Indyjski naukowiec opracowuje program, który prognozuje Bitcoin w czasie rzeczywistym

Usługa kopiowania handlu. Nasz Algo automatycznie otwiera i zamyka transakcje.

L2T Algo zapewnia wysoce dochodowe sygnały przy minimalnym ryzyku.

Całodobowy handel kryptowalutami. Kiedy ty śpisz, my handlujemy.

10-minutowa konfiguracja z istotnymi zaletami. Do zakupu dołączam instrukcję.

79% wskaźnik sukcesu. Nasze wyniki Cię zachwycą.

Do 70 transakcji miesięcznie. Dostępnych jest więcej niż 5 par.

Miesięczne subskrypcje zaczynają się od 58 funtów.

L2T Coś

TELEGRAM

WYNIKI

Naukowiec danych z Vellore Institute of Technology w Indiach opracował nową technikę prognozowania cen kryptowalut w czasie rzeczywistym za pomocą systemu neuronowego pamięci długoterminowej.

Według publikacji prasowej z 2 grudnia Abinhav Sagar wyjaśnił proces związany z wykorzystaniem technologii uczenia maszynowego do prognozowania zmian cen na rynku, który jest powszechnie uważany za nieprzewidywalny.

Ograniczenie prognozy cen kryptowalut
Sagar zauważył, że chociaż uczenie maszynowe jest znanym narzędziem do prognozowania cen giełdowych, jego wykorzystanie w przestrzeni kryptograficznej zostało zabronione. Na poparcie swojej deklaracji dodał, że ceny kryptowalut zmieniają się w tym samym tempie wraz z rozwojem technologicznym, także z czynnikami finansowymi i politycznymi.

Proces używany do prognozowania ruchu cen obejmuje:

1- Zbieranie danych kryptograficznych na żywo.

2- Przygotowanie zebranych danych do ćwiczenia systemu neuronowego.

3- Wypróbuj mechanizm przewidywania przy użyciu systemu neuronowego LSTM.

4- Ocena wyników.

Sagar wykorzystał zestaw danych z CryptoCompare do szkolenia swojego systemu. Dodał również odsyłacz do kodu programu na GitHub i definiuje cele, których użył w normalizacji wartości danych w wersji próbnej do uczenia maszynowego.

Sagar zastosował średni błąd bezwzględny jako miarę oceny przed zaplanowaniem i wyświetleniem wyników prognoz systemu. MAE ocenia średnią wielkość błędów w zestawie prognoz niezależnie od kierunku.

Uczenie maszynowe zaczyna podnosić Steam
Oprócz prognoz cenowych, wdrażanie uczenia maszynowego w różnych sektorach zaczyna nabierać tempa.

Kilka miesięcy temu ogłoszono, że NASA chce rekrutować naukowców zajmujących się danymi, w szczególności stwierdzając, że osoby z doświadczeniem w krypto i blockchain będą miały przewagę nad innymi. Organizacja dodała, że ​​osoby z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, dużych zbiorach danych, Internecie rzeczy, statystykach i przetwarzaniu w chmurze również zostaną uwzględnione.