Študija predlaga nov model določanja cen možnosti Bitcoin, ki ga poganja umetna inteligenca

Nedavna študija je razkrila inovativen model določanja cen možnosti Bitcoin, ki ga poganja umetna inteligenca (AI).

Ta najsodobnejši model brezhibno združuje Bitcoin cena podatke o dinamiki in razpoloženju, ki izkoriščajo zmogljivosti nevronskih mrež. Po mnenju ljudi, ki so seznanjeni s to zadevo, je rezultat dramatično zmanjšanje napak pri določanju cen, in sicer na 3 %. Jedro te inovacije, glede na izvleček iz študija, je prepričanje,

"Nevronske mreže ponujajo prilagodljivo parametrično metodo, ki temelji na njihovem univerzalnem približku teoretičnih rezultatov."

Cenovni model, izboljšan z AI

Po drugem študija, znani Black-Scholesov model, uveden leta 1973, tradicionalno prevladuje v metodologiji določanja cen opcij. Vendar pa so stroge predpostavke in inherentna subjektivnost, povezana z njegovimi parametri, pogosto povzročile nedosledne rezultate. Natančneje, ta model se je trudil obravnavati leptokurtično vedenje porazdelitve donosa in edinstvene izzive volatilnosti nasmehi in poševnosti.

V iskanju alternative so raziskovalci preizkusili različne modele, kot so modeli dreves, simulacija Monte Carlo in metoda končnih razlik. Vsak od teh ima svoje prednosti. Na primer, medtem ko so drevesni modeli v določenih pogojih podobni Black-Scholesovemu modelu, se simulacija Monte Carlo prilagodi naključnim sunkom, ki presegajo zmogljivosti drevesnih modelov. Medtem pa metoda končne razlike uporablja povsem drugačno simulacijsko shemo.

Vendar pa je sprememba te študije integracija nevronskih mrež.

Modeli napovedovanja cen bitcoinov, ki temeljijo na poglobljenem učenju in uporabljajo informacije o verigi blokov bitcoinov. #ml papirja

– globoke nevronske mreže (DNN),
– modeli dolgega kratkoročnega spomina (LSTM),
– konvolucijske nevronske mreže (CNN)https://t.co/Sxy13zbvwc pic.twitter.com/vieLhqCyDC

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

Ti neparametrični modeli, podprti z njihovo napredno napovedno zmogljivostjo, so obetavno zasenčili klasične modele. Takšni modeli nevronskih mrež imajo izjemno uspešnost pri napovedovanju cen izvedenih vrednostnih papirjev.

Zakaj nevronske mreže?

Moč nevronskih mrež je v njihovi prilagodljivosti in zmožnosti učenja, zlasti kadar so trgi nestanovitni. Na primer, Yao et al. (2000) so odkrili, da nevronske mreže prekašajo Black-Scholesov model pri napovedovanju cen, povezanih s terminskimi pogodbami na indeks Nikkei 225, zlasti na turbulentnih trgih. Ta ugotovitev je raziskovalcem utrla pot do raziskovanja potenciala nevronskih mrež v cryptocurrency.

Pri integraciji umetne inteligence in nevronskih mrež v cenovne modele ne gre le za večjo natančnost. Gre za prilagajanje dinamični in nestanovitni naravi trgov, zlasti tistim v vzponu, kot so kriptovalute. Trg kriptovalut, ki ga vodi Bitcoin, predstavlja edinstvene izzive in priložnosti za trgovce in raziskovalce. Dvostopenjski pristop, predlagan v tej študiji – najprej z uporabo parametričnih tehnik, kot so drevesni modeli in simulacija Monte Carlo, nato pa izboljšanje teh napovedi z uporabo nevronskih mrež – predstavlja obetaven korak naprej pri razumevanju in izkoriščanju kompleksne dinamike cen Bitcoina.

Pogled v prihodnost trgovanja z bitcoini

O kripto trg se nenehno razvija in predstavlja tako nove izzive kot priložnosti. Tradicionalni modeli, ki predvidevajo tržno učinkovitost in odsotnost arbitraže, morda ne bodo zadostovali. Vendar pa je skok-difuzijski model predstavljeno v študiji ponuja trdno izhodišče za finančni inženiring, prilagojen za kriptovalute.

Ta pristop ni le akademski; ima praktične posledice. Po mnenju strokovnjakov je razumevanje gibanja cene Bitcoina, vključno z ravnmi podpore in odpora, trendnimi črtami in tržnimi kazalniki, ključnega pomena za vlagatelje in trgovce. Napredna orodja AI, kot je Avorak AI, že utirajo pot z razločevanjem vzorcev, napovedovanjem trendov in priporočanjem optimalnih strategij trgovanja. Za tiste, ki jih prestrašijo zapletenosti trgovanja z bitcoini, orodja umetne inteligence poenostavljajo postopek, zagotavljajo neprecenljive vpoglede in analizo trga v realnem času.

Po mnenju strokovnjakov, medtem ko Bitcoin in kriptovalute ostajajo večinoma neraziskano ozemlje, vključevanje umetne inteligence in nevronskih mrež v cenovne modele nakazuje obetavno prihodnost. Zmanjšanje napak pri določanju cen na zgolj 3 % kaže na neizkoriščen potencial umetne inteligence v finančnem inženiringu. Ko kriptoprostor dozoreva in se razvija več raziskav, obstajajo vsi razlogi za domnevo, da bo imela umetna inteligenca vse pomembnejšo vlogo pri oblikovanju njegove prihodnosti.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://metanews.com/study-proposes-a-new-bitcoin-option-pricing-model-driven-by-ai/