Undersøgelse foreslår ny prismodel for Bitcoin-optioner drevet af AI

Undersøgelse foreslår ny prismodel for Bitcoin-optioner drevet af AI

Tidsstempel: 22. oktober 2023 kl. 5

En nylig undersøgelse har afsløret en innovativ prismodel for Bitcoin-optioner drevet af kunstig intelligens (AI).

Denne state-of-the-art model kombineres problemfrit Bitcoin pris dynamik og sentimentdata, der udnytter de neurale netværks muligheder. Ifølge folk, der er bekendt med sagen, er resultatet en dramatisk reduktion af prissætningsfejl, hvilket bringer dem ned til 3 %. Denne innovations kerne, ifølge et uddrag fra studere, er troen på, at

"Neurale netværk tilbyder en fleksibel parametrisk metode baseret på deres universelle tilnærmelse af teoretiske resultater."

Den AI-forbedrede prismodel

Per en anden studere, har den berømte Black-Scholes-model, der blev introduceret i 1973, traditionelt domineret metoden til prisfastsættelse af optioner. Imidlertid resulterede de stringente antagelser og iboende subjektivitet knyttet til dens parametre ofte i inkonsistente resultater. Specifikt kæmpede denne model for at adressere den leptokurtiske adfærd af returfordelinger og de unikke udfordringer ved volatilitet smiler og skæver.

I søgen efter et alternativ har forskere testet forskellige modeller, såsom træmodeller, Monte Carlo-simuleringen og finite difference-metoden. Hver af disse har sine styrker. For eksempel, mens træmodeller har ligheder med Black-Scholes-modellen under visse forhold, rummer Monte Carlo-simuleringen tilfældige stød ud over træmodellernes muligheder. I mellemtiden bruger den endelige forskelsmetode et helt andet simuleringsskema.

Denne undersøgelses game-changer er imidlertid integrationen af ​​neurale netværk.

Disse ikke-parametriske modeller, styrket af deres avancerede prædiktive ydeevne, har vist sig lovende i at overgå klassiske modeller. Sådanne neurale netværksmodeller har en track record med enestående ydeevne i at forudsige priser på afledte værdipapirer.

Hvorfor neurale netværk?

Neurale netværks styrke ligger i deres tilpasningsevne og læringsevner, især når markederne er volatile. For eksempel, Yao et al. (2000) opdagede, at neurale netværk klarede sig bedre end Black-Scholes-modellen med hensyn til at forudsige priser relateret til Nikkei 225-indeksfutures, især på turbulente markeder. Dette fund banede vejen for forskere til at udforske potentialet i neurale netværk i cryptocurrency.

At integrere AI og neurale netværk i prismodeller handler ikke kun om øget nøjagtighed. Det handler om at tilpasse sig markedernes dynamiske og volatile karakter, især nye markeder som kryptovalutaer. Kryptovalutamarkedet, ledet af Bitcoin, giver unikke udfordringer og muligheder for handlende og forskere. Denne undersøgelses foreslåede to-trins tilgang - for det første ved at bruge parametriske teknikker som træmodeller og Monte Carlo-simuleringen og derefter forfine disse forudsigelser ved hjælp af neurale netværk - repræsenterer et lovende skridt fremad i forståelsen og udnyttelsen af ​​Bitcoins komplekse prisdynamik.

Grayscale's Landmark ETF-gevinst øger Bitcoin (BTC) med 7 %

Grayscale's Landmark ETF-gevinst øger Bitcoin (BTC) med 7 %

Ser på fremtiden for Bitcoin-handel

kryptotermarkedet er i konstant udvikling og byder på både nye udfordringer og muligheder. Traditionelle modeller, som forudsætter markedseffektivitet og fravær af arbitrage, er muligvis ikke tilstrækkelige. Imidlertid spring-diffusion model præsenteret i undersøgelsen giver et robust udgangspunkt for finansiel teknik skræddersyet til kryptovalutaer.

Denne tilgang er ikke kun akademisk; det har praktiske konsekvenser. Ifølge eksperter er forståelsen af ​​Bitcoins prishandling, herunder støtte- og modstandsniveauer, trendlinjer og markedsindikatorer, afgørende for investorer og handlende. Avancerede AI-værktøjer som Avorak AI baner allerede vejen ved at skelne mønstre, forudsige tendenser og anbefale optimale handelsstrategier. For dem, der er skræmt af forviklingerne ved Bitcoin-handel, forenkler AI-værktøjer processen, hvilket giver uvurderlig indsigt og markedsanalyse i realtid.

Ifølge eksperter, mens Bitcoin og kryptovalutaer forbliver stort set ukendt territorium, signalerer integration af AI og neurale netværk i prismodeller en lovende fremtid. At reducere prissætningsfejl til blot 3 % indikerer det uudnyttede potentiale af AI inden for finansiel teknik. Efterhånden som kryptorummet modnes og mere forskning udfolder sig, er der al mulig grund til at tro, at AI vil spille en stadig større rolle i at forme dets fremtid.

Tidsstempel:

Mere fra MetaNews