něj ve srovnání s tradičními trhy „relativně nepředvídatelné.“

Ano, přesně tak, jde o kryptoměny. A jak bychom asi mohli tušit, zatímco na akciových trzích strojové učení dosáhlo určitého úspěchu při předpovídání cen, jeho použití pro predikce cen kryptoměn je omezené.

Metoda

Samotná Sagarova čtyřfázová navrhovaná metoda zahrnuje:

  1. Sběr dat o kryptoměně v reálném čase.
  2. Přípravu dat pro školení neuronových sítí.
  3. Testování predikce pomocí neuronové sítě LSTM.
  4. Vizualizace výsledků predikce.

Přičemž LSTM je zkratka pro „Long Short-Term Memory“ – typ neuronové sítě, která je navržena tak, aby klasifikovala, zpracovávala a předpovídala časové řady s časovým odstupem neznámého trvání.

Sagarova vizualizace predikce ceny v reálném čase pomocí neuronové sítě LSTM (zdroj: https://towardsdatascience.com/)

Závěr

Vědec využil technologii neuronových sítí a strojového učení pro predikci vývoje ceny kryptoměn a dalších aktiv v reálném čase. Pro trénink své sítě použil Sagar datový soubor od CryptoCompare. Toto je zřejmě jen ukázka věcí, které mouhou být v budoucnosti možné, ačkoli se mnohým z nás dnes mohou jevit jen jako sci-fi.

Co číst dále

Červený kříž nabízí pomoc prostřednictvím blockchainu

Klikni na hvězdičky pro hodnocení!

Průměrné hodnocení 0 / 5. Počet hlasujících 0

Buď první kdo článek ohodnotí

Přihlásit k odběru
Upozornit na
guest
2 Komentáře
nejstarší
Nejnovější S nejvíce hlasy
Zpětná vazba na text v článku
Zobrazit všechny komentáře
pietro

Na trzích může většina vydělávat pouze v případě, že se dlouhodobě zhodnocuje obchodované aktivum. Na stagnujících nebo klesajících trzích to možné není.

Zee Prime

Takže jestli ten graf správně čtu, tak AI vzala skutečný kurz a posunula ho do budoucnosti asi tak o den, vydávajíc to za predikci? Bravo – takhle můžeme relativně přesně predikovat minulé pohyby ceny BTC!

spot_img