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Annonce des prévisions de prix des crypto-actifs – optimisées par l'apprentissage automatique

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Annonce des prévisions de prix des crypto-actifs – optimisées par l'apprentissage automatique

Nomics.com devient le premier agrégateur de données cryptographiques à partager les prévisions de prix des actifs cryptographiques générés par ML.

Annonce des prévisions de prix des crypto-actifs sur 7 jours (optimisé par Machine Learning)

Nous sommes heureux d'annoncer la sortie de la version bêta des prévisions de prix des crypto-actifs sur 7 jours. À notre connaissance, nous sommes le premier agrégateur à proposer des prévisions de prix cryptographiques générées par l'apprentissage automatique.

Prédictions de prix Et apprentissage automatique

Pour prévoir les prix, nous utilisons un modèle d'apprentissage automatique connu sous le nom de mémoire à court terme à long terme (LSTM). Nous avons formé le modèle avec les informations des points de terminaison Bougies OHLCV agrégées de notre API, qui fournissent des prix quotidiens pour des milliers de cryptomonnaies. Une fois que le modèle a renvoyé des prédictions, elles sont transmises à Nomics.com – avec les données d'erreurs historiques.

Selon le directeur technique de Nomics, Nick Gauthier, «les LSTM sont relativement nouveaux dans l'espace d'apprentissage automatique, et les données financières sont notoirement difficiles à prévoir, mais nous avons pu obtenir des prévisions assez raisonnables et nous sommes totalement transparents quant à leur exactitude historique.»

En effet, nous ne publierions pas de prévisions sans données d'erreur. "Nous savons que les prévisions peuvent être fausses", a déclaré le PDG Clay Collins. "Mais nous avons estimé que si nous pouvions trouver un moyen transparent de le faire, alors cela pourrait être un signal bénéfique – avec vos propres recherches – pour donner un sens au Cryptoverse et aux mouvements de prix associés."

Comment obtenir des prévisions de prix Crypto

Nos prévisions de prix sont 100% gratuites et aucune inscription n'est requise. Visitez simplement Nomics.com et suivez ces étapes:

  1. Clique le Unlock bouton dans la colonne "7D Prediction"
  2. Reconnaître que nos prévisions ne sont pas des conseils d'investissement
  3. Pour les données d'erreur historiques, utilisez les infoboxes
  4. Prendre plaisir
Prédictions de prix

Zoomons sur Litecoin (LTC) pour un examen plus approfondi.

Infobox LTC

Pour chaque cryptoasset sur Nomics, le modèle renvoie un pourcentage de variation sur 7 jours prévu par rapport au prix actuel, un prix sur 7 jours prévu et l'erreur moyenne sur 30 jours exprimée en pourcentage.

Les prédictions sont également disponibles sur des pages individuelles de cryptoasset, où la précision historique peut être suivie en passant la souris le long des graphiques. Voici Prévision du prix Ethereum et Prévision du prix du Bitcoin exemples:

Prévision des prix des ETH

Si vous souhaitez obtenir des prévisions de prix de cryptoasset directement à partir de notre API, Nous contacter.

Nous voulons vos commentaires

Prenez nos prévisions de prix pour un tour et donnez-nous votre avis. Les prévisions de prix des crypto-actifs générés par ML sont un territoire inexploré, et nous comptons sur vous, notre communauté, pour nous aider à affiner l'expérience.

N'oubliez pas que ces prévisions ne sont pas des conseils d'investissement:

Ces prévisions de prix ne doivent pas être considérées comme des conseils de trading ou d'investissement. Les investissements et les échanges de crypto-actifs impliquent un risque de perte substantiel et ne conviennent pas à tous les investisseurs. L'évaluation des actifs cryptographiques, des contrats à terme et des contrats d'options peut fluctuer et, par conséquent, les investisseurs peuvent perdre plus que leur investissement initial. Si vous ne comprenez pas pleinement ces risques, vous devez demander conseil à votre conseiller financier. Toutes les données de prévision des prix sont fournies à des fins de divertissement uniquement et doivent être prises à vos propres risques.



Traduction de l’article de Clay Collins : Article Original

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