Những gì đang được trình bày hoàn toàn là một dự án nghiên cứu chứ không phải là khuyến nghị giao dịch:

Cho đến nay, tôi đã thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau để dự đoán giá Bitcoin bằng cách sử dụng dữ liệu trên chuỗi. Tôi đã sử dụng 373 tính năng từ nền tảng CryptoQuant từ năm 2012 đến nay. Vì tôi sử dụng kỹ thuật cửa sổ trượt nên các mô hình học máy cổ điển, thường hoạt động với dữ liệu 2D, không phù hợp với dữ liệu của tôi. Thay vào đó, tôi sử dụng các kỹ thuật deep learning dựa trên tensor, cho phép xử lý dữ liệu 3D.

Trong số các mẫu khác nhau mà tôi đã thử trong những tháng gần đây, tôi đã thu được kết quả tốt nhất với mẫu N-Beats và WaveNet. Mô hình N-Beats được phát triển trong TensorFlow và độ chính xác của mô hình là MAPE: 31.9849. Hiệu suất của mô hình này trên dữ liệu đào tạo, xác thực và thử nghiệm được hiển thị trong hình ảnh A. Dựa trên đó, dự báo về mô hình N-Beats trong 30 ngày tới được hiển thị trong biểu đồ B.

Mô hình thứ hai cho kết quả chấp nhận được cho đến nay là mô hình WaveNet. Các giá trị tổn thất cho mô hình này đã được đo bằng Khả năng ghi nhật ký âm, với giá trị tổn thất là 2,88. Mô hình này cũng sử dụng dữ liệu giống như mô hình trước đó. Hình ảnh C cho thấy hiệu quả của nó trong việc dự đoán giá trong tháng qua. Và hình ảnh D hiển thị dự đoán giá Bitcoin cho tháng tiếp theo dựa trên mô hình WaveNet.

Dựa trên mô hình WaveNet, với khoảng tin cậy là 50%, giá Bitcoin có thể sẽ dao động trong cùng phạm vi mà nó đã trải qua trong vài tháng qua trong tháng tới.

Viết bởi CryptoOnchain