区块链新闻
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全球化与合规双驱动：BYDFi正式加入韩国CODEVASP联盟
BYDFi加密货币交易所于2024年11月27日完成了里程碑式的合规突破—正式入驻韩国CODEVASP联盟。此举不仅大大提升了BYDFi在韩国市场的合规可信度，也展现了平台在国际化加密货币交易所合规领域上的持续努力。与此同时...
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品牌营销狂欢，卡塔尔世界杯Candy Club准备怎么玩？
2022年卡塔尔世界杯倒计时不足一个月，各大品牌今年的营销大战已提前开始，先比赛一步进入火热的“备战”状态。 CandyClub.io,全球首家加密币社交在线游戏平台，以自己独特的方式加入到这场世界杯商业狂欢，推出...
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MPC引爆信息安全全生态
区块链是一种链式结构,是将数据块遵循时间顺序组合并与密码学、共识机制、智能合约等技术结合所形成的一种去中心化的公共账簿技术。区块链技术极大限度弥补了传统技术数据容易被篡改盗用和真实性不足等问题,可以...
区块链应用创新
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ATK全球震撼开启，文娱产业重获新生
2020年初，随着一场新冠肺炎的全球蔓延，实体行业遭遇经营压力和瓶颈。然而，疫情之下，区块链行业却逆势增长，有统计数据显示，2020年2月，全球披露的区块链应用项目明显增多，环比增长27.6%。区块链技术应用的...
区块链技术创新
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南卡罗来纳州参议院将区块链视为关键的新兴技术
南卡罗来纳州参议院通过了一项决议，承认区块链技术的潜力。 该州对新兴技术的新推动 该法案被称为“参议院决议案，以承认新兴的区块链技术的重要性，并呼吁南卡罗来纳州的居民加入以鼓励在我们州...
印度数据科学家提出了实时预测比特币价格的深度学习方法
发布时间：2019/12/05 区块链新闻 浏览：855
Abinhav Sagar使用长短期记忆神经网络进行了预测。
Sagar在博客文章和GitHub中发布了这些预测的四个步骤。
加密货币行业以易变，不可预测和不断变化着称。预测市场的走势可以轻松地为日常投资者带来好处，一位数据科学家认为，他已经弄清楚了。著名的韦洛尔技术学院的Abinhav Sagar最近表示，有可能使用长短期记忆(LSTM)神经网络来以真实的准确性预测这些价格。 Sagar于12月2日发布了有关此精确方法的博客，展示了他可以使用该技术在“相对不可预测”的市场中进行预测的四个步骤。
演示首先从Sagar的评论开始，即该机器学习技术在加密货币领域的应用相对有限，尽管它在股票市场上取得了一些成功。萨加尔解释说，像比特币这样的加密货币市场价格倾向于快速波动，因为它们与世界各地技术，安全，政治和经济的变化相对应。
四个步骤包括：
实时收集有关加密货币的数据
准备在神经网络训练中使用数据
使用LSTM神经网络测试预测
可视化预测结果
Sagar使用CryptoCompare的一个数据集来训练网络，并应用价格，数量，开盘价，高价和低价。可以在GitHub上找到完成的项目，该博客包括指向的链接。该页面还详细介绍了他为标准化数据值而应用的功能，以为神经网络训练准备数据。
在进行第四步以显示结果可视化之前，Sagar指出，他采用的评估指标是平均绝对误差，该平均误差检查了预测集误差的平均幅度。它在不考虑方向的情况下测量此大小。
Sagar使用LSTM神经网络实时可视化他的加密货币预测
除了市场预测之外，将去中心化技术(如区块链)与机器学习结合使用的势头也越来越大。例如，美国国家航空航天局(NASA)最近列出了一个可用的数据科学家职位，并补充说，在加密货币和区块链行业的专业知识是“加分”。此外，该机构正在寻找至少在以下领域之一具有资格的个人–大数据，物联网，分析，云计算，机器学习和统计。