Nhà khoa học Ấn Độ phát triển chương trình dự báo về Bitcoin trong thời gian thực

Dịch vụ sao chép giao dịch. Algo của chúng tôi tự động mở và đóng giao dịch.

Thuật toán L2T cung cấp các tín hiệu có lợi nhuận cao với rủi ro tối thiểu.

Giao dịch tiền điện tử 24/7. Trong khi bạn ngủ, chúng tôi giao dịch.

Thiết lập 10 phút với những lợi thế đáng kể. Sách hướng dẫn được cung cấp khi mua hàng.

79% Tỷ lệ thành công. kết quả của chúng tôi sẽ kích thích bạn.

Lên đến 70 giao dịch mỗi tháng. Có hơn 5 cặp có sẵn.

Đăng ký hàng tháng bắt đầu từ £ 58.

L2T gì đó

TELEGRAM

KẾT QUẢ

Một nhà khoa học dữ liệu tại Viện Công nghệ Vellore của Ấn Độ đã phát triển một kỹ thuật mới để dự báo giá tiền điện tử theo thời gian thực thông qua việc sử dụng hệ thống thần kinh Trí nhớ ngắn hạn dài.

Theo một ấn phẩm tin tức vào ngày 2 tháng XNUMX, Abinhav Sagar đã giải thích quy trình liên quan đến việc sử dụng công nghệ máy học để dự báo biến động giá trong một thị trường thường được coi là không thể đoán trước.

Hạn chế về dự báo giá đối với tiền điện tử
Sagar lưu ý rằng mặc dù học máy là một công cụ được biết đến trong việc dự báo giá thị trường chứng khoán, nhưng việc sử dụng nó trong không gian tiền điện tử đã bị cấm. Để ủng hộ tuyên bố của mình, ông nói thêm rằng giá tiền điện tử di chuyển cùng tốc độ với sự phát triển công nghệ, cũng như các yếu tố tài chính và chính trị.

Quá trình được sử dụng trong dự báo biến động giá bao gồm:

1- Thu thập dữ liệu tiền điện tử trực tiếp.

2- Chuẩn bị dữ liệu thu thập được cho việc thực hành hệ thống thần kinh.

3- Thử cơ chế dự đoán bằng hệ thống thần kinh LSTM.

4- Đánh giá kết quả.

Sagar đã sử dụng tập dữ liệu từ CryptoCompare để đào tạo hệ thống của mình. Anh ấy cũng đã thêm một liên kết vào mã của chương trình trên GitHub và xác định các mục tiêu mà anh ấy đã sử dụng để chuẩn hóa các giá trị dữ liệu trong thử nghiệm học máy.

Sagar đã sử dụng Sai số tuyệt đối trung bình làm thước đo đánh giá trước khi lập kế hoạch và hiển thị kết quả dự báo của hệ thống. MAE đánh giá mức độ sai sót trung bình trong một tập hợp các dự báo bất kể hướng đi.

Học máy bắt đầu sử dụng Steam
Bên cạnh dự báo về giá, việc áp dụng học máy trong các lĩnh vực khác nhau đang bắt đầu phát triển.

Cách đây vài tháng, NASA đã thông báo rằng NASA đang tìm cách tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu, đặc biệt tuyên bố rằng những người có chuyên môn về tiền điện tử và blockchain sẽ có lợi thế hơn những người khác. Tổ chức này tiếp tục nói thêm rằng những người có kinh nghiệm về học máy, dữ liệu lớn, Internet vạn vật, thống kê và điện toán đám mây cũng sẽ được xem xét độc quyền.