Дослідження пропонує нову модель ціноутворення опціонів біткойна на основі ШІ

Дослідження пропонує нову модель ціноутворення опціонів біткойна на основі ШІ

Мітка часу: 22 жовтня 2023 р., 5:15

Нещодавнє дослідження виявило інноваційну модель ціноутворення опціонів біткойн на базі штучного інтелекту (AI).

Ця ультрасучасна модель ідеально поєднується Ціна біткойн дані про динаміку та настрої, використовуючи можливості нейронних мереж. За словами людей, обізнаних у цьому питанні, результатом є різке зменшення помилок ціноутворення, доведення їх до 3%. Суть цього нововведення, згідно витягу з вчитися, це переконання, що,

«Нейронні мережі пропонують гнучкий параметричний метод, заснований на їх універсальному наближенні теоретичних результатів».

Розширена AI модель ціноутворення

За іншим вчитисявідома модель Блека-Шоулза, представлена ​​в 1973 році, традиційно домінувала в методології ціноутворення опціонів. Однак суворі припущення та властива суб’єктивність, пов’язана з його параметрами, часто призводили до суперечливих результатів. Зокрема, ця модель намагалася вирішити лептокуртичну поведінку розподілу повернення та унікальні проблеми мінливість посмішки і косо.

У пошуках альтернативи дослідники випробували різні моделі, такі як моделі дерев, моделювання Монте-Карло та метод кінцевих різниць. Кожен із них має свої сильні сторони. Наприклад, у той час як моделі дерева мають подібність до моделі Блека-Шоулза в певних умовах, моделювання Монте-Карло враховує випадкові поштовхи, що перевищують можливості моделей дерева. Тим часом метод скінченних різниць використовує зовсім іншу схему моделювання.

Проте зміною гри цього дослідження стала інтеграція нейронних мереж.

Ці непараметричні моделі, підкріплені їхньою вдосконаленою прогностичною продуктивністю, показали перспективу, затьмаривши класичні моделі. Такі моделі нейронної мережі мають досвід виняткової продуктивності у прогнозуванні цін на похідні цінні папери.

Чому саме нейронні мережі?

Сила нейронних мереж полягає в їхній адаптивності та здатності до навчання, особливо коли ринки нестабільні. Наприклад, Yao et al. (2000) виявили, що нейронні мережі перевершують модель Блека-Шоулза у прогнозуванні цін, пов’язаних із ф’ючерсами на індекс Nikkei 225, особливо на турбулентних ринках. Це відкриття проклало дослідникам шлях до вивчення потенціалу нейронних мереж у криптовалюта.

Інтеграція штучного інтелекту та нейронних мереж у моделі ціноутворення означає не лише підвищення точності. Йдеться про адаптацію до динамічної та нестабільної природи ринків, особливо тих, що розвиваються, як-от криптовалюти. Ринок криптовалют на чолі з Біткойн, представляє унікальні виклики та можливості для трейдерів і дослідників. Запропонований у цьому дослідженні двоетапний підхід — спочатку використання параметричних методів, таких як моделі дерев і моделювання Монте-Карло, а потім уточнення цих прогнозів за допомогою нейронних мереж — є багатообіцяючим кроком вперед у розумінні та використанні складної динаміки цін біткойна.

Виграш Grayscale від Landmark ETF підвищує біткойн (BTC) на 7%

Виграш Grayscale від Landmark ETF підвищує біткойн (BTC) на 7%

Погляд у майбутнє торгівлі біткойнами

Команда крипто ринок постійно розвивається, створюючи нові виклики та можливості. Традиційних моделей, які передбачають ринкову ефективність і відсутність арбітражу, може бути недостатньо. Однак, стрибково-дифузійна модель представлене в дослідженні пропонує надійну відправну точку для фінансового інжинірингу, спеціально розробленого для криптовалют.

Цей підхід не є просто академічним; це має практичне значення. На думку експертів, розуміння цінової дії біткойна, включаючи рівні підтримки та опору, лінії тренду та ринкові індикатори, має вирішальне значення для інвесторів і трейдерів. Передові інструменти штучного інтелекту, такі як Avorak AI, уже прокладають шлях, розрізняючи закономірності, прогнозуючи тенденції та рекомендуючи оптимальні торгові стратегії. Для тих, кого лякають тонкощі торгівлі біткойнами, інструменти штучного інтелекту спрощують процес, надаючи безцінне розуміння та аналіз ринку в реальному часі.

На думку експертів, хоча біткойн і криптовалюти залишаються в основному незвіданою територією, інтеграція штучного інтелекту та нейронних мереж у моделі ціноутворення свідчить про багатообіцяюче майбутнє. Зменшення помилок ціноутворення лише до 3% вказує на невикористаний потенціал ШІ у фінансовій інженерії. Оскільки криптопростір розвивається та розгортається більше досліджень, є всі підстави вважати, що штучний інтелект відіграватиме все більш важливу роль у формуванні його майбутнього.

Часова мітка:

Більше від МетаНовини