Tutkimus ehdottaa uutta tekoälyn ohjaamaa Bitcoin-optiohinnoittelumallia

Tuore tutkimus on paljastanut innovatiivisen Bitcoin-optiohinnoittelumallin, joka perustuu tekoälyyn (AI).

Tämä huippuluokan malli yhdistyy saumattomasti Bitcoinin hinta dynamiikka- ja tunnetietoa hyödyntäen hermoverkkojen ominaisuuksia. Asiaan perehtyneiden ihmisten mukaan lopputuloksena on hinnoitteluvirheiden dramaattinen väheneminen, jolloin ne putoavat 3 prosenttiin. Tämän innovaation ydin, otteen mukaan opiskella, onko usko, että

"Neuraaliverkot tarjoavat joustavan parametrisen menetelmän, joka perustuu teoreettisten tulosten yleiseen approksimaatioon."

Tekoälyllä tehostettu hinnoittelumalli

Toisen mukaan opiskella, vuonna 1973 esitelty tunnettu Black-Scholes -malli on perinteisesti hallinnut optioiden hinnoittelumenetelmää. Sen parametreihin sidottu tiukat oletukset ja luontainen subjektiivisuus johtivat kuitenkin usein epäjohdonmukaisiin tuloksiin. Tarkemmin sanottuna tämä malli kamppaili käsitelläkseen tuottojakaumien leptokurttista käyttäytymistä ja sen ainutlaatuisia haasteita haihtuvuus hymyilee ja vinoutuu.

Vaihtoehtoa etsiessään tutkijat ovat testanneet erilaisia ​​malleja, kuten puumalleja, Monte Carlo -simulaatiota ja äärellisen eron menetelmää. Jokaisella näistä on vahvuutensa. Esimerkiksi vaikka puumallit ovat tietyissä olosuhteissa samankaltaisia ​​kuin Black-Scholes -malli, Monte Carlo -simulaatio mukautuu satunnaisiin iskuihin, jotka ylittävät puumallien kyvyt. Samaan aikaan äärellisen eron menetelmä hyödyntää täysin erilaista simulointimenetelmää.

Tämän tutkimuksen pelin muuttaja on kuitenkin hermoverkkojen integrointi.

Syväoppimiseen perustuvat Bitcoin-hinnan ennustusmallit Bitcoin-lohkoketjutietojen avulla. #ml paperi

– syvät neuroverkot (DNN),
– pitkän lyhytaikaisen muistin (LSTM) mallit,
– konvoluutiohermoverkot (CNN)https://t.co/Sxy13zbvwc pic.twitter.com/vieLhqCyDC

- Carl Carrie (@🏠) (@carlcarrie) Syyskuu 27, 2019

Nämä ei-parametriset mallit, joita vahvistaa niiden edistynyt ennakoiva suorituskyky, ovat osoittaneet lupaavia klassisia malleja. Tällaisilla hermoverkkomalleilla on saavutettu poikkeuksellisen hyvä suorituskyky johdannaisarvopapereiden hintojen ennustamisessa.

Miksi neuroverkot?

Neuraaliverkkojen vahvuus on niiden sopeutumis- ja oppimiskyky, varsinkin kun markkinat ovat epävakaat. Esimerkiksi Yao et ai. (2000) havaitsivat, että hermoverkot ylittivät Black-Scholes-mallin Nikkei 225 -indeksifutuurien hintojen ennustamisessa, erityisesti myrskyisillä markkinoilla. Tämä löytö tasoitti tietä tutkijoille tutkia hermoverkkojen mahdollisuuksia kryptovaluutta.

Tekoälyn ja hermoverkkojen integrointi hinnoittelumalleihin ei tarkoita vain tarkkuuden lisäämistä. Kyse on sopeutumisesta markkinoiden dynaamiseen ja epävakaaseen luonteeseen, erityisesti nouseviin, kuten kryptovaluuttoihin. Kryptovaluuttamarkkinat, joita johtaa Bitcoin, tarjoaa ainutlaatuisia haasteita ja mahdollisuuksia kauppiaille ja tutkijoille. Tässä tutkimuksessa ehdotettu kaksivaiheinen lähestymistapa – ensin parametristen tekniikoiden, kuten puumallien ja Monte Carlo -simuloinnin, ja sitten näiden ennusteiden tarkentaminen hermoverkkojen avulla – edustaa lupaavaa edistystä Bitcoinin monimutkaisen hintadynamiikan ymmärtämisessä ja hyödyntämisessä.

Katse Bitcoin-kaupan tulevaisuuteen

- salausmarkkinoilla kehittyy jatkuvasti ja tarjoaa sekä uusia haasteita että mahdollisuuksia. Perinteiset mallit, joissa oletetaan markkinoiden tehokkuutta ja arbitraasin puuttumista, eivät välttämättä riitä. Kuitenkin hyppy-diffuusiomalli tutkimuksessa esitetty tarjoaa vankan lähtökohdan kryptovaluutoille räätälöidylle rahoitussuunnittelulle.

Tämä lähestymistapa ei ole vain akateeminen; sillä on käytännön seurauksia. Asiantuntijoiden mukaan Bitcoinin hintatoiminnan ymmärtäminen, mukaan lukien tuki- ja vastustustasot, trendilinjat ja markkinaindikaattorit, on ratkaisevan tärkeää sijoittajille ja kauppiaille. Kehittyneet tekoälytyökalut, kuten Avorak AI, tasoittavat jo tietä havaitsemalla malleja, ennustamalla trendejä ja suosittelemalla optimaalisia kaupankäyntistrategioita. Niille, joita Bitcoin-kaupankäynnin monimutkaisuus pelottaa, tekoälytyökalut yksinkertaistavat prosessia tarjoamalla arvokkaita oivalluksia ja reaaliaikaisia ​​markkina-analyysejä.

Asiantuntijoiden mukaan vaikka Bitcoin ja kryptovaluutat ovat suurelta osin kartoittamattomia alueita, tekoälyn ja hermoverkkojen integrointi hinnoittelumalleihin merkitsee lupaavaa tulevaisuutta. Hinnoitteluvirheiden vähentäminen vain 3 prosenttiin osoittaa tekoälyn hyödyntämättömän potentiaalin rahoitussuunnittelussa. Kun kryptoavaruus kypsyy ja tutkimus lisääntyy, on täysi syy uskoa, että tekoälyllä tulee olemaan yhä merkittävämpi rooli sen tulevaisuuden muovaamisessa.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://metanews.com/study-proposes-a-new-bitcoin-option-pricing-model-driven-by-ai/