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Die Antwort auf die Vorhersage von Bitcoin könnte in künstlicher Intelligenz liegen

Während Bitcoin versucht, einen Teil des Glanzes zurückzugewinnen, den es Ende 2017 hatte, als es fast 20 US-Dollar erreichte, 000 im Wert, Investoren fragen sich immer noch, wie man eine solch volatile Währung vorhersagen kann.

Als Kryptowährung, es gibt keine physische Form, die Bitcoin Wert verleiht, Daher ist es unmöglich, eine traditionelle fundamentale Analyse der Währung durchzuführen. Folglich, Viele Anleger verfolgen die sogenannten technischen Handelsindikatoren (geometrische Muster, die aus historischen Preisen und Handelsvolumina konstruiert wurden), um die zukünftige Bewegung von Bitcoin zu verstehen und vorherzusagen.

Einige Forscher haben mit großen komplizierten Modellen Erfolg gefunden. Diese haben jedoch manchmal Hunderte von Variablen (oder Prädiktoren), und es ist schwierig, Schlüsselfaktoren zu bestimmen oder die Replizierbarkeit solcher Ansätze zu testen. Es ist auch schwer zu verstehen, welche Faktoren die Bitcoin-Schwankungen auf dem Markt wirklich antreiben.

Seit über 20 Jahren, Ich habe die Anwendungen von KI im Finanzwesen erforscht. An der Lang School of Business and Economics der Universität Welfen, mein Co-Autor und ehemaliger Doktorand Robert Adcock und ich haben ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) entwickelt, um die Vorhersehbarkeit von Bitcoin-Preisen zu testen.

Schwankungen vorhersagen

Als Prädiktoren haben wir technische Indikatoren verwendet, die als gleitender Durchschnitt bezeichnet werden. Gleitende Durchschnitte werden gebildet, indem die Preise über einen Zeitraum (z. B. 50 oder 200 Tage) gemittelt und zusammen mit den Preisen als Linie gezeichnet werden. Der Grund für die Verwendung gleitender Durchschnitte ist, dass, wenn der Preis von Bitcoin heute höher oder niedriger als der Durchschnittspreis der letzten 50 oder 200 Tage ist, Händler könnten mit der Entstehung eines Auf- oder Abwärtstrends rechnen.

Wenn Bitcoin unberechenbar ist, dann wird nicht erwartet, dass unser Modell das Random-Walk-Modell schlägt – im Wesentlichen es ist nicht besser als zu raten.

Jedoch, Unser Modell lieferte einige sehr interessante Ergebnisse bezüglich der Vorhersagbarkeit von Bitcoin im Laufe der Zeit und während Phasen ungewöhnlicher Volatilität.

Prognosen zu künstlicher Intelligenz

Unter Verwendung täglicher Beobachtungen von 2011-2018, Wir haben ein KNN mit drei Prädiktoren erstellt:Renditen, 50-Tage-Kauf-Verkauf-Signal und 200-Tage-Kauf-Verkauf-Signal.

Wir haben auch ein ANN-Modell getestet, das den Volatilitätsindex (VIX) der Chicago Board Options Exchange umfasst, um zu sehen, ob die Aktienmarktvolatilität einen spürbaren Einfluss auf die Bitcoin-Bewegungen hatte. Der VIX ist ein Index, der theoretische 30-Tage-Markterwartungen basierend auf dem S&P 500 Index liefert. Höhere Werte von VIX weisen darauf hin, dass der Markt einen großen Swing machen wird.

Künstliche neuronale Netze funktionieren ähnlich wie die Grundfunktionen des menschlichen Gehirns. Unser Modell verwendet Prädiktoren, oder Eingaben, und Ausgaben (die tägliche Preisänderung von Bitcoin) und versucht, aus allen Daten ein Muster zu lernen. Er testet seine Muster weiter, bis er einen optimalen Punkt erreicht, an dem weitere Tests überflüssig sind. Diese fortschrittlichen Modelle bilden das Rückgrat vieler KI-Lernprogramme, die in Wirtschaft und Technik verwendet werden.

Durch die Kombination der technischen Analyse von Bitcoin und neuronalen Netzwerken, Wir hofften, dass das ANN ein Muster unter den Daten finden würde, das es uns ermöglichte, zukünftige Renditen genauer vorherzusagen.

Nicht-traditionelle Anleger

Tatsächlich ist es unserem KNN-Modell gelungen, den Vorhersagefehler des Random Walk über den gesamten Beobachtungszeitraum um etwa fünf bis zehn Prozent zu reduzieren. Diese prognostizierten Verbesserungen sind statistisch signifikant, Dies weist darauf hin, dass die tägliche Vorhersage der Bitcoin-Preise kein Rätselraten mehr ist. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Bitcoin nicht davon beeinflusst wird, wie sich der Aktienmarkt ändert. was darauf hindeutet, dass traditionelle Marktinvestoren und Investoren in Bitcoin zwei verschiedene Gruppen sind.

Wir haben die Daten auch in vier Teilstichproben mit ähnlichen Zeitrahmen unterteilt, um die Marktineffizienzen weiter zu vergrößern. Die Vorhersageleistung unseres KNN hat sich innerhalb dieser Teilstichproben weiter verbessert.

Eine Unterstichprobe, Laufzeit von Oktober 2014 bis Juni 2016, lieferte die besten Ergebnisse der Studie. Das isolierte 200-Tage-Signalmodell übertraf den Random Walk um 43,55 Prozent. Wir stellten fest, dass diese Teilstichprobe im Vergleich zu den anderen drei Teilstichproben eine geringe Volatilität aufwies und der stabilste Zeitraum der von uns beobachteten Daten war. Im Wesentlichen, eine größere Marktvolatilität erschwert das Erlernen von Datenmustern und das Training des KNN-Modells.

Neben der Preisgenauigkeit Wir haben auch beobachtet, wie oft unsere KNN-Modelle richtig vorhersagten, ob die Preise steigen oder fallen würden. Unser wichtigstes umfassendes Modell für den gesamten Zeitraum 2011-2018 hatte eine Vorhersagegenauigkeit von fast 63 Prozent. Anders ausgedrückt, Der Bitcoin-Handel mit unserem Modell wäre im Durchschnitt profitabler, als zufällige Kauf- und Verkaufsaufträge zu platzieren, die eine Gewinnchance von 50 Prozent haben.

Spekulation und Vorhersageblasen

Im Vergleich zu anderen Vorhersagemodellen Unser KNN lieferte die genaueste und zuverlässigste Vorhersagemethode für Bitcoin. Wir kamen zu dem Schluss, dass die historische Entwicklung der täglichen Bitcoin-Preise prädiktiven Trends (oder Blasen) folgte, die sich möglicherweise aus der spekulativen Natur des Kryptowährungshandels ergeben.

Wir glauben, dass die Zukunft der Bitcoin-Prognosen – und vielleicht auch der Investitionen im Allgemeinen – in den Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz und künstlichen neuronalen Netzen liegt. Während die Leute über die Vorzüge von Bitcoin als Währung streiten mögen, wir können es zumindest als faszinierende – und jetzt leichter vorhersagbare – Ware schätzen.

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