Криптовалюта — глобально развивающаяся концепция, известная многим, но понятная лишь немногим. Криптовалюта — это революция денежных рынков, которая может быть загадкой для одних, несчастьем для одних, лотереей для одних и многим другим для других. Это вошло в историю, заставив весь мир задаться вопросом, что это такое?

Сейчас вряд ли найдется какой-либо банк, бухгалтерская фирма, компания-разработчик программного обеспечения или правительство, которые не занимались исследованием криптовалют. Итак, дайте нам знать концепцию, которая шаг за шагом перевернула финансовый мир с ног на голову.

Предприниматели со всего мира постоянно инвестируют в блокчейн и криптовалюту, увидев огромный рост блокчейна в Индии. Но прежде чем принять решение погрузиться в это безбрежное море, постарайтесь открыть для себя общий скелет подхода к криптотрейдингу и получить четкое представление о криптовалюте, блокчейне и их свойствах. обмен

Надеюсь, эта статья даст вам общее представление о том, как машинное обучение используется в крипто-трейдинге.

Расскажите нам, как использовать программное обеспечение с поддержкой машинного обучения в сфере финансовых инвестиций.

Оптимизация или автоматизация криптовалютных рынков на основе блокчейна.

Что такое криптовалюта?

Криптовалюта — это виртуальные или цифровые деньги, основанные на технологии блокчейн, защищенной криптографией, что делает практически невозможным подделку или двойную трату. Слово «криптовалюта» происходит от методов шифрования, которые предназначены для защиты сети.

Создание криптовалюты

Производство или создание криптовалют отличается от производства или создания обычных денег. Нет центрального органа, который выпускает новые банкноты; вместо этого криптовалюты генерируются с помощью процесса, известного как майнинг.

Как работает процесс криптовалюты?

Криптовалюта — это передача криптовалюты или монет в цифровом виде с помощью технологии блокчейн. Другими словами, это цифровая кассовая система без центрального объекта. Криптовалюты контролируются через протокол P2P.

Блокчейн — это технология, которая поддерживает почти все криптовалюты. Это децентрализованная публичная книга или реестр, в котором хранятся записи о каждой транзакции, выполненной в этой криптовалюте. Вместо того, чтобы размещаться на центральном сервере, реестр находится в открытом доступе и размещается всеми, кто хочет внести свой вклад в его безопасность. Транзакции собираются в так называемые «блоки». Эти транзакции проверяются майнерами криптовалюты, чтобы гарантировать их легитимность. Это делается для того, чтобы избежать двойного расходования валюты, а также для обеспечения совпадения входных и выходных расходов.

Машинное обучение и криптовалюта

Люди, инвестировавшие в криптовалюты, с трудом могут предсказать рыночную тенденцию. Так

Машинное обучение и торговля с помощью ИИ в последние годы привлекли растущий интерес криптоинвесторов.

Эти инвесторы используют этот метод, чтобы проверить предположения о том, что неэффективность рынка криптовалюты может быть использована для получения причудливой прибыли путем прогнозирования их тенденций.

Благодаря машинному обучению валюты на основе блокчейна оказываются немного более предсказуемыми, хотя и не менее изменчивыми, и готовы стать более безопасными и стабильными системами, чем они были до его различных реализаций.

Что такое машинное обучение?

  • Это одна из самых важных и интересных областей или областей применения искусственного интеллекта [ИИ].
  • Это позволяет системам или гаджетам изучать, предсказывать, интерпретировать и импровизировать данные, не указывая им каждый раз явно, что делать.
  • Нам больше не нужно явно описывать все шаги в программировании приложений, как раньше, из-за машинного обучения.
  • С другой стороны, гаджет/система проходит обучение на наборе данных, который является весьма достаточным и компетентным для построения модели, которая облегчает и поддерживает устройство для принятия решений на основе их более раннего изучения данных.

Машинное обучение и криптотрейдинг

Машинное обучение используется в криптоторговле четырьмя основными способами, упомянутыми ниже. Они есть

  • Анализ потоков

Самый лучший и лучший способ определить долгосрочную эффективность данного актива — это анализ потока его средств. Изучая способ перевода средств известными организациями и сравнивая его с ранее известными наборами данных, машинное обучение может помочь людям прогнозировать изменения стоимости актива. Зная об этом, инвесторы смогут безопасно прыгнуть до того, как разразится катастрофа. Применений этого множество в криптопространстве, что делает такого рода машинное обучение чем-то, что будет абсолютно необходимо для успешной торговли в будущем.

  • Классификация адресов

Одним из других основных применений машинного обучения в криптоторговле является использование машинного обучения для классификации адресов кошельков. Выяснив, какие адреса кошельков являются торговыми кошельками и индивидуальными кошельками, модели машинного обучения могут изучить поведение криптовалютных бирж, где раньше это было невозможно из-за нехватки полных наборов данных.

  • Анализ торгового поведения

Машинное обучение помогает людям понять эффективность активов на рынке криптовалют. Он также используется, чтобы узнать о торговых моделях конкретных инвесторов.

В заданном наборе инвесторов такого рода машинное обучение используется для выявления инвесторов в группах и выяснения того, как они вкладывают свой капитал, по шаблонам, которым они следуют.

  • Обнаружение мошенничества.

Среди наиболее полезных подходов машинное обучение позиционируется для применения в криптосфере для обнаружения мошеннических транзакций.

Это связано с тем, что природа криптовалют позволяет трейдерам, которые их используют, быть более или менее анонимными.

Благодаря этой особенности криптобирж любой ущерб, который могут нанести мошенники, является постоянным.

Поэтому существует острая необходимость в более серьезном подходе к предотвращению мошенничества, чем тот, который был бы применен к фиатным валютам.

Машинное обучение является идеальным выбором для решения вышеупомянутых проблем.

Это связано с тем, что машинное обучение использует систему предотвращения, состоящую как из машин, так и из людей-аналитиков, поддерживающих друг друга в цикле обратной связи для решения проблем.

Это оказывает большое влияние на любого отдельного трейдера. Разрабатывая более безопасный и более стабильный рынок для трейдеров, чтобы обменивать свои криптовалюты внутри, биржи, такие как Coin base, гарантируют, что криптовалюты по-прежнему будут возможной концепцией.

Использование чат-ботов

AI и ML существенно привнесли ценность в повседневную жизнь инвесторов благодаря многочисленным высококачественным включениям, например, чат-ботам. Чат-боты шагнули вперед в том, как происходит торговля, потому что трейдерам стало проще не только общаться с чат-ботом, но и иметь доступ к истории выписок. Более того, чат-боты учатся сами и не требуют вмешательства человека.

Недостатки машинного обучения в криптоторговле

  • Модели не дают абсолютно реальной корреляции между их прогнозами и реальными результатами.
  • Они не знакомят инвесторов с потенциальными рисками.
  • Машинное обучение можно применять только в том случае, если торговля идет по определенной схеме; если шаблона нет, то машинное обучение бесполезно.
  • Торговля криптовалютой — это нестабильный объект. Вам потребуются полные знания в области машинного обучения и криптотрейдинга, чтобы тщательно определить свои подходы, которые могут быть очень сложными.

Криптовалюты и машинное обучение также могут показаться качественной, но сложной задачей для погружения. Тем не менее, мы хотим быть внимательными, чтобы увидеть, что многие передовые компании начали просто принимать криптовалюту в качестве способа оплаты. Эти организации также начали их зарабатывать при поддержке машинного обучения. В настоящее время вряд ли найдется какой-либо банк, бухгалтерская фирма, компания-разработчик программного обеспечения или правительство, которые не проводили исследования в области криптовалюты, блокчейна и машинного обучения.

Несмотря на свои преимущества и недостатки, применение машинного обучения в криптоторговле никуда не денется, особенно там, где эмоции могут привести к ловушкам, когда дело доходит до принятия решений.

ML — это хорошо структурированный метод проб и ошибок и методов оптимизации, и нет сомнений, почему его в любом случае выбирают выше человека, выполняющего ту же функцию.

Машинное обучение предлагается для торговли, поскольку оно преодолевает человеческие ограничения, но оно требуется только для работы экспертов. Поскольку параметры, по которым должна быть категоризирована информация, являются неопределенными, неспециалисты не рекомендуются. Некоторые подключили финансы, такие как фонд Medallion, Citadel, D.E. Утверждается, что Шоу использует стратегии машинного обучения для покупки и продажи. Однако объем, в котором эти стратегии машинного обучения реализуются при покупке и продаже, остается неизвестным посторонним, равно как и вклад методов машинного обучения в стандартную общую производительность этих финансов.

По мере того, как блокчейн и машинное обучение будут расти, мы сможем постоянно искать потрясающие инновации в каждой области, чтобы действительно позволить покупателям лучше понять рынки, на которых они торгуют.