Участник:OlyaNadler/Ученые разработали алгоритм для прогнозирования курса валюты Bitcoin

Материал из Викиновостей, свободного источника новостей

Анализ накопленной информации помогает ученым прогнозировать поведение людей, их реакцию на изменяющиеся условия окружающей среды. С помощью новых знаний можно остановить преступление, предугадать увеличение спроса на медицинские услуги и даже возможный государственный переворот. Детально изучать можно всё существующее и всё происходящее, так почему бы не попытаться предсказать цену биткойна?

Научные сотрудники лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института недавно разработали самообучающийся алгоритм, способный предсказать цену печально известной своей нестабильностью криптовалюты. Это позволило команде ученых практически удвоить свои инвестиции в эту валюту за пятьдесят дней.

Руководитель исследования Деваврат Шах (англ. Devavrat Shah) и начинающий ученый Канг Занг (англ. Kang Zhang) собрали данные обо всех масштабных обменах биткойна за каждую секунду в течение последних пяти лет, таким образом накопив более двухсот миллионов записей. Используя метод, именуемый регрессией Байеса, они научили алгоритм автоматически распознавать влияющие на цену криптовалюты закономерности в данных. В частности, каждые две секунды они предсказывали средний рост цен в течение следующих десяти секунд. Если цена была выше определенного порога, они скупали биткойны; если она была меньше противоположного порога, они продавали; если она занимала средние значения – они ничего не делали. В течение пятидесяти дней, 2872 сделки обеспечили им 189% дохода от инвестиций с коэффициэнтом Шарпа (соотношение доходности и риска) равного 4.1.

Отчет команды, посвященной коммуникациям, управлению и обработке данных, был представлен на конференции «2014 Allerton Conference»[1]. Также была опубликована научная статья «Bayesian regression and Bitcoin», содержащая все результаты проделанной работы.

Деваврат Шах, использовавший похожий подход для предсказывания популярных тем в Твиттере сообщил:

«Метод моделирования скрытых потоков, который мы разработали, основывается на предположении, что события происходят по различным сценариям. Вместо того, чтобы делать субъективные предположения о виде закономерности, мы можем просто взять данные за прошедшие годы и поместить их в прогнозирующую модель, чтобы увидеть результат.»

Ученый поделился, что биткойн привлек его внимание своим широким рядом данных и значительной базой трейдеров, часто совершающих сделки:

«Для исследования нужны данные в открытом доступе и в больших количествах. Нас также заинтриговала интересная задача прогнозирования валюты, которая постоянно колеблется в последние годы.»

В будущем, ученые заинтересованы в расширении количества данных в целях максимизации эффективности алгоритма.

Когда Деваврат Шах опубликовал исследование тем Твиттера, некоторые ученые задались вопросом: будет ли такой подход работать для биржевых цен. После того как изучение биткойна подошло к концу, он сказал, что чувствует себя уверенно при виртуальном моделировании любого меняющегося со временем множества.

Полученные результаты служат иллюстрацией предположения Деваврат Шах что в большинстве случаев, то, что можно спрогнозировать зависит от закономерностей.

Примечания[править]

  1. ↑ Сайт конференции «Allerton Conference»

Источники[править]

Источник — https://ru.wikinews.org/w/index.php?title=Участник:OlyaNadler/Ученые_разработали_алгоритм_для_прогнозирования_курса_валюты_Bitcoin&oldid=333610