Kan prediktiv analyse hjelpe tradere med å navigere i Bitcoins volatilitet?

Bitcoin har opplevd enorm prisvolatilitet de siste månedene. Handelsmenn sliter med å forstå disse mønstrene. Heldigvis kan nye prediktive analysealgoritmer gjøre dette enklere.

Finansnæringen blir mer avhengig av maskinlæringsteknologi for hver dag som går. I fjor sommer viste en rapport fra Deloitte at flere finansdirektører bruker prediktiv analyseteknologi. Maskinlæring har bidratt til å redusere arbeidstimer, øke nøyaktigheten og minimere menneskelig skjevhet.

En av de største grunnene folk i finansyrket investerer i prediktiv analyse er å forutse fremtidige priser på finansielle eiendeler, som aksjer og obligasjoner. Bevisene som viser effektiviteten til prediktiv analyse for å forutsi prisene på disse verdipapirene har vært relativt blandet. Imidlertid kan de samme prinsippene brukes på utradisjonelle eiendeler mer effektivt, fordi de er i mindre effektive markeder.

Mange eksperter bruker prediktiv analyseteknologi for å forutsi den fremtidige verdien av bitcoin. Dette blir en mer populær idé ettersom bitcoin blir mer flyktig.

Bitcoins pris er notorisk volatil. Tidligere har verdien av en enkelt Bitcoin svingt vilt med så mye som $1,000 i løpet av få dager. Etter hvert som markedet modnes og flere investorer kommer inn, begynner vi å se økt stabilitet i prisene. Men gitt karakteren til kryptovalutamarkedene, er det fortsatt fullt mulig for prisene å svinge raskt. Den gode nyheten er at prediktiv analyseteknologi kan redusere risikoeksponeringen for disse investorene. Utforsk for mer informasjon kvantekode.

Algoritmer for prediktiv analyse er mer effektive til å forutse prismønstre når de er designet med de riktige variablene. Det er en rekke faktorer som kan bidra til plutselige endringer i Bitcoins pris som maskinlæringsutviklere må innlemme i sine prismodeller. Disse inkluderer:

• Nyhetshendelser: Positive eller negative nyheter om Bitcoin kan ha en betydelig innvirkning på prisen. For eksempel, da Kina kunngjorde angrep på kryptovalutabørser i 2017, falt prisen på Bitcoin kraftig.

• Markedssentiment: Investorsentiment kan også drive prisbevegelser. Når investorer er positive på Bitcoin, har prisene en tendens til å stige. Motsatt, når sentimentet er bearish, har prisene en tendens til å falle.

• Tekniske faktorer: Tekniske faktorer som endringer i handelsvolum eller introduksjon av nye handelsplattformer kan også påvirke prisene.

Prediktiv analyseteknologi hjelper tradere med å vurdere disse faktorene. , Chhaya Vankhede, en maskinlæringsekspert og forfatter ved Medium, utviklet en prediktiv analysealgoritme for å forutsi bitcoin-priser ved hjelp av LSTM. Denne algoritmen viste seg å være overraskende effektiv til å forutsi bitcoin-priser. De var imidlertid ikke i nærheten av perfekte, så hun ønsker at flere forbedringer må gjøres.

Vankhede er ikke den eneste som har utviklet prediktive analysemodeller for å forutsi bitcoin-priser. Pratikkumar Prajapati fra Cornell University publisert en studie demonstrere muligheten til å forutsi priser basert på sosiale medier og nyhetssaker. Dette kan brukes til å lage mer effektive maskinlæringsalgoritmer for handelsmenn.

Bitcoins prisvolatilitet har vært en stor kilde til bekymring for både investorer og observatører. Mens den digitale valutaen har sett sin rettferdige andel av opp- og nedturer, har dens generelle trend vært positiv, med priser som har steget jevnt siden starten. Dette betyr imidlertid ikke at det ikke er rom for forbedring.

Det er noen få nøkkelfaktorer som bidrar til Bitcoins volatilitet. For det første er det fortsatt en relativt ny aktivaklasse, noe som betyr at det er mindre data å jobbe med når man prøver å forutsi fremtidige prisbevegelser. For det andre er flertallet av Bitcoin-brukere spekulanter, i stedet for at folk bruker den som valuta for å kjøpe varer og tjenester. Dette betyr at de er mer sannsynlig å selge når prisene stiger, for å tjene penger på fortjenesten, noe som fører til kraftige prisfall.

Til slutt er det spørsmålet om tillit. Mens den underliggende teknologien til Bitcoin er lyd, har det vært en rekke høyprofilerte hacks og svindel som involverer børser og lommebøker. Dette har ført til at noen har mistet troen på den digitale valutaen, noe som har fått dem til å selge sine beholdninger, noe som har ført til ytterligere prisfall.

Positive effekter av Bitcoins prisvolatilitet

1. Økt global bevissthet og mediedekning

2. Flere er interessert i å kjøpe Bitcoin

3. Prisen på Bitcoin blir mer stabil over tid

4. Flere selgere begynner å akseptere Bitcoin som betalingsmetode

5. Statlige og finansinstitusjoner legger merke til Bitcoin

6. Verdien av Bitcoin øker

Negative effekter av Bitcoins prisvolatilitet

1. Folk kan miste interessen for Bitcoin hvis prisen er for volatil

2. Selgere kan være nølende med å akseptere Bitcoin hvis prisen er ustabil

3. Statlige og finansinstitusjoner kan være motvillige til å bruke Bitcoin hvis prisen er ustabil

4. Verdien av Bitcoin kan gå ned hvis prisen er for volatil

5. investorer kan være nølende med å investere i Bitcoin hvis prisen er volatil

6. Spekulanter kan dra nytte av Bitcoins prisvolatilitet.

Bitcoins pris er notorisk volatile, og dette har fått mange til å undre seg over fremtiden til digital valuta. Noen har til og med bedt om at den skal reguleres for å stabilisere verdien. Andre mener imidlertid at Bitcoins volatilitet faktisk er en god ting, siden den lar markedet korrigere seg selv og finne sanne prisoppdagelser.

Bitcoins pris er svært volatil sammenlignet med andre aktivaklasser. Dette betyr at prisen kan svinge raskt som svar på nyheter og hendelser. For eksempel falt prisen på bitcoin kraftig etter Mt. Gox-hacket i 2014 og kollapsen av Silk Road-markedet i 2013.

Investorer må være klar over denne risikoen når de vurderer å investere i bitcoin. Mens potensialet for store gevinster er der, er det også potensialet for store tap. Bitcoin bør bare være en liten del av en investeringsportefølje.

Prediktiv analyseteknologi er en gamechanger i finanssektoren. Utradisjonelle investorer som bitcoin-handlere kan bruke denne teknologien til å redusere risikoen og maksimere avkastningen.