P&R de criptomoedas
Quais métodos de aprendizado de máquina são usados em criptomoedas?
Quais métodos de aprendizado de máquina são usados em criptomoedas?
Dario
Mon Sep 09 2024
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6 respostas
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Você poderia explicar os vários métodos de aprendizado de máquina utilizados no domínio da criptomoeda?
Estamos olhando para algoritmos de aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada ou talvez técnicas de aprendizagem por reforço?
Como é que estas abordagens contribuem para tarefas como a previsão de tendências de mercado, a deteção de fraudes ou a otimização de estratégias de negociação?
Além disso, quais bibliotecas ou estruturas específicas são comumente empregadas neste domínio e como elas facilitam a integração do aprendizado de máquina em aplicações de criptomoeda?
6 respostas
ZenMindfulness
Wed Sep 11 2024
As criptomoedas operam com base em um princípio fundamental de computação paralela, que permite que suas transações sejam processadas simultaneamente.
Essa característica abre caminhos para o emprego de técnicas avançadas de aprendizado de máquina para analisar e prever tendências de mercado.
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DigitalDuke
Tue Sep 10 2024
Uma dessas técnicas é a regressão geral de mínimos quadrados, que ajuda a identificar padrões em dados históricos, minimizando a soma dos resíduos quadrados.
Este método pode ser particularmente útil na previsão de preços de criptomoedas.
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Giuseppe
Tue Sep 10 2024
Algoritmos de heterocedasticidade condicional autoregressiva variável no tempo (TARCH) e autoregressão vetorial (VAR) também são adições valiosas ao kit de ferramentas de análise de criptomoeda.
O TARCH modela o agrupamento de volatilidade, enquanto o VAR captura a interdependência entre vários preços de criptomoedas, fornecendo insights sobre seu co-movimento.
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SamuraiWarrior
Tue Sep 10 2024
Outra ferramenta poderosa é a rede Long Short-Term Memory (LSTM), que se destaca no aprendizado de dependências de longo prazo em sequências de dados.
Ele pode capturar relações intrincadas entre os preços das criptomoedas e vários fatores ao longo do tempo.
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amelia_harrison_architect
Tue Sep 10 2024
Bi-LSTM, uma extensão do LSTM, aprimora ainda mais suas capacidades ao processar dados nas direções direta e reversa.
Este fluxo bidirecional permite uma compreensão mais abrangente da dinâmica do mercado de criptomoedas.
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