
Криптовалютный рынок получил весомый авторитет, когда стало возможным инвестировать в криптовалюты. Это значит, что криптовалюта может быть не только результатом фантазийного компьютерного кода, а реально продаваемым товаром. В настоящее время можно считать само собой разумеющимся, что любой жадный пользователь Интернета столкнулся с криптовалютой и / или технологией blockchain. Рынок растет с астрономической скоростью с рыночными ограничениями, которые устанавливают и нарушают многочисленные записи. Даже при случайном колебании рынок по-прежнему может в среднем зарабатывать до двух миллиардов долларов на ежедневной основе.
Есть ряд самопровозглашенных экспертов в области инвестиций в криптовалюты в Интернете. Эти люди утверждают, что имеют какую-то секретную формулу для инвестирования в криптовалютный бизнес. У них есть блоги и твиттер-аккаунты, посвященные обсуждению этих торговых методов, которые, по их словам, будут способствовать прибыльной торговле. Эта ситуация вовсе не уникальна для криптовалютного рынка. То же самое можно встретить практически на любом рынке товарных торгов. Большинство из этих аналитиков используют весьма спекулятивные модели, которые не обязательно основаны на цифрах и статистике. Внутри сообщества крипто и блокчней растет движение, которое стремится активно использовать научный подход к созданию полезных крипто инвестиционных стратегий.
Наука и криптографияТехнология Data Science и Blockchain Technology входят в число захватывающих технологических разработок, способных сформировать современный мир. Уже сейчас в технологическом сообществе много шума, что наступает рассвет новой цифровой эпохи, когда концепции, такие как искусственный интеллект (ИИ) и Интернет вещей (IoT), становятся полностью функционирующими реальностями. Как технология Data Science, так и технология Blockchain Technology играют важную роль в этой новой цифровой революции. Вместе с этим существует растущее пересечение между Data Science и технологией Blockchain, особенно в применении первой для концептуализации некоторых элементов, относящихся к криптовалюте.
Крипторынок очень волатилен и связан с большой спекулятивной инвестиционной деятельностью. Ценовые диаграммы со временем показывают множество острых пиков и впадин, указывающих на нестабильную ценовую среду. По этой причине некоторые основные инвесторы, как правило, уклоняются от рынка. Аналитики начинают использовать подход, основанный на данных, в стремлении понять кажущееся безумие криптовалютного рынка. Ниже приводятся некоторые из основных областей этих подходов к инвестициям в криптовалюту, основанных на данных.
Прогнозирование цены биткойнаPython играет большую роль в области науки о данных, больших данных и машинного обучения. Используя базовые сценарии Python, аналитики могут разрабатывать алгоритмы, которые изучают цену биткойна и предсказывают будущую цену криптовалюты. Биткойн - это самая ценная криптовалюта на рынке, и неудивительно, что это основа криптоинвестиционных аналитиков. Для этого анализа используется большое количество исторических данных по цене биткойнов, полученных от многочисленных обменов.
В зависимости от навыков программирования аналитиков они могут использовать интерфейс Anaconda из-за высокого уровня зависимостей, участвующих в исследовании. Anaconda является одним из наиболее популярных инструментов анализа данных Python. Когда все данные о ценах собираются и объединяются в единый блок данных, изучается поведение Биткойна. Следующий шаг включает вероятностную экстраполяцию, которая используется для прогнозирования будущей цены Биткойна. Эта же процедура может быть использована для Ethereum и других альткойнов.
Корреляция цены AltcoinС более чем 1300 различными альткойнами на рынке, корреляция цен является еще одним важным параметром при разработке инвестиционных стратегий криптовалюты. Корреляция цен относится к соотношению между ценами двух товаров на том же рынке. Это полезный инструмент для моделей интеллектуального анализа, которые часто используются в анализе инвестиций. Корреляция цены отвечает на вопрос: «существует ли какая-либо взаимосвязь между этими двумя активами?» Изучая, как цена одного актива ведет себя по отношению к другому, аналитик может определить взаимосвязь между этими двумя активами.
Инвесторам нравится диверсифицировать свой портфель по разным классам активов, и крипторынок не является исключением. Крупные хедж-фонды начинают заходить на крипто-рынок, распределяя значительные инвестиционные суммы по нескольким альткойнам. Это увеличивает уровень спекуляций на этих альткойнах и приводит к тому, что их цены ведут себя по-разному. Имея данные о корреляции цен, аналитики могут начать определять, какие пары альткойнов ведут себя одинаково с точки зрения волатильности цен. Используя ряд компьютерных программ и алгоритмов, способных обрабатывать большие данные, эти ценовые корреляции можно получить. Эффект заключается в том, что аналогичные инвестиции наблюдаются в конкретных парах альткоина, поскольку данные корреляции цен криптографии становятся более совершенными.
БудущееБыло бы крайне преждевременно говорить, что эти основанные на данных подходы к криптовым инвестициям успешно смогли понять рынок. Многие из них по-прежнему носят теоретический характер, требуя большого количества тестов и финализации. Аналитики все еще сталкиваются с определенными нюансами, которые уникальны для крипторесурсов и создают непредвиденные ситуации для таких моделей программирования.
Для разных аналитиков данных используется ряд подходов. К ним относятся интерфейс Python - Anaconda, байесовская регрессия и длинная короткая память (LSTM). В случае успеха эти научные подходы к крипто инвестициям могут помочь инвесторам стать более успешными на рынке.
Переведено отсюда