Kann ein Modell für maschinelles Lernen die Preise von Kryptowährungen vorhersagen?

Könnte ein maschinelles Lernmodell möglicherweise die volatilen Preise von Kryptowährungen mit einiger Genauigkeit vorhersagen? Wie würde ein solches Modell angesichts der komplexen Natur der Marktkräfte und des unvorhersehbaren Verhaltens der Anleger gestaltet sein, um die Nuancen des Kryptowährungsmarktes zu erfassen? Würde es sich auf historische Daten, Nachrichtenstimmung oder eine andere Form von Input stützen? Wie würde das Modell außerdem mit der sich ständig verändernden Landschaft aus Vorschriften, technologischen Fortschritten und neuen Marktteilnehmern umgehen, die das Kryptowährungs-Ökosystem ständig neu gestalten? Gibt es schließlich einen Präzedenzfall für erfolgreiche Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Vorhersage von Preisen für Finanzanlagen, insbesondere in einem so volatilen und sich schnell entwickelnden Bereich wie Kryptowährungen?