অধ্যয়ন এআই দ্বারা চালিত নতুন বিটকয়েন বিকল্প মূল্য নির্ধারণের মডেলের প্রস্তাব করে

অধ্যয়ন এআই দ্বারা চালিত নতুন বিটকয়েন বিকল্প মূল্য নির্ধারণের মডেলের প্রস্তাব করে

সময় স্ট্যাম্প: 22 অক্টোবর, 2023 5:15 পূর্বাহ্ন

একটি সাম্প্রতিক গবেষণায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) দ্বারা চালিত একটি উদ্ভাবনী বিটকয়েন বিকল্প মূল্যের মডেল প্রকাশ করা হয়েছে।

এই অত্যাধুনিক মডেলটি নির্বিঘ্নে একত্রিত করে বিটকয়েন দাম গতিবিদ্যা এবং সেন্টিমেন্ট ডেটা, নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষমতার ব্যবহার। বিষয়টির সাথে পরিচিত ব্যক্তিদের মতে, ফলাফল নাটকীয়ভাবে মূল্যের ত্রুটি হ্রাস করছে, তাদের 3% এ নামিয়ে আনছে। এই উদ্ভাবন এর মূল, থেকে একটি নির্যাস অনুযায়ী অধ্যয়নবিশ্বাস হল যে,

"নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাত্ত্বিক ফলাফলগুলির সর্বজনীন আনুমানিকতার ভিত্তিতে একটি নমনীয় প্যারামেট্রিক পদ্ধতি অফার করে।"

AI-বর্ধিত মূল্যের মডেল

অন্য প্রতি অধ্যয়ন, 1973 সালে প্রবর্তিত বিখ্যাত ব্ল্যাক-স্কোলস মডেলটি ঐতিহ্যগতভাবে বিকল্প মূল্য পদ্ধতিতে প্রাধান্য পেয়েছে। যাইহোক, এর পরামিতিগুলির সাথে আবদ্ধ কঠোর অনুমান এবং অন্তর্নিহিত সাবজেক্টিভিটি প্রায়শই অসামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফলের ফলে। বিশেষত, এই মডেলটি রিটার্ন বিতরণের লেপ্টোকারটিক আচরণ এবং এর অনন্য চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করতে লড়াই করেছিল অবিশ্বাস হাসি এবং তির্যক।

একটি বিকল্পের সন্ধানে, গবেষকরা বিভিন্ন মডেল পরীক্ষা করেছেন, যেমন গাছের মডেল, মন্টে কার্লো সিমুলেশন এবং সসীম পার্থক্য পদ্ধতি। এই প্রতিটি তার শক্তি আছে. উদাহরণস্বরূপ, যখন গাছের মডেলগুলি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে ব্ল্যাক-স্কোলস মডেলের সাথে সাদৃশ্য বহন করে, তখন মন্টে কার্লো সিমুলেশন গাছের মডেলগুলির ক্ষমতার বাইরে এলোমেলো ধাক্কাগুলিকে সামঞ্জস্য করে। এদিকে, সসীম পার্থক্য পদ্ধতি সম্পূর্ণ ভিন্ন সিমুলেশন স্কিম ব্যবহার করে।

এই গবেষণার গেম-চেঞ্জার, তবে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একীকরণ।

এই নন-প্যারামেট্রিক মডেলগুলি, তাদের উন্নত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা দ্বারা শক্তিশালী, শাস্ত্রীয় মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে যাওয়ার প্রতিশ্রুতি দেখিয়েছে। এই ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলির ডেরিভেটিভ সিকিউরিটিজের দামের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে ব্যতিক্রমী কর্মক্ষমতার ট্র্যাক রেকর্ড রয়েছে।

নিউরাল নেটওয়ার্ক কেন?

নিউরাল নেটওয়ার্কের শক্তি তাদের অভিযোজনযোগ্যতা এবং শেখার ক্ষমতার মধ্যে নিহিত, বিশেষ করে যখন বাজারগুলি অস্থির হয়। উদাহরণস্বরূপ, ইয়াও এট আল। (2000) আবিষ্কার করেছে যে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি Nikkei 225 ইনডেক্স ফিউচারের সাথে সম্পর্কিত দামের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে ব্ল্যাক-স্কোলস মডেলকে ছাড়িয়ে গেছে, বিশেষ করে অশান্ত বাজারে। এই অনুসন্ধান গবেষকদের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের সম্ভাব্যতা অন্বেষণ করার পথ প্রশস্ত করেছে cryptocurrency.

মূল্যের মডেলগুলিতে এআই এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে একীভূত করা কেবলমাত্র বর্ধিত নির্ভুলতা সম্পর্কে নয়। এটি বাজারের গতিশীল এবং অস্থির প্রকৃতির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার বিষয়ে, বিশেষ করে ক্রিপ্টোকারেন্সির মতো উদীয়মান। নেতৃত্বে ক্রিপ্টোকারেন্সি মার্কেট Bitcoin, ব্যবসায়ী এবং গবেষকদের জন্য অনন্য চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগ উপস্থাপন করে। এই অধ্যয়নের প্রস্তাবিত দুই-পর্যায়ের পদ্ধতি-প্রথম, ট্রি মডেল এবং মন্টে কার্লো সিমুলেশনের মতো প্যারামেট্রিক কৌশলগুলি ব্যবহার করা এবং তারপরে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে সেই ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে পরিমার্জন করা-বিটকয়েনের জটিল মূল্য গতিবিদ্যাকে বোঝার এবং লাভ করার ক্ষেত্রে একটি প্রতিশ্রুতিশীল পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে।

গ্রেস্কেলের ল্যান্ডমার্ক ETF জয় বিটকয়েনকে (BTC) 7% বাড়িয়ে দিয়েছে

গ্রেস্কেলের ল্যান্ডমার্ক ETF জয় বিটকয়েনকে (BTC) 7% বাড়িয়ে দিয়েছে

বিটকয়েন ট্রেডিং এর ভবিষ্যত দেখছি

সার্জারির ক্রিপ্টো বাজার ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, নতুন চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগ উভয়ই উপস্থাপন করছে। ঐতিহ্যগত মডেল, যা বাজারের দক্ষতা এবং সালিশের অনুপস্থিতিকে অনুমান করে, যথেষ্ট নাও হতে পারে। তবে জাম্প-ডিফিউশন মডেল গবেষণায় উপস্থাপিত ক্রিপ্টোকারেন্সির জন্য তৈরি করা আর্থিক প্রকৌশলের জন্য একটি শক্তিশালী সূচনা পয়েন্ট অফার করে।

এই পদ্ধতিটি নিছক একাডেমিক নয়; এটা ব্যবহারিক প্রভাব আছে. বিশেষজ্ঞদের মতে, বিটকয়েনের মূল্য ক্রিয়া বোঝা, সমর্থন এবং প্রতিরোধের মাত্রা, ট্রেন্ডলাইন এবং বাজারের সূচকগুলি সহ, বিনিয়োগকারী এবং ব্যবসায়ীদের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Avorak AI-এর মতো উন্নত AI সরঞ্জামগুলি ইতিমধ্যেই বিচক্ষণ প্যাটার্ন, পূর্বাভাস প্রবণতা এবং সর্বোত্তম ট্রেডিং কৌশলগুলির সুপারিশ করে পথ তৈরি করছে। যারা বিটকয়েন ট্রেডিং এর জটিলতায় ভীত হয়ে পড়ে তাদের জন্য, AI টুলগুলি প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে, অমূল্য অন্তর্দৃষ্টি এবং রিয়েল-টাইম মার্কেট বিশ্লেষণ প্রদান করে।

বিশেষজ্ঞদের মতে, যদিও বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টোকারেন্সিগুলি মূলত অজানা অঞ্চল থেকে যায়, মূল্যের মডেলগুলিতে এআই এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে একত্রিত করা একটি প্রতিশ্রুতিশীল ভবিষ্যতের ইঙ্গিত দেয়। মূল্যের ত্রুটিগুলিকে মাত্র 3% এ হ্রাস করা আর্থিক প্রকৌশলে AI এর অপ্রয়োজনীয় সম্ভাবনাকে নির্দেশ করে। ক্রিপ্টো স্পেস পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে এবং আরও গবেষণা প্রকাশ পায়, বিশ্বাস করার প্রতিটি কারণ রয়েছে যে AI এর ভবিষ্যত গঠনে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো মেটানিউজ