Mô hình N-HiTS (Nội suy phân cấp thần kinh cho chuỗi thời gian) là một khung học sâu được thiết kế để dự báo chuỗi thời gian. Nó phân hủy dữ liệu đầu vào thành các cấp độ phân cấp, mỗi cấp độ nắm bắt các mẫu thời gian khác nhau. Thông qua cơ chế nội suy, mô hình tạo ra các dự báo trung gian được tinh chỉnh đệ quy để đảm bảo độ chính xác. Cách tiếp cận này cho phép N-HiTS nắm bắt hiệu quả cả những biến động ngắn hạn và xu hướng dài hạn.
Trong nghiên cứu này, tôi đã sử dụng mô hình N-HiTS để dự đoán giá Bitcoin trong 30 ngày tới bằng cách sử dụng dữ liệu Onchain trong 180 ngày qua. Việc lập mô hình và đào tạo được thực hiện bằng cách sử dụng các thư viện Dự báo PyTorch, PyTorch Lightning và PyTorch.
Hình A hiển thị giá dự đoán và giá thực tế sau quá trình đào tạo cho dữ liệu xác thực, trong khi Hình B hiển thị dự báo trong 30 ngày tới. Dữ liệu đào tạo bao gồm 376 tính năng được lấy từ nền tảng tiền điện tử.
Viết bởi CryptoOnchain
