Багато просунутих криптотрейдингових платформ використовують методи машинного навчання, щоб забезпечити передові методи торгівлі. Ці методи можуть надати такі рішення, як відповіді на запитання, аналіз мови та створення тексту. Це велике досягнення глибокого навчання щодо криптопростору. Поштовх грошей Офіційний сайт використовує методи глибокого навчання на кількісних моделях криптовалют. Це включає в себе такі методи, як моделі трансформаторів і попередньо навчена мова. Це найбільша віха в глибокому навчанні, і вона також широко використовується на ринках капіталу.
Продукт створено з використанням методів дослідження дій у кількісних фінансах і досліджує, як моделі трансформаторів застосовуються до кількох класів активів. Крипто вважається ідеальним класом активів для кількісних моделей. Це тому, що ці активи мають прозорість і цифрову ДНК. Кількісні фінанси зараз адаптувалися до нових технологій і досліджень глибокого навчання. Ці ідеї глибокого навчання з’являються і відіграють важливу роль у сценаріях криптовалют.
- Графічні нейронні мережі: набори даних блокчейну є унікальними альфа-джерелами для кількісних моделей. Дані блокчейну є внутрішньо ієрархічними, і їх можна представити за допомогою графа, що містить вузли, адреси яких з’єднані ребрами, що представляють транзакції. Кількісні моделі можна використовувати для прогнозування волатильності біткойнів на біржі залежно від характеристик адрес, які здійснюють транзакції з біржею. GNN зосереджені на моделях, які працюють на графових структурах даних.
- Генеративні моделі: кількісні моделі машинного навчання не можуть працювати з історичними наборами даних. Криптотрейдингова платформа використовує прогнозну модель для перевірки високоволатильних цін на криптовалюти. Генеративні моделі створюють синтетичні дані, які відповідають розподілу навчальних наборів даних. Цю технологію можна використовувати для створення нових замовлень, які відповідають розподілу книг замовлень. Це спосіб поєднання синтетичних і реальних наборів даних для створення великого набору даних, який може навчити розширену модель глибокого навчання.
- Напівконтрольоване навчання: у криптоіндустрії існує дефіцит мічених наборів даних, і це обмежує кількісні моделі, які можна створити в реальних сценаріях крипто. За допомогою цієї функції можна прогнозувати ціни залежно від активності безрецептурних відділень. Ця техніка глибокого навчання працює, створюючи моделі, які можуть навчатися з невеликими наборами даних і великою кількістю даних, які містять дані без міток. Це поняття схоже на вчителя, який представляє одні поняття групі учнів, а інші залишає для самостійного вивчення та домашнього завдання. Позначений набір даних можна використовувати, щоб дізнатися про частоту чи розмір торгівлі, а не позначений — для розширення навчання.
- Навчання репрезентації: Вибір і виділення ознак є важливими аспектами будь-якої моделі навчання квантової машини, і це актуально в проблемах, які недостатньо зрозумілі, як-от передбачення криптоактивів. Використовуючи цю функцію, можна створити прогнозну модель ціноутворення біткойнів, перевіривши записи книги замовлень. Використовуючи цю технологію, необхідно визначити, які функції чи атрибути можуть служити предикторами. Це може допомогти автоматизувати вивчення функцій для створення ефективних моделей. Він не покладається на моделювання людських функцій і може екстраполювати функції за допомогою немаркованих наборів даних. Це використовується для автоматичного прогнозування нестабільної ціни біткойнів.
- Пошук нейронної архітектури: цей процес створення моделей навчання дуже суб’єктивний. Хорошим прикладом реалізації цієї технології є прогнозування ціни Ethereum залежно від обраних протоколів Defi. Виходячи з характеру проблеми, можна вибрати деякі переваги щодо архітектури та моделі, які слід використовувати. Рішення базується на суб’єктивних думках і знаннях домену про вплив протоколів Defi на ціноутворення Ethereum. Ця технологія машинного навчання працює шляхом автоматизації генерації моделей. Коли задано набір даних і цільову проблему, NAS оцінить можливі архітектури нейронної мережі та надасть багатообіцяючі результати як вихідні дані. Метод можна використовувати для обробки набору даних, який включає торгівлю на децентралізованих біржах, і створення моделей, які можуть передбачати ціноутворення монет і тенденцію зміни ціни на основі записів.
Окрім цих методів, існують численні методи глибокого навчання, які певною мірою впливають на криптоіндустрію.