Application de l'apprentissage automatique à la crypto-sphère: les bons et les mauvais aspects

Habituellement, cela conduit les gens à suivre le consensus du public, ou de leurs experts en crypto préférés, ou même les conseils des communautés de trading en ligne sur Telegram, Discord ou Reddit.

Aucune de ces options n'est mauvaise, tant qu'un commerçant trouve des personnes de confiance.

Cependant, la meilleure façon de déterminer les tendances pourrait ne pas impliquer beaucoup de «personnes» du tout.

Je veux parler de la prévalence croissante d'une technique connue sous le nom d'apprentissage automatique.

Grâce au machine learning, les devises basées sur la blockchain deviennent légèrement plus prévisibles dans leurs tendances, si elles ne sont pas moins volatiles, et peuvent être des systèmes plus sûrs et plus stables qu'elles ne l'étaient avant ses différentes implémentations.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique, un terme attribué à l'origine à feu Arthur Samuel vers 1959, est une technologie passionnante qui est à la base d'une grande partie de la personnalisation que les utilisateurs peuvent expérimenter sur le Web aujourd'hui.

Elle part de la théorie selon laquelle les machines sont capables d'apprendre à faire certaines choses, en reconnaissant et en analysant certains modèles et comportements, sans avoir à être minutieusement programmées pour chaque partie microscopiquement spécifique de la tâche.

C'est essentiellement l'idée que les ordinateurs apprennent à partir des ensembles de données.

Comme les machines sont exposées à de plus en plus de données, elles pourraient s'y adapter sans, ou du moins avec un minimum d'interférences extérieures, en devenant plus intelligentes et plus capables dans leurs rôles.

Ce type d'amélioration de soi constante nécessite la capacité d'exécuter de nombreux calculs complexes, automatiquement, à plusieurs reprises, sur des périodes de temps relativement courtes.

Ne pas avoir accès à ce niveau de puissance de traitement a freiné l'apprentissage machine du passé, mais dans les temps modernes, cela ne pose plus autant de problème.

De nos jours, les algorithmes d'apprentissage automatique sont presque toujours présents dans nos vies numériques. Recommandations vidéo, publicités personnalisées, même détection de fraude.

Tout cela est rendu possible grâce à la mise en œuvre créative de l'apprentissage automatique, associée à des quantités incroyablement importantes d'ensembles de données.

Bien sûr, un outil aussi puissant allait finalement trouver son chemin vers les marchés financiers.

Les informations qu'il pourrait fournir seraient inestimables.

Ci-dessous, nous examinons quatre des façons dont l'apprentissage automatique est implémenté sur les marchés des crypto-monnaies.

Le bon

1. Analyse de flux

La façon la plus efficace et la plus efficace de déterminer la performance future d'un actif donné consiste à analyser le flux de ses fonds.

En examinant la façon dont les fonds sont transférés par des entités connues et en les comparant à des ensembles de données précédemment connus, l'apprentissage automatique est en mesure d'aider à prévoir les changements de valeur dans un actif.

Qu'est-ce que cela signifie, dans un sens pratique? Eh bien, cela signifie que les traders sont en mesure de déterminer ce que font les grands acteurs des marchés des crypto-monnaies.

Sachant cela, un investisseur pourrait quitter le navire avant que la catastrophe ne se produise.

Peut-être qu'au lieu de préparer un dépotoir, les baleines ont commencé à accumuler un actif qui a récemment connu une tendance à la baisse.

Cela pourrait permettre à un investisseur d'entrer au rez-de-chaussée avant que l'actif n'augmente de manière significative en valeur.

Les applications de cela sont nombreuses dans l'espace cryptographique, ce qui rend ce type d'apprentissage automatique quelque chose qui sera absolument vital pour le succès du trading sur toute la ligne.

2. Classification des adresses

En identifiant les adresses de portefeuille qui sont des portefeuilles d'échange et des portefeuilles individuels, les modèles d'apprentissage automatique peuvent apprendre le comportement des échanges cryptographiques, où cela était auparavant impossible en raison du manque d'ensembles de données complets.

3. Analyse des comportements de trading

Une première d'une manière nouvelle et peut-être innovante d'essayer de comprendre comment les actifs fonctionnent sur les marchés des crypto-monnaies, les réseaux de neurones récurrents sont utilisés pour mieux comprendre et prédire les modèles de négociation d'investisseurs spécifiques.

Dans un ensemble donné d'investisseurs, ce type de machine learning permet d'identifier les investisseurs en groupe et de découvrir la manière dont ils investissent leur capital, les schémas qu'ils suivent.

Ces données peuvent ensuite être utilisées pour prédire réellement comment ils investiront à l'avenir.

Il est très difficile d'appliquer ce type d'apprentissage à un actif lui-même, donc une compréhension de l'actif peut être formée à travers une analyse de la façon dont les individus interagissent avec lui.

4. Détection de fraude

La nature des crypto-monnaies permet aux traders qui les utilisent d'être plus ou moins anonymes.

Les transactions sont presque instantanées et les informations qui sont enregistrées dans le grand livre public ne sont pas vraiment des données identifiables.

En outre, tout dommage que les fraudeurs parviennent à créer est permanent, le seul moyen de l'inverser étant de créer une fourchette dans la blockchain, créant ainsi une crypto-monnaie entièrement différente.

Tous ces éléments créent un ensemble de circonstances qui nécessitent une approche bien arrêtée de la fraude que celle qui serait appliquée aux monnaies fiduciaires.

En raison de ces défis uniques, les principaux échanges tels que Coinbase ont dû mettre en œuvre des solutions uniques.

C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu. Ils s'attaquent à ce problème en utilisant un système de prévention composé à la fois de machines et d'analystes humains, se soutenant mutuellement en boucle de rétroaction.

Les machines commencent par être formées sur des schémas frauduleux bien connus dans diverses conditions, ce qui leur permet de généraliser les connaissances et d'identifier quand des schémas similaires sont trouvés.

Les humains s'assurent que tout reste précis et, ce faisant, améliorent l'identification des modèles corrects par les machines.

Cela a un effet énorme sur chaque commerçant. En créant un marché plus sûr et plus sûr pour que les investisseurs échangent leurs crypto-monnaies, des bourses comme Coinbase garantissent que les crypto-monnaies restent un concept viable.

Le mauvais

Comme nous l'avons vu, l'apprentissage automatique dans la cryptosphère se renforce.

Son utilisation est un outil puissant pour déterminer comment les individus et les échanges investiront, et quelles tendances les marchés sont confrontés en ce moment.

L'apprentissage automatique est même utilisé comme un puissant outil anti-fraude.

Ironique, alors, la façon dont la plupart des gens entendront parler de l'apprentissage automatique dans le domaine des crypto-monnaies est en soi une énorme déformation des faits.

Le diable dont je parle est ces nombreux modèles de «prévision des prix» sur lesquels un commerçant tombera tout en recherchant les moyens légitimes d’utiliser l’apprentissage automatique.

Au début, beaucoup de ces éléments sembleront assez convaincants.

Ils vous montreront une image d'un graphique quelconque, comparant le résultat des prévisions des machines aux données réelles du marché.

Ceux-ci sont incroyablement bien assortis. Incroyablement bien, vous pourriez même vous aventurer à le dire.

Vous seriez plus correct que vous ne le pensez.

Si vous regardez attentivement ces graphiques, vous constatez généralement que les lignes de prédiction correspondent très étroitement à la ligne factuelle.

En fait, ils sont presque identiques, sauf que les prévisions sont repoussées d'un jour.

La machine apprend essentiellement comment l'actif a fonctionné la veille et la traduit, en raison des défauts de méthodologie autour desquels les modèles étaient basés.

Les modèles ne présentent pas réellement de réelle corrélation entre leurs prédictions et les vrais résultats.

À l'avenir, il peut y avoir des modèles qui peuvent prédire avec précision la performance quotidienne d'un actif, mais à l'heure actuelle, cela n'est tout simplement pas possible.

Pour éviter des accès potentiellement massifs à votre portefeuille, vous devez éviter de troquer les conseils de ces types particuliers de modèles d'apprentissage automatique.

Dernières pensées

Bien que vous ne devriez pas faire confiance à chaque article que vous lisez sur Internet, il existe encore un bon nombre d'applications intéressantes et puissantes de la technologie d'apprentissage automatique actuellement utilisées dans la crypto-monnaie.

Alors que la blockchain et le machine learning continuent de croître, nous continuerons inévitablement à voir une innovation incroyable dans les deux domaines, ce qui permettra certainement aux investisseurs de mieux comprendre les marchés sur lesquels ils négocient.