Современность приносит новые, новаторские вещи, которые могут изменить мир.
Реальные проблемы нельзя решить, применяя простые традиционные алгоритмы и методы, поэтому создатели программного обеспечения должны использовать новые методы.
Машинное обучение является одним из таких решений.
Хотя основы машинного обучения в традиционном понимании можно проследить до конца 1940-х годов, сама технология только недавно стала популярной благодаря быстрому росту вычислительной мощности, доступной для обучения систем.
Когда дело доходит до интеллектуальных систем анализа рынка, использование инструментов машинного обучения может устранить многие недостатки традиционных методов. Платформа Cryptics активно использует методы машинного обучения для создания систем анализа крипторынков и алгоритмической торговли. Это позволяет повысить достоверность данных, получаемых в результате работы системы, тем самым снижая риски и экономя деньги инвесторов.
Ниже мы постараемся простым языком объяснить читателю суть наиболее интересных методов машинного обучения и примеры применения этих решений на практике.
1. Статистический анализ временных рядов с помощью нейронных сетей
При анализе информации о криптовалютных транзакциях существует два типа данных, которые должны обрабатываться системой аналитики. Первый тип — это необработанные данные, полученные непосредственно через API транзакции. Эти данные обычно состоят из числовых значений, поддающихся математическому и статистическому анализу, и обычно имеют упорядоченную структуру.
Но есть и информация о том, что принципы и критерии ее выбора четко не определены. Например, данные из разных источников информации, таких как рейтинговые агентства, социальные сети, информация об уровне интереса инвесторов к тому или иному продукту и т. д.
В общем случае для получения желаемых результатов необходимо проанализировать весь набор данных и выявить закономерность. Для достижения этой цели система Cryptics использует технологию статистического анализа временных рядов с алгоритмами машинного обучения.
Проще говоря, алгоритмы будут назначать каждому типу данных определенные объекты, которые могут быть представлены набором параметров, описывающих их состояние. Связные множества всех объектов анализируются нейронной сетью с использованием метода отображения Кохонена. Это позволяет алгоритму решить задачу поиска похожих объектов и их группировки.
2. Модель ценообразования капитальных активов и оценка рисков
Модель оценки капитальных активов (CAPM) — это модель, используемая для оценки прибыльности финансовых активов. Суть этой модели предполагает наличие высоколиквидного рынка актива, например, криптовалюты, что позволяет сделать вывод о том, что величина требуемой прибыли не полностью определяется текущим уровнем удельных характеристик риска актива, как и размер прибыли в криптовалютах в целом определяется общими характеристиками риска.
Используя эту модель в сочетании с методами машинного обучения, Cryptics может анализировать доходность и риск конкретной криптографической деятельности в режиме реального времени с достаточной точностью.
3. Интегрированные учащиеся
В основе использования обучающего ансамбля лежит идея изучения нескольких базовых объектов в одной и той же выборке данных и использования объединения результатов от разных объектов для прогнозирования криптографического механизма последующих изменений. Математической основой этого метода является теорема о суде присяжных, сформулированная в начале восемнадцатого века.
Согласно этой теореме решения, принятые большинством участников после анализа, с наибольшей вероятностью будут правильными. Это позволяет сети анализировать рыночные индикаторы, которые мало или совсем не влияют на изменения обменного курса, и строить решение на основе этих индикаторов, чтобы ошибка в общей выборке данных была меньше, чем ошибка, возникающая при применении каждого индикатора в отдельности.
4.Q-learning
Q-обучение или обучение с подкреплением использует обратную связь для повышения производительности нейронных сетей. По результатам работы алгоритма формируется функция полезности. В результате этой функции алгоритм получает данные о прошлом опыте, что позволяет исключить умышленную потерю тех или иных деталей развития событий.
Конечно, это только вершина айсберга машинного обучения, и в этой статье невозможно подытожить всю подсистему Cryptics и технические подходы, используемые в рамках. Каждая широкая тема и описание с конкретными инструментами и формулами, расчеты требуют много места для объяснения.
Использование инструментов машинного обучения позволяет нашим продуктам значительно улучшить работу алгоритмов, положительно влияя на эффективность всей системы.
благодарныйДу СяофанОбзор этой статьи.