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Ce que j'ai appris en essayant de prédire le prix des crypto-monnaies

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Ce que j'ai appris en essayant de prédire le prix des crypto-monnaies

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Il y a quelques jours, j'ai présenté un webinaire sur les prévisions de prix pour les crypto-monnaies. Le webinaire a résumé certaines des leçons que nous avons apprises en construisant des modèles de prédiction pour les crypto-actifs dans la plateforme IntoTheBlock. Nous avons beaucoup d'IP et de recherches intéressantes dans ce domaine, mais je voulais résumer quelques idées clés qui peuvent s'avérer utiles si vous êtes intrigué par l'idée de prédire le prix des crypto-actifs.

Voici quelques idées intéressantes:

1] Les prévisions de prix des crypto-monnaies sont un problème résoluble mais pas par une approche unique et certainement pas pour toutes les conditions du marché.

En tant que grand statisticien britannique George E. P. Box une fois dit, "essentiellement, tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles". Cela est particulièrement vrai lorsqu'il s'agit d'entités complexes comme les marchés financiers. Dans le cas des crypto-actifs, il est certainement possible de prédire les mouvements de prix des crypto-monnaies, mais aucun modèle unique ne sera efficace dans toutes les conditions du marché. Supposez toujours que, finalement, vos modèles vont échouer et cherchez une alternative.

2] Il existe deux façons fondamentales de penser la prévision: basée sur les actifs ou basée sur les facteurs.

Si vous songez à prédire le prix du Bitcoin, vous suivez une stratégie basée sur les actifs. Alternativement, les stratégies basées sur les facteurs se sont concentrées sur la prévision de caractéristiques spécifiques telles que la valeur ou l'élan à travers un pool d'actifs.

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3] Il existe trois approches techniques fondamentales pour s'attaquer aux prévisions des actifs cryptographiques.

La plupart des modèles prédictifs pour les marchés des capitaux, en général, et en particulier les crypto-actifs peuvent être regroupés dans les catégories suivantes: prévisions chronologiques, apprentissage automatique traditionnel et méthodes d'apprentissage approfondi. Les méthodes de prévision de séries temporelles telles que ARIMA ou Prophet se concentrent sur la prévision d'une variable spécifique basée sur des attributs de séries temporelles connus. Les méthodes d'apprentissage automatique telles que la régression linéaire ou les arbres de décision ont été au centre des modèles prédictifs sur les marchés des capitaux au cours de la dernière décennie. Enfin, la nouvelle école d'apprentissage en profondeur propose des méthodes de réseaux de neurones profonds pour découvrir les relations non linéaires entre les variables qui peuvent conduire à des prévisions de prix.

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4] Les méthodes de prévision des séries chronologiques sont faciles à mettre en œuvre mais peu résistantes.

Tout au long de nos expériences, nous avons testé différentes méthodes de séries chronologiques telles que ARIMA, DeepAR + ou Facebook’s Prophet. Les résultats nous ont amenés à penser que ce type de méthodes n’avait pas été conçu pour des environnements complexes tels que les marchés de capitaux. Ils sont incroyablement faciles à mettre en œuvre mais ont montré une très faible résistance aux variations du marché qui sont courantes en crypto. En outre, l'une des plus grandes limites des méthodes de séries chronologiques est qu'elles reposent sur un petit nombre fixe de prédicteurs qui se sont révélés insuffisants pour décrire le comportement des crypto-actifs.

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5] Les modèles traditionnels d'apprentissage automatique ont montré de faibles capacités de généralisation

Des méthodes telles que la régression linéaire et les arbres de décision ont été au premier plan et au centre de la recherche quantique sur les marchés des capitaux. De ce point de vue, de nombreuses recherches peuvent être appliquées à l'espace cryptographique. Cependant, compte tenu du comportement inhabituel des marchés de la cryptographie, nous avons découvert que la plupart des modèles traditionnels d'apprentissage automatique ont du mal à généraliser les connaissances et sont très rapides à sous-adapter.

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6] Les modèles d'apprentissage profond sont difficiles à interpréter mais peuvent bien fonctionner dans des conditions de marché complexes.

Les réseaux de neurones profonds ne sont pas exactement nouveaux, mais leur adoption générale n'a été possible que ces dernières années. En ce sens, les implémentations pratiques de ces modèles sont relativement naissantes. Dans le cas des marchés de la cryptographie, nous avons découvert que les modèles d'apprentissage profond peuvent atteindre des niveaux de performance décents en matière de prévisions. Cependant, il est presque impossible d'interpréter ce que ces modèles font en interne étant donné sa complexité et leur mise en œuvre est certainement difficile.

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7] Il existe des défis très intéressants qui ne sont pas présents sur les marchés de capitaux.

Les modèles prédictifs pour les actifs cryptographiques rencontrent de nombreux défis qui ne sont pas présents sur les marchés de capitaux traditionnels. Des faux volumes, du trading à la mauvaise qualité de nombreuses API et jeux de données, de nombreux travaux d'infrastructure doivent accompagner tous les efforts de prédiction dans l'espace cryptographique. De plus, de nombreux modèles inclus dans les documents de recherche n'ont pas vraiment été testés sur les marchés du monde réel et certainement pas en crypto.

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8] Beaucoup de défis mais aussi des opportunités passionnantes.

J'espère que ces notes fournissent quelques perspectives sur les défis pratiques et les possibilités des modèles prédictifs pour les actifs cryptographiques. Nous continuerons à publier nos recherches et résultats dans cet espace et nous serions ravis de recevoir vos commentaires.



Traduction de l’article de Jesus Rodriguez : Article Original

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