Основы рынка относятся к экономическим и финансовым факторам, которые лежат в основе стоимости рынка или актива. В контексте рынка криптовалют рыночные основы могут включать такие факторы, как скорость внедрения, объем транзакций и нормативно-правовая среда.
Исходя из опыта, для прогнозирования тенденций рынка криптовалют следует использовать торговую модель со стратегией фундаментальных рыночных данных, поскольку она может обеспечить более точные и надежные прогнозы, основанные на широком спектре факторов, влияющих на стоимость криптовалют.
Например, рассмотрим случай Dogecoin, криптовалюты, которая была создана в качестве шутки в 2013 году, но приобрела популярность в начале 2021 года благодаря поддержке таких знаменитостей, как Илон Маск. Цена Dogecoin выросла до исторического максимума в мае 2021 года, но затем рухнула в июне и июле, в результате чего многие инвесторы понесли значительные убытки.
Торговая модель, включающая в себя рыночные основы, могла бы обеспечить более точные прогнозы ценовых тенденций Dogecoin, принимая во внимание такие факторы, как скорость принятия, объем транзакций и общее настроение рынка, в дополнение к показателям технического анализа. Это дало бы трейдерам и инвесторам более полное представление о потенциальных рисках и выгодах, связанных с инвестированием в Dogecoin, и помогло бы им избежать значительных потерь.
Анализ экономических и финансовых факторов актива всегда обеспечивает более полную и точную оценку, позволяя трейдерам и инвесторам принимать более обоснованные решения и потенциально получать более высокую отдачу от своих инвестиций.
Например, предположим, что новая криптовалюта под названием «ABC» набирает популярность и принимается как потребителями, так и продавцами. Объем транзакций ABC увеличивается, и все больше компаний начинают принимать его в качестве формы оплаты. Кроме того, нормативно-правовая среда, окружающая криптовалюту, становится все более благоприятной, поскольку правительства и финансовые учреждения предпринимают шаги для поддержки и узаконивания использования криптовалют.
Эти основы рынка можно использовать для прогнозирования будущих тенденций стоимости ABC. Учитывая растущее внедрение и объем транзакций, вполне вероятно, что спрос на ABC будет продолжать расти, что приведет к увеличению его стоимости. Кроме того, благоприятная регулятивная среда может повысить доверие инвесторов и побудить больше людей инвестировать в ABC.
С другой стороны, если скорость принятия ABC не меняется или снижается, а регулятивная среда становится менее благоприятной, вполне вероятно, что ценность ABC также снизится.
Таким образом, анализируя основы рынка, трейдеры и инвесторы могут принимать обоснованные решения о покупке и продаже криптовалют на основе текущей и будущей стоимости актива.
Одним из примеров модели машинного обучения, которая включает в себя основы рынка для прогнозирования тенденций рынка криптовалют, является платформа «Crypto-ML», разработанная компанией Voyager Digital.
Crypto-ML использует алгоритмы машинного обучения для анализа основных рыночных показателей, включая скорость внедрения, объем транзакций и нормативно-правовую базу, а также индикаторы технического анализа, такие как скользящие средние и объем торгов. Затем платформа генерирует прогнозы будущих ценовых тенденций различных криптовалют.
Например, в начале 2021 года Crypto-ML предсказал, что цена биткойна будет продолжать расти, основываясь на сильных рыночных принципах, в том числе на более широком внедрении и институциональных инвестициях, а также на позитивных нормативных изменениях, таких как решение PayPal разрешить пользователям покупать, продавать , и держите биткойн.
Прогнозы Crypto-ML оправдались, поскольку цена биткойна продолжала расти в течение года, достигнув рекордного максимума в более чем 64 000 долларов в апреле 2021 года.
Точно так же Crypto-ML сделал успешные прогнозы для других криптовалют, таких как Ethereum и Litecoin, на основе рыночных основ и технического анализа.
Вот пример алгоритма машинного обучения со стратегией рыночных основ для прогнозирования цен на криптовалюту с использованием Python и библиотеки scikit-learn:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Load historical price data for Bitcoin
bitcoin_data = pd.read_csv('bitcoin_data.csv')
# Select relevant market fundamentals data
market_data = bitcoin_data[['Volume', 'Market Cap', 'Transaction Count']]
# Select target variable (Bitcoin closing price)
target_data = bitcoin_data['Closing Price']
# Split data into training and test sets
train_size = int(len(market_data) * 0.8)
train_X, train_y = market_data[:train_size], target_data[:train_size]
test_X, test_y = market_data[train_size:], target_data[train_size:]
# Train a linear regression model on the training data
model = LinearRegression()
model.fit(train_X, train_y)
# Make predictions on the test data
predictions = model.predict(test_X)
# Evaluate the model's performance using mean squared error
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(test_y, predictions)
print('Mean Squared Error: %.3f' % mse)
В этом примере я сначала загружаю исторические данные о ценах на биткойн и выбираю соответствующие основные данные рынка, включая объем торгов, рыночную капитализацию и количество транзакций. Затем я разделяю данные на обучающие и тестовые наборы и обучаю модель линейной регрессии на обучающих данных. Наконец, я делаю прогнозы на основе тестовых данных и оцениваю производительность модели, используя среднеквадратичную ошибку.
Это всего лишь простой пример, но существует множество более сложных алгоритмов машинного обучения и основных рыночных индикаторов, которые можно использовать для прогнозирования цен на криптовалюту. Однако этот код обеспечивает базовую основу для реализации модели машинного обучения со стратегией основ рынка в Python.
Кроме того, существует множество исследовательских работ и академических исследований, в которых предлагаются и тестируются модели машинного обучения с базовыми рыночными стратегиями для прогнозирования тенденций рынка криптовалют. Эти исследования обычно предоставляют подробную информацию об архитектуре модели и показателях оценки, а также часто предоставляют фрагменты кода или псевдокод для реализации моделей.
Одним из примеров такого исследования является «Рекомендуемая модель действий, основанная на глубоком обучении, для максимизации прибыли криптовалюты» Ён-Сок Со и Пак Джэхён, в которой предлагается модель глубокого обучения, которая включает в себя основы рынка и технический анализ для прогнозирования ценовых тенденций криптовалют. . В документе представлены подробные описания архитектуры модели и процесса обучения, а также фрагменты кода для реализации модели на языке Python.
Используя модель машинного обучения, которая включает в себя основы рынка, трейдеры и инвесторы могут принимать более обоснованные решения о покупке и продаже криптовалют и потенциально извлекать выгоду из будущих ценовых тенденций.
