Bitcoin-Investitionen werden heute bei institutionellen Anlegern und Privatpersonen immer beliebter. Während Bitcoin einzigartige Investitionsmöglichkeiten bietet, erfordert der Erfolg vor allem ein besseres Verständnis der Bitcoin-Kursentwicklung. Kryptowährungen sind sehr volatil, und jeder Anleger muss wissen, wie er den Wert eines Vermögenswerts vorhersehen kann, um Risiken zu vermeiden und die Rendite zu maximieren. Die Vorhersage des Bitcoin-Kurses ermöglicht es Ihnen, zu entscheiden, wann Sie Ihre Token kaufen oder verkaufen sollten. Um an der weltweiten Rohölwirtschaft teilzuhaben, benötigen Sie den Schlüssel, den Sie nur von oilprofits erhalten können.
Es gibt viele Möglichkeiten für Anleger und Händler, die Kursentwicklung von Bitcoin vorherzusagen. Maschinelles Lernen ist eine der am häufigsten genutzten Alternativen für die Vorhersage zukünftiger Bitcoin-Kurse. Im folgenden Artikel wird untersucht, wie man das maschinelle Lernmodell Long Short-Term Memory (LSTM) zur Vorhersage von Bitcoin-Kursen verwendet.
Das Long Short-Term Memory (LSTM) Modell
Das Long Short-Term Memory-Modell ist ein rekurrentes neuronales Netzwerk, das langfristige Abhängigkeiten ableiten kann. Ähnlich wie bei der Nutzung von Erfahrungen aus der Vergangenheit, um zukünftige Ergebnisse zu ermitteln, stützt sich das LSTM-Modell auf Aktualisierungs- und Vergessensdaten, um sich zufällig an Teile historischer Daten zu erinnern und diese zu verwalten, um Preisbewegungen vorherzusagen.
Wie das LSTM-Modell funktioniert
Das LSTM-Modell erleichtert die Preisvorhersage durch verschiedene Tools und Anwendungen. Zu den empfohlenen Tools gehören Numpy, Pandas, Tensorflow oder Keras und Jupyter Notebooks.
Datensammlung
Für die Entwicklung des LSTM-Modells benötigen Sie Trainingsdaten. Alle Finanzdaten können verwendet werden, vorausgesetzt, sie sind in Minutenintervallen verfügbar und groß genug. Alternativ können Sie Finanzdaten auch mit Tools wie der Kraken-API sammeln.
Aufbereitung der Daten
Der erste Schritt besteht darin, alle erforderlichen Pakete zu importieren, den Datensatz zu laden und die unerwünschten Zeilen zu entfernen, die Sie nicht verwenden werden. Dann teilen Sie den Datensatz in einen Testsatz mit Standardmerkmalen und einen Trainingssatz auf. Experten empfehlen die Standardisierung, um eine Überanpassung zu vermeiden, wenn die Varianz einiger Merkmale höher als die anderer ist.
Die Verwendung des Long Short-Term Memory-Modells erfordert die Einteilung der Daten in Blöcke. Sie können die Daten zum Beispiel in Intervallen von einer Minute gruppieren und Blöcke von 60 Minuten verwenden, um den nächsten Block vorherzusagen.
Trainieren des Modells
Sie können verschiedene Modelltypen wählen, aber das sequentielle Modell ist das einfachste. Nehmen Sie zum Beispiel an, dass Ihr Modell fünf versteckte Schichten mit jeweils 50 Neuronen und einem Dropout zwischen jeder Schicht hat. Dann verwenden Sie die Verlustfunktion des mittleren quadratischen Fehlers, den Adam-Optimierer, legen eine Stapelgröße von 32 fest und überprüfen das Netz für zehn Epochen.
Entscheiden Sie sich auch für die Hyper-Parameter. Am besten probieren Sie mehrere Optionen aus, um herauszufinden, was bei Ihren Testdaten und während der Implementierung am besten funktioniert. Experten empfehlen, die Hyperparameter zu optimieren. Anschließend können Sie die Leistung des Modells anhand Ihrer Testdaten überprüfen, um Vorhersagen zu erstellen. Die Vorhersagewerte sollten mit den Trainingsdaten übereinstimmen, damit das Modell effektiv ist.
Vorhersage der zukünftigen Bitcoin-Preise
Das LSTM-Modell hat eine beeindruckende Vorhersagekraft, aber es folgt den Testdaten nicht genau. Die Vorhersagen scheinen den Preisänderungen genau zu folgen. Allerdings geben sie oft keine genaue Vorhersage der Preise, wenn diese Bewegungen auftreten. Das bedeutet, dass sie möglicherweise nicht für alle Handelsstrategien geeignet sind.
Das maschinelle Lernen beweist, dass einfache Finanzdaten helfen können, kurzfristige Veränderungen des Bitcoin-Kurses vorherzusagen. Heute bieten etablierte Krypto-Plattformen eine breite Palette von Prognosetools wie das LSTM-Modell an, mit denen Anleger Bitcoin-Kurse vorhersagen können. Die Verwendung von maschinellen Lernwerkzeugen erfordert jedoch einige Kenntnisse und Erfahrungen, um erfolgreich zu sein.
Insgesamt ist die Vorhersage von Bitcoin-Kursbewegungen entscheidend für die Vermeidung von Volatilitätsrisiken und die Maximierung von Gewinnen. Das LSTM-Modell ist das gängigste und einfallsreichste maschinelle Lernwerkzeug, mit dem Anfänger und erfahrene Anleger Bitcoin-Kurse effizient vorhersagen können.
