Studie foreslår ny prismodell for Bitcoin-opsjoner drevet av AI

Studie foreslår ny prismodell for Bitcoin-opsjoner drevet av AI

Tidsstempel: 22. oktober 2023 5:15

En fersk studie har avslørt en innovativ prismodell for Bitcoin-opsjon drevet av kunstig intelligens (AI).

Denne toppmoderne modellen kombineres sømløst Bitcoin pris dynamikk og sentimentdata, utnytter mulighetene til nevrale nettverk. Ifølge folk som er kjent med saken, reduserer resultatet dramatisk prisfeil, og bringer dem ned til 3 %. Denne innovasjonens kjerne, ifølge et utdrag fra studere, er troen på at,

"Nevrale nettverk tilbyr en fleksibel parametrisk metode basert på deres universelle tilnærming av teoretiske resultater."

Den AI-forbedrede prismodellen

Per en annen studere, har den anerkjente Black-Scholes-modellen introdusert i 1973 tradisjonelt dominert metoden for opsjonsprising. Imidlertid resulterte de strenge forutsetningene og den iboende subjektiviteten knyttet til parametrene ofte i inkonsekvente resultater. Spesielt slet denne modellen med å adressere den leptokurtiske oppførselen til returfordelinger og de unike utfordringene til volatilitet smiler og skjever.

I jakten på et alternativ har forskere testet ulike modeller, som tremodeller, Monte Carlo-simuleringen og finite difference-metoden. Hver av disse har sine styrker. For eksempel, mens tremodeller har likheter med Black-Scholes-modellen under visse forhold, tar Monte Carlo-simuleringen plass til tilfeldige sjokk utover mulighetene til tremodeller. I mellomtiden bruker den endelige forskjellsmetoden et helt annet simuleringsskjema.

Denne studiens game-changer er imidlertid integreringen av nevrale nettverk.

Disse ikke-parametriske modellene, styrket av deres avanserte prediktive ytelse, har vist lovende i å overgå klassiske modeller. Slike nevrale nettverksmodeller har en rekord med eksepsjonell ytelse når det gjelder å forutsi priser for derivatverdipapirer.

Hvorfor nevrale nettverk?

Nevrale nettverks styrke ligger i deres tilpasningsevne og læringsevner, spesielt når markedene er volatile. For eksempel, Yao et al. (2000) oppdaget at nevrale nettverk utkonkurrerte Black-Scholes-modellen når det gjaldt å forutsi priser relatert til Nikkei 225-indeksfutures, spesielt i turbulente markeder. Dette funnet banet vei for forskere å utforske potensialet til nevrale nettverk i cryptocurrency.

Å integrere AI og nevrale nettverk i prismodeller handler ikke bare om økt nøyaktighet. Det handler om å tilpasse seg markedenes dynamiske og volatile natur, spesielt fremvoksende som kryptovalutaer. Kryptovalutamarkedet, ledet av Bitcoin, gir unike utfordringer og muligheter for handelsmenn og forskere. Denne studiens foreslåtte to-trinns tilnærming – for det første ved å bruke parametriske teknikker som tremodeller og Monte Carlo-simuleringen og deretter avgrense disse spådommene ved å bruke nevrale nettverk – representerer et lovende skritt fremover i å forstå og utnytte Bitcoins komplekse prisdynamikk.

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

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

Ser på fremtiden for Bitcoin-handel

De kryptomarkedet er i kontinuerlig utvikling, og byr på både nye utfordringer og muligheter. Tradisjonelle modeller, som forutsetter markedseffektivitet og fravær av arbitrage, er kanskje ikke tilstrekkelig. Imidlertid hoppdiffusjonsmodell presentert i studien gir et robust utgangspunkt for finansiell engineering skreddersydd for kryptovalutaer.

Denne tilnærmingen er ikke bare akademisk; det har praktiske implikasjoner. Ifølge eksperter er det avgjørende for investorer og tradere å forstå Bitcoins prishandling, inkludert støtte- og motstandsnivåer, trendlinjer og markedsindikatorer. Avanserte AI-verktøy som Avorak AI baner allerede vei ved å identifisere mønstre, forutsi trender og anbefale optimale handelsstrategier. For de som er skremt av forviklingene med Bitcoin-handel, forenkler AI-verktøy prosessen, og gir uvurderlig innsikt og markedsanalyse i sanntid.

Ifølge eksperter, mens Bitcoin og kryptovalutaer stort sett forblir ukjent territorium, signaliserer integrering av AI og nevrale nettverk i prismodeller en lovende fremtid. Å redusere prisfeil til bare 3 % indikerer det uutnyttede potensialet til AI i finansiell utvikling. Etter hvert som kryptorommet modnes og mer forskning utfolder seg, er det all grunn til å tro at AI vil spille en stadig viktigere rolle i å forme fremtiden.

Tidstempel:

Mer fra MetaNews