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02/12/19 05:07 UTC-5

Der indische Forscher hat eine Methode zur Vorhersage der Krypto-Preise herausgegeben

Ein Experte für Analysedaten des indischen Technologieinstituts Vellore zeigte einen Weg auf, die Preise digitaler Währungen in Echtzeit vorherzusagen.

 

Wissenschaftliche Entwicklung

Die Methode basiert auf dem Einsatz der Technologie des maschinellen Lernens mit der Architektur eines neuronalen LSTM-Netzwerks (Langzeit-Kurzzeitgedächtnis). Der Wissenschaftler Abinhav Sagar zeigte den Prozess, der aus vier Schritten besteht:

1) Echtzeit-Token-Datenerfassung;

2) Ihre Vorbereitung für das Training des neuronalen Netzes;

3) Testen der Vorhersage unter Verwendung des LSTM-Netzwerks;

4) Visualisierung der Ergebnisse.

Ein Satz von Daten von CryptoCompare, wie Preis, Volumen und Öffnung, hohe und niedrige Werte, diente zum Trainieren des neuronalen Netzwerks. Laut Krypto-Nachrichten verwendete der Forscher als Indikator für die Bewertung von Prognosen auch die durchschnittliche absolute Abweichung, wobei der Durchschnittswert von Fehlern in der Prognose ohne Berücksichtigung ihrer Richtung gemessen wurde.

Abinhav Sagar veröffentlichte auf GitHub einen Link zum Code für das gesamte Projekt und beschrieb die Funktionen, die er zur Normalisierung von Datenwerten zur Vorbereitung auf maschinelles Lernen verwendete.

Obwohl maschinelles Lernen bei der Vorhersage von Börsenkursen mit einer Vielzahl von Zeitreihenmodellen erfolgreich war, ist seine Verwendung bei der Krypto-Prognose recht begrenzt. Der Grund hierfür liegt auf der Hand, da die Preise für Kryptowährungen von vielen Faktoren abhängen, z. B. vom technischen Fortschritt, vom internen Wettbewerb, vom Marktdruck, von wirtschaftlichen Problemen, von Sicherheitsproblemen, von politischen Faktoren usw. Ihre hohe Volatilität weist auch auf ein großes Potenzial für hohe Gewinne hin, wenn Es werden angemessene Handelsstrategien angewendet. Kryptowährungen sind jedoch im Vergleich zu herkömmlichen Finanzinstrumenten nach wie vor relativ unvorhersehbar. 

Interessantes in der Rubrik: Datenlager: Quantencomputer & Blockchain

 

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Editor: Aljona Deryabina
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