Модель N-HiTS (нейронна ієрархічна інтерполяція для часових рядів) — це структура глибокого навчання, розроблена для прогнозування часових рядів. Він розкладає вхідні дані на ієрархічні рівні, кожен з яких фіксує різні часові моделі. Завдяки механізму інтерполяції модель генерує проміжні прогнози, які рекурсивно уточнюються для підвищення точності. Такий підхід дозволяє N-HiTS ефективно вловлювати як короткострокові коливання, так і довгострокові тренди.
У цьому дослідженні я використав модель N-HiTS, щоб передбачити ціну біткойна на наступні 30 днів, використовуючи дані Onchain за останні 180 днів. Моделювання та навчання проводилися з використанням бібліотек PyTorch, PyTorch Lightning і PyTorch Forecasting.
На рисунку A показано прогнозовані та фактичні ціни після процесу навчання даних перевірки, тоді як на малюнку B показано прогноз на наступні 30 днів. Дані навчання включають 376 функцій, взятих із платформи cryptoquant.
Автор CryptoOnchain
