10 روشی که هوش مصنوعی به سرمایه گذاران در کسب درآمد در دنیای کریپتو کمک می کند

10 روش برتر هوش مصنوعی که چگونه به سرمایه گذاران کمک می کند تا پول خود را در بازار ارزهای دیجیتال سرمایه گذاری کنند.

رمزنگاری روش های پرداخت دیجیتالی هستند که با استفاده از الگوریتم های رمزنگاری ایجاد شده اند. ردیابی دستی سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال می تواند دشوار باشد زیرا بازار دائماً در نوسان است. حتی هنگام محاسبه ارزش یک ارز دیجیتال یا ساختن یک ارز دیجیتال، ممکن است اشتباهاتی رخ دهد استراتژی سرمایه گذاری. بازار در حال تحول کریپتو می تواند ردیابی و ارزش گذاری سرمایه گذاری های ارز دیجیتال را دشوار کند. تحقیق و تحلیل بازار رمز گشایی وقت گیر است اینجاست که هوش مصنوعی ارز دیجیتال می‌تواند به ساده‌سازی فرآیند کمک کند.

در اینجا چند روش وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند به سرمایه گذاران بازار کریپتو کمک کند تا درآمد کسب کنند:

1. کسب درآمد از سرمایه گذاری

کسب درآمد از داده ها یک سیستم بسیار مفید برای مشاغل کوچکی است که می خواهند ایجاد کنند رمزنگاری معاملات آسان توسعه و رشد هوش مصنوعی برای سازمان هایی که سوابق خود را نگه نمی دارند بسیار پرهزینه است. با کمک بازارهای غیرمتمرکز، مشاغل کوچک می توانند فضاهای تا حدودی گران قیمت ایجاد کنند.

2. تجزیه و تحلیل احساسات بازار

برای پردازش داده های مختلف، احساسات بازار نیاز به تجزیه و تحلیل دارد. با کمک یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل را می توان به صورت خودکار انجام داد و نتایج را می توان در مدت زمان کوتاهی تحویل داد. این به سرمایه گذاران کمک می کند تا تحلیل کنند که بازار در حال حاضر در چه مرحله ای است.

3. استفاده از پلتفرم های غیرمتمرکز

یک پلت فرم غیرمتمرکز برای ایجاد پیش بینی های همتا به همتا استفاده می شود. این پیش بینی ها بر اساس تجربه شرکت کنندگان در شبکه است. با کمک این پلتفرم های غیرمتمرکز، سرمایه گذاران می توانند پیش بینی های دقیقی در مورد ارزهای دیجیتال داشته باشند. این به آنها کمک می کند تا تجزیه و تحلیل کنند که روی کدام ارزهای دیجیتال سرمایه گذاری کنند و از کدام ارزها اجتناب کنند. افزایش دادن.

4. برای تجارت خودکار استفاده می شود

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نقش مهمی در معاملات خودکار دارند. این فعالیت های معاملاتی خودکار توسط ربات های رمزنگاری انجام می شود. ظهور ربات‌های رمزنگاری، معامله‌گران را از فعالیت‌هایی مانند نظارت بر بازارهای رمزنگاری، محاسبه زمان باز کردن موقعیت‌ها و موارد دیگر رها می‌کند. استفاده از ربات کریپتو برای تجارت دارایی های دیجیتال عامل ترس و خطرات مرتبط با تجارت را از بین می برد.

5. عملیات ارتقاء

کد یادگیری ماشینی به معامله‌گران و سرمایه‌گذاران اجازه می‌دهد تا زمانی که داده‌های بهتری در دسترس هستند، به‌راحتی عملیات خود را به‌روزرسانی کرده و دوباره آموزش دهند. این قدرت محاسباتی هوشمند به شما این امکان را می‌دهد که وظایف را هوشمندانه‌تر و کارآمدتر انجام دهید.

6. پیش بینی های دقیق

ارزش پول مجازی دائما در حال تغییر است. این کار شناسایی دستی تحقیقات بازار، تجزیه و تحلیل و پیش بینی ها را پیچیده می کند. هوش مصنوعی می‌تواند حجم وسیعی از داده‌ها را جمع‌آوری کند، بازارها را تجزیه و تحلیل کند و پیش‌بینی‌های دقیق سرمایه‌گذاری را به طور موثر و بدون خطا انجام دهد.

7. تحلیل احساسات بازار ارزهای دیجیتال

هوش مصنوعی می تواند نظرات و احساسات افراد را در مورد موضوعات خاص ارزیابی کند. تجزیه و تحلیل احساسات استفاده از هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل احساسات و نظرات افراد در مورد یک موضوع خاص است. هشدارهای دستکاری بازار را می توان با رفتار غیرعادی نشانگر احساسات تشخیص داد.

انواع متداول تجزیه و تحلیل احساسات مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل بازار ارزهای دیجیتال عبارتند از:

قطبی: هنگامی که امتیاز کل در نظر گرفته می شود، تحلیلگران و سرمایه گذاران می توانند روندها و تغییرات امتیازات را بررسی کنند.

لحن/احساس: از NLP می توان برای تجزیه و تحلیل احساسات و لحن متن استفاده کرد. بینش ها با تجزیه و تحلیل انواع مختلف احساسات به دست می آیند.

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه ممکن است شامل تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری از طریق مرتبط کردن نظرات با محصولات یا خدمات باشد.

8. شبکه های عصبی

مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی پیش‌خور عمیق، قبلاً کاربردهای متعددی در امور مالی کمی پیدا کرده‌اند، مانند پیش‌بینی نوسانات. در طرح‌های یادگیری نظارت‌شده، شبکه‌های عصبی ابزارهای مفیدی برای پیش‌بینی قیمت هستند، زیرا کاربرد آن‌ها برخلاف مدل‌های سری زمانی سنتی مانند ARIMA و پسوندهای آن، به مفروضات قوی نیاز ندارد. علاوه بر این، معماری‌های یادگیری عمیق الگوهایی را با ویژگی‌های تعمیم قابل توجهی ثبت می‌کنند و به نظر می‌رسد شبکه‌های پیشرفته LSTM برای داده‌های پیوسته مانند سری‌های زمانی مناسب‌تر هستند. با این حال، یادگیری عمیق اغلب متهم به فقدان نظریه اصلی است که بتواند جعبه سیاه آن را بشکند.

9. کسب درآمد از Crypto Insights

پردازش زبان طبیعی (NLP) به دانشمندان داده و توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا مدل هایی ایجاد کنند که معامله گران بتوانند از آنها برای دریافت داده های خوب و تمیز استفاده کنند. تکنیک های AI NLP را می توان برای طبقه بندی داده ها و استخراج موجودیت ها بر اساس ویژگی های خاص مانند نام ارز، نوع سند، موسس ارز و غیره استفاده کرد.

دانشمندان داده می‌توانند بینش‌های معاملاتی دقیقی را به گونه‌ای ارائه کنند که معامله‌گران و سرمایه‌گذاران غیر فنی بتوانند از طریق داشبورد یا رابط بصری آن را درک کنند. سرمایه گذاران و معامله گران می توانند از دانش به دست آمده برای افزایش سود خود استفاده کنند.

10. بلاک چین برای چارچوب

این یک نوع صفحه گسترده یا خواننده است که تمام تراکنش های بیت کوین را با استفاده از منابع شبکه بزرگ بیت کوین همتا به همتا تأیید و تأیید می کند. این به شرکت کنندگان اجازه می دهد تا تسویه تراکنش ها را ایمن کنند، تراکنش ها را کامل کنند و دارایی ها را با هزینه کم منتقل کنند." داده های مربوط به بلاک چین ماهیت زمان دارند و طول زنجیره به طور مداوم در حال افزایش است. این بدان معناست که بلاک چین یک نوع غیرمتمرکز است که یک سرویس مهر زمانی را پیاده سازی می کند.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.fintechnews.org/10-ways-ai-is-assisting-investors-in-making-money-in-the-crypto-world/