Я использую прямой канал нейронной сети с backpropogation. Есть на самом деле две нейронные сети - один за короткий срок и один на длительный срок. Они оба имеют три слоя (входы, скрытый слой, выходы), и они используют ту же функцию активации (сигмовидную). В основном единственное различие между ними состоит в число узлов в каждом слое, а также данные, которые я дать им. Долгосрочная нейронная сеть использует 80 входов и 20 выходов, которые соответствуют друг с изменениями в средней цене более 6 часовых периодов. Краткосрочная нейронная сеть использует 60 входов и выходов 24, каждая из которых соответствует с изменением средней цены в течение 1 ч периодов. Оба имеют скрытые слои с 200 узлами.

Knightcoin - Это документальный фильм выглядит так потрясающе! Я определенно собираюсь найти полную версию, что и смотреть!

Я не знаю, какие-либо другие методы прогнозирования. Я в основном просто использовал нейронную сеть, потому что я узнал о них в классе я сделал несколько семестров назад и думал, что они были на самом деле интересно. Мы использовали их, чтобы распознавать рукописные цифры, и когда я узнал, что они часто используются для прогнозирования цен на акции, я решил, что это будет отличная идея, чтобы использовать их для прогнозирования цен Bitcoin.

Я никогда не слышал о ARIMA, но я проверю, что наверняка. Как я уже сказал, я не знаю никаких других методов прогнозирования, но я знаю, что они существуют. Это в значительной степени, почему я создал эту тему.

Я думаю, что многие из основных шипов или аварий в Bitcoin цены, вероятно, почти непредсказуемы, так как это, очевидно, очень принципиально неустойчиво. Тем не менее, я бы подумать, что было бы возможно (после всплеска или сбой происходит) предсказать, как именно это событие будет играть, насколько Bitcoin цены идут. После того, как главное событие происходит, что приводит к Bitcoin падения цен или колоса, я чувствую, что должна быть некоторые модели различимых в изменениях цен.

Или, может быть, не так, кто знает, лол