Ang Indian Scientist ay Bumuo ng Programa Na Nagtataya sa Bitcoin Sa Real-Time

Serbisyo para sa copy trading. Ang aming Algo ay awtomatikong nagbubukas at nagsasara ng mga trade.

Ang L2T Algo ay nagbibigay ng mataas na kumikitang mga signal na may kaunting panganib.

24/7 na pangangalakal ng cryptocurrency. Habang natutulog ka, nagtitinda tayo.

10 minutong pag-setup na may malaking pakinabang. Ang manwal ay ibinigay kasama ng pagbili.

79% Rate ng tagumpay. Ang aming mga resulta ay masasabik sa iyo.

Hanggang 70 trade bawat buwan. Mayroong higit sa 5 pares na magagamit.

Magsisimula ang buwanang subscription sa £58.

L2T Isang bagay

telegrama

MGA RESULTA

Ang isang siyentipiko ng data sa Vellore Institute of Technology ng India ay bumuo ng isang bagong pamamaraan para sa pagtataya ng mga presyo ng cryptocurrency sa real-time sa pamamagitan ng paggamit ng isang Long Short-Term Memory neural system.

Ayon sa isang publikasyong balita noong ika-2 ng Disyembre, ipinaliwanag ni Abinhav Sagar ang proseso na kasangkot sa paggamit ng teknolohiya sa pag-aaral ng makina upang mataya ang paggalaw ng presyo sa isang merkado na sa pangkalahatan ay itinuturing na hindi mahulaan.

Paghihigpit sa Pagtataya ng Presyo sa Cryptocurrency
Sinabi ni Sagar na bagaman ang pag-aaral ng makina ay isang kilalang tool sa pagtataya ng mga presyo ng stock market, ipinagbabawal ang paggamit nito sa espasyo ng crypto. Upang maibalik ang kanyang deklarasyon, idinagdag niya na ang mga presyo ng crypto ay gumagalaw sa parehong bilis sa mga teknolohikal na pagpapaunlad, pati na rin sa mga salik sa pananalapi at pampulitika.

Ang proseso na ginamit sa pagtataya ng kilusan ng presyo ay kinabibilangan ng:

1- Koleksyon ng live na data ng crypto.

2- Paghahanda ng nakolektang data para sa pagsasanay ng neural system.

3- Subukan ang mekanismo ng prediksyon gamit ang LSTM neural system.

4- Pagtatasa sa mga resulta.

Ginamit ni Sagar ang isang dataset mula sa CryptoCompare upang sanayin ang kanyang system. Nagdagdag din siya ng isang link sa code para sa programa sa GitHub at tinukoy ang mga layunin na ginamit niya sa gawing normal ang mga halaga ng data sa pagsubok para sa pag-aaral ng makina.

Gumamit si Sagar ng isang mean Absolute Error bilang isang hakbang sa pagtatasa bago planuhin at ipakita ang mga natuklasan ng mga pagtataya ng system. Sinusuri ng MAE ang average na lakas ng mga error sa isang hanay ng mga pagtataya anuman ang direksyon.

Pag-aaral ng Makina Simula sa Pagkuha ng Steam
Bukod sa mga pagtataya sa presyo, ang pag-aampon ng pag-aaral ng makina sa iba't ibang mga sektor ay nagsisimula nang pumili ng singaw.

Ito ay inihayag ilang buwan na ang nakakaraan na ang NASA ay naghahanap upang kumalap ng mga siyentipiko ng data, partikular na nagsasaad na ang mga may kadalubhasaan sa crypto at blockchain ay magkakaroon ng gilid sa iba. Nagpatuloy ang samahan na idagdag na ang mga may karanasan sa pag-aaral ng makina, malaking data, Internet of Things, istatistika at cloud computing ay bibigyan din ng eksklusibong pagsasaalang-alang.