Hindistonlik olim Bitcoin-ni real vaqtda bashorat qiladigan dastur ishlab chiqmoqda

Nusxa savdosi uchun xizmat. Bizning Algo avtomatik ravishda savdolarni ochadi va yopadi.

L2T Algo minimal xavf bilan yuqori daromadli signallarni taqdim etadi.

24/7 kriptovalyuta savdosi. Siz uxlayotganingizda biz savdo qilamiz.

Muhim afzalliklarga ega 10 daqiqa o'rnatish. Qo'llanma sotib olish bilan birga beriladi.

79% muvaffaqiyat darajasi. Bizning natijalarimiz sizni hayajonlantiradi.

Oyiga 70 tagacha savdo. 5 dan ortiq juftlik mavjud.

Oylik obuna £58 dan boshlanadi.

L2T Nimadir

sh.b.

Natijalar

Hindistonning Vellore Texnologiya Instituti ma'lumot mutaxassisi uzoq muddatli qisqa muddatli xotira asab tizimidan foydalangan holda kripto-valyuta narxlarini real vaqtda prognoz qilishning yangi texnikasini ishlab chiqdi.

2-dekabr kuni nashr qilingan nashrga ko'ra, Abinxav Sagar odatda taxmin qilinmaydigan bozorda narxlar harakatini prognoz qilish uchun mashinasozlik texnologiyasidan foydalanish jarayonini tushuntirdi.

Kripto-valyutada narxlarni prognoz qilish bo'yicha cheklash
Sagar ta'kidlashicha, garchi mashinasozlik fond bozori narxlarini prognoz qilishda ma'lum vosita bo'lsa-da, uni kripto makonida ishlatish taqiqlangan. O'zining deklaratsiyasini qo'llab-quvvatlash uchun u kripto narxlari texnologik o'zgarishlar bilan bir xil tezlikda, shuningdek moliyaviy va siyosiy omillar bilan harakatlanishini qo'shimcha qildi.

Narxlar harakatini bashorat qilishda foydalaniladigan jarayon quyidagilarni o'z ichiga oladi:

1- jonli kripto ma'lumotlarini to'plash.

2- to'plangan ma'lumotlarni asab tizimining amaliyoti uchun tayyorlash.

3- LSTM asab tizimidan foydalanib bashorat qilish mexanizmidan foydalanib ko'ring.

4- natijalarni baholash.

Sagar o'z tizimini o'qitish uchun CryptoCompare-dan ma'lumotlar to'plamidan foydalangan. Shuningdek, u GitHub-dagi dastur kodiga havola qo'shdi va mashinada o'rganish uchun sinov paytida ma'lumotlar qiymatlarini normallashtirishda foydalangan maqsadlarini aniqladi.

Sagar tizimning prognozlari natijalarini rejalashtirish va namoyish etishdan oldin baholash o'lchovi sifatida O'rtacha Mutlaq Xatolardan foydalangan. MAE yo'nalishidan qat'i nazar, prognozlar to'plamidagi xatolarning o'rtacha kattaligini baholaydi.

Buxoriy yig'ishni boshlash uchun mashinani o'rganish
Narxlarni prognoz qilishdan tashqari, turli sohalarda mashinasozlikni o'rganish o'zlashtirilmoqda.

Bir necha oy oldin NASA kripto va blockchain tajribasiga ega bo'lganlar boshqalarga nisbatan ustunlikka ega bo'lishini ta'kidlab, ma'lumot olimlarini jalb qilmoqchi ekanligi e'lon qilingan edi. Tashkilot qo'shimcha ravishda mashinani o'rganish, katta ma'lumotlar, Internet narsalar, statistika va bulutli hisoblash bo'yicha tajribaga ega bo'lganlar ham alohida e'tiborga olinadi.