پیش بینی قیمت ارز دیجیتال با الگوریتم های یادگیری ماشین

سرمایه گذاری در یک سبد متنوع از سهام، اوراق قرضه و سایر دارایی ها می تواند راهی موثر برای افزایش درآمد در طول زمان باشد. تعیین اهداف مالی روشن، ارزیابی میزان تحمل ریسک برای ایجاد یک استراتژی سرمایه گذاری مناسب، ضروری است. سوالی که معمولا مطرح می شود این است که باید در کدام دسته سرمایه گذاری کرد. در بازار، گزینه های سرمایه گذاری زیادی مانند سهام، ارزهای رمزنگاری شده و صندوق های سرمایه گذاری مشترک وجود دارد، اما هرکسی که می خواهد سرمایه گذاری کند به طور معمول انتظار بازده بالا و همچنین امنیت را دارد. این همان کاری است که کریپتوکارنسی انجام می دهد، زیرا آینده فقط برای پول نیست، علاوه بر پول، عملیات و فرآیندهای روزانه نیز به عوامل مختلفی بستگی دارد. در همین راستا پیش بینی دقیق روند قیمت ارزهای دیجیتال در کسب بازدهی بیشتر کمک خواهد کرد.

راهکار پیشنهادی، استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی قیمت ارز دیجیتال می باشد. روش اجرای پیشنهادی نیز بکارگیری مدل رگرسیون خطی برای آموزش مدل یادگیری ماشین با حداکثر کارایی و پیاده سازی این مدل برای پیش بینی قیمت ارز دیجیتال می باشد. برای پیاده سازی یک مدل رگرسیون خطی برای پیش بینی قیمت ارز دیجیتال، ابتدا می توان مجموعه داده ای از مقادیر تاریخی قیمت ارز مورد نظر را جمع آوری کرد. سپس، می توانیم از ویژگی هایی مانند زمان روز، روز هفته و حجم معاملات برای ایجاد یک مدل قوی استفاده کنیم. سپس، می توانیم مجموعه داده را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم کنیم، مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش دهیم و عملکرد آن را در مجموعه آزمایشی ارزیابی کنیم. در نهایت، می توانیم از مدل آموزش دیده برای پیش بینی داده های جدید و دیده نشده استفاده کنیم. با استفاده از تکنیک هایی مانند مقیاس بندی ویژگی و عادی سازی، می توانیم عملکرد مدل را بیشتر بهبود بخشیم و اطمینان حاصل کنیم که با حداکثر کارایی کار می کند. (اطلاعات بیشتر در وب سایت رسمی وحید جعفری)