Μελέτη προτείνει νέο μοντέλο τιμολόγησης επιλογών Bitcoin που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη

Μια πρόσφατη μελέτη αποκάλυψε ένα καινοτόμο μοντέλο τιμολόγησης επιλογών Bitcoin που υποστηρίζεται από τεχνητή νοημοσύνη (AI).

Αυτό το μοντέλο τελευταίας τεχνολογίας συνδυάζεται άψογα Τιμή Bitcoin δυναμική και δεδομένα συναισθήματος, αξιοποιώντας τις δυνατότητες των νευρωνικών δικτύων. Σύμφωνα με άτομα που γνωρίζουν το θέμα, το αποτέλεσμα μειώνει δραματικά τα σφάλματα τιμολόγησης, μειώνοντάς τα στο 3%. Ο πυρήνας αυτής της καινοτομίας, σύμφωνα με ένα απόσπασμα από το μελέτη, είναι η πεποίθηση ότι,

«Τα νευρωνικά δίκτυα προσφέρουν μια ευέλικτη παραμετρική μέθοδο που βασίζεται στην καθολική τους προσέγγιση των θεωρητικών αποτελεσμάτων».

Το μοντέλο τιμολόγησης ενισχυμένο με AI

Ανά άλλον μελέτη, το διάσημο μοντέλο Black-Scholes που εισήχθη το 1973 κυριαρχεί παραδοσιακά στη μεθοδολογία τιμολόγησης δικαιωμάτων προαίρεσης. Ωστόσο, οι αυστηρές υποθέσεις και η εγγενής υποκειμενικότητα που συνδέονται με τις παραμέτρους του συχνά οδηγούσαν σε ασυνεπή αποτελέσματα. Συγκεκριμένα, αυτό το μοντέλο δυσκολεύτηκε να αντιμετωπίσει τη λεπτοκουρτική συμπεριφορά των διανομών επιστροφής και τις μοναδικές προκλήσεις του μεταβλητότητα χαμόγελα και λοξές.

Στην αναζήτηση μιας εναλλακτικής λύσης, οι ερευνητές έχουν δοκιμάσει διάφορα μοντέλα, όπως μοντέλα δέντρων, την προσομοίωση Monte Carlo και τη μέθοδο των πεπερασμένων διαφορών. Κάθε ένα από αυτά έχει τα δυνατά του σημεία. Για παράδειγμα, ενώ τα μοντέλα δέντρων έχουν ομοιότητες με το μοντέλο Black-Scholes σε ορισμένες συνθήκες, η προσομοίωση Monte Carlo δέχεται τυχαία κρούσεις πέρα ​​από τις δυνατότητες των μοντέλων δέντρων. Εν τω μεταξύ, η μέθοδος των πεπερασμένων διαφορών χρησιμοποιεί ένα εντελώς διαφορετικό σχήμα προσομοίωσης.

Ωστόσο, ο τρόπος που αλλάζει το παιχνίδι αυτής της μελέτης είναι η ενοποίηση των νευρωνικών δικτύων.

Μοντέλα πρόβλεψης τιμών Bitcoin που βασίζονται σε βαθιά μάθηση χρησιμοποιώντας πληροφορίες blockchain Bitcoin. #ml χαρτί

– βαθιά νευρωνικά δίκτυα (DNN),
– μοντέλα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM),
– συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN)https://t.co/Sxy13zbvwc pic.twitter.com/vieLhqCyDC

— Carl Carrie (@🏠) (@carlcarrie) Σεπτέμβριος 27, 2019

Αυτά τα μη παραμετρικά μοντέλα, ενισχύονται από την προηγμένη προγνωστική τους απόδοση, έχουν δείξει πολλά υποσχόμενα ξεπερνώντας τα κλασικά μοντέλα. Τέτοια μοντέλα νευρωνικών δικτύων έχουν ιστορικό εξαιρετικών επιδόσεων στην πρόβλεψη τιμών για τίτλους παραγώγων.

Γιατί νευρωνικά δίκτυα;

Η δύναμη των νευρωνικών δικτύων έγκειται στην προσαρμοστικότητά τους και στις ικανότητές τους μάθησης, ειδικά όταν οι αγορές είναι ασταθείς. Για παράδειγμα, οι Yao et al. (2000) ανακάλυψε ότι τα νευρωνικά δίκτυα ξεπέρασαν το μοντέλο Black-Scholes στην πρόβλεψη τιμών που σχετίζονται με τα συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσης του δείκτη Nikkei 225, ιδιαίτερα σε ταραγμένες αγορές. Αυτό το εύρημα άνοιξε το δρόμο για τους ερευνητές να εξερευνήσουν τις δυνατότητες των νευρωνικών δικτύων cryptocurrency.

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης και των νευρωνικών δικτύων σε μοντέλα τιμολόγησης δεν αφορά μόνο την αυξημένη ακρίβεια. Πρόκειται για την προσαρμογή στη δυναμική και ασταθή φύση των αγορών, ειδικά σε αναδυόμενες όπως τα κρυπτονομίσματα. Η αγορά κρυπτονομισμάτων, με επικεφαλής τον Bitcoin, παρουσιάζει μοναδικές προκλήσεις και ευκαιρίες για εμπόρους και ερευνητές. Η προτεινόμενη προσέγγιση δύο σταδίων αυτής της μελέτης - πρώτα, χρησιμοποιώντας παραμετρικές τεχνικές όπως μοντέλα δέντρων και την προσομοίωση Monte Carlo και στη συνέχεια βελτιστοποίηση αυτών των προβλέψεων χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα - αντιπροσωπεύει ένα πολλά υποσχόμενο βήμα προς τα εμπρός στην κατανόηση και τη μόχλευση της πολύπλοκης δυναμικής των τιμών του Bitcoin.

Κοιτάζοντας το μέλλον των συναλλαγών Bitcoin

Η κρυπτογραφημένη αγορά εξελίσσεται συνεχώς, παρουσιάζοντας νέες προκλήσεις και ευκαιρίες. Τα παραδοσιακά μοντέλα, τα οποία προϋποθέτουν την αποτελεσματικότητα της αγοράς και την απουσία αρμπιτράζ, ενδέχεται να μην αρκούν. Ωστόσο, το μοντέλο άλματος-διάχυσης που παρουσιάζεται στη μελέτη προσφέρει ένα ισχυρό σημείο εκκίνησης για τη χρηματοοικονομική μηχανική προσαρμοσμένη στα κρυπτονομίσματα.

Αυτή η προσέγγιση δεν είναι απλώς ακαδημαϊκή. έχει πρακτικές επιπτώσεις. Σύμφωνα με ειδικούς, η κατανόηση της δράσης των τιμών του Bitcoin, συμπεριλαμβανομένων των επιπέδων υποστήριξης και αντίστασης, των γραμμών τάσης και των δεικτών της αγοράς, είναι ζωτικής σημασίας για τους επενδυτές και τους εμπόρους. Τα προηγμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όπως το Avorak AI ανοίγουν ήδη το δρόμο διακρίνοντας μοτίβα, προβλέποντας τάσεις και προτείνοντας βέλτιστες στρατηγικές συναλλαγών. Για όσους τρομάζουν από τις περιπλοκές των συναλλαγών Bitcoin, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης απλοποιούν τη διαδικασία, παρέχοντας ανεκτίμητες πληροφορίες και ανάλυση αγοράς σε πραγματικό χρόνο.

Σύμφωνα με τους ειδικούς, ενώ το Bitcoin και τα κρυπτονομίσματα παραμένουν σε μεγάλο βαθμό αχαρτογράφητη περιοχή, η ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης και νευρωνικών δικτύων σε μοντέλα τιμολόγησης σηματοδοτεί ένα πολλά υποσχόμενο μέλλον. Η μείωση των σφαλμάτων τιμολόγησης σε μόλις 3% υποδηλώνει τις αναξιοποίητες δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στη χρηματοοικονομική μηχανική. Καθώς ο χώρος κρυπτογράφησης ωριμάζει και ξεδιπλώνεται περισσότερη έρευνα, υπάρχει κάθε λόγος να πιστεύουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα διαδραματίσει όλο και πιο σημαντικό ρόλο στη διαμόρφωση του μέλλοντός της.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://metanews.com/study-proposes-a-new-bitcoin-option-pricing-model-driven-by-ai/