هوش مصنوعی برای پیش بینی قیمت cryptocurrency

مشتری با ایده راه اندازی به ما آمد تا یک مدل هوش مصنوعی را برای تجزیه و تحلیل بازار cryptocurrency تهیه کند. از آنجا که او قبلاً الگوریتمی را برای تجارت خودکار Cryptocurrency ایجاد کرده است ، وی تصمیم گرفت ویژگی پیش بینی قیمت Cryptocurrency را نیز به آن اضافه کند.

راه حل برای پیش بینی قیمت برای رمزنگاری ، پردازش زبان طبیعی ، تجزیه و تحلیل احساسات و الگوریتم های یادگیری ماشین (LSTM) را ترکیب می کند. این داده های زیادی را به دست می آورد و به شما می گوید که چه ارزهای رمزنگاری شده برای سرمایه گذاری در آن و تلاش برای به حداکثر رساندن بازده شما.

محصول ارزش را به:

معامله گران خصوصی که می خواهند از سیستم هوش مصنوعی و پیش بینی روند قیمت رمزنگاری دریافت کنند.

شرکت های حرفه ای که نیاز به ارزیابی یک پیش بینی جامع برای کل بازار رمزنگاری در زمان واقعی ، مدیریت نمونه کارها ، سرمایه گذاری ها ، مدیریت ریسک و غیره دارند.

فناوری و ابزارها

تجزیه و تحلیل احساسات تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده پردازش زبان طبیعی رمز هوش مصنوعی فراگیری ماشین چلیکون پیتون نوت بوک Jupyter

راه حل

تیم اختصاصی Unicsoft مسئول تهیه یک راه حل پیش بینی قیمت cryptocurrency بر اساس مدل های LSTM و تجزیه و تحلیل احساسات از انجمن ها و کانال های رمزنگاری بود. این مدل پیش بینی 4 نوع قیمت را ارائه می دهد: "باز" ، "بالا" ، "کم" ، "نزدیک" برای هر رمزنگاری به صورت جداگانه.

فرآیندهای مدل پیش بینی قیمت به طور مداوم توسط موتور AI بازسازی می شود ، به طور بالقوه در یک حلقه بروزرسانی ثابت. این مدل در زمان واقعی کار می کند.

این مدل هر تعداد از پارامترهای ورودی را می پذیرد (معماری شبکه به شما امکان می دهد بسیاری از ویژگی های بازار فنی یک رمزنگاری منتخب را اضافه کنید) ، و پیش بینی با قیمت های مشخص ("باز" ، "بالا" ، "کم" یا "بسته" را پیش بینی می کند.) در خروجی. این معماری همچنین یک روش ساده برای اضافه کردن پارامترهای جدید به خط پیش بینی در آینده فراهم می کند: به عنوان مثال ، پیش بینی حجم بودجه برای این رمزنگاری یا شاخص دیگر. هیچ تغییر کد قابل توجهی لازم نخواهد بود: پارامترهای انعطاف پذیر قبلاً در راه حل تعبیه شده اند.

در حال حاضر ، مدل ها با یک مرحله زمانی یک روز کار می کنند و به مدت 7 روز پیش بینی می کنند (فاصله پیش بینی قابل تنظیم است). با این حال ، راه حل می تواند برای داده های ورودی ساعتی و افق پیش بینی شده در ساعت ها اعمال شود. این راه حل در نوت بوک Python ، Jupyter مستقر شده است که برای اهداف نمایشی مستقر شده است. کلیه مستندات و کد به موقع و مطابق با الزامات اولیه به مشتری تحویل داده شد.

نتیجه

این تیم طی چهار هفته راه حل کاملاً آماده برای پیش بینی قیمت cryptocurrency ایجاد کرد. چالش های اصلی این بود:

تحقیق و انتخاب معماری مدل بهینه برای پیش بینی قیمت cryptocurrency در این راه حل.

بهبود کیفیت پیش بینی ، بهینه سازی زمان و منابع برای آموزش مدل و پیش بینی در زمان واقعی. در نتیجه مشتری مدلی را با دقت 73 ٪ - 90 ٪ پیش بینی دریافت کرد.

همچنین ، ما مواد نمایشی را در مورد این راه حل به مشتری ارائه دادیم. به مشتری این امکان را می دهد که قابلیت های این راه حل را هم به متخصصان در هوش مصنوعی و هم برای بازرگانان بازار سرمایه گذاری و همچنین علاقه مندان به سرمایه گذاری در این پروژه نشان دهد. بنابراین مشتری فرصتی برای جذب کاربران و سرمایه گذاران جدید به محصول مستقر در هوش مصنوعی خود دارد.