Специалист по данным из индийского Технологического института Веллуру, обрисовал метод прогнозирования цен на криптовалюты в реальном времени с использованием нейронной сети.
Абинхав Сагар использовал четырехэтапный метод технологии машинного обучения для прогнозирования цен. Он включает в себя: 1) сбор данных по криптовалютам в реальном времени; 2) подготовка данных для обучения нейронной сети; 3) тестирование прогноза с использованием нейронной сети; 4) визуализация результатов прогноза. Необходимые данные были взяты из сервиса CryptoCompare.
В результате оказалось, что хотя машинное обучение и достигло некоторого успеха в прогнозировании цен на фондовом рынке, его применение в области криптовалют не очень успешно. Сагар пояснил, что цены на криптовалюту колеблются в соответствии со скоростью развития технологий, экономическими факторами, факторами безопасности и политическими влияниями. Все эти данные невозможно учесть и проанализировать, поэтому предсказание нейронной сети отличается от реальных цен. Тем не менее, ученый выложил код на GitHub и все желающие могут присоединиться к работе.
