AI が暗号の世界で投資家がお金を稼ぐのを支援する 10 の方法
投資家が暗号市場にお金を投資するのを支援する AI のトップ 10 の方法。
暗号通貨 暗号アルゴリズムを使用して作成されたデジタル決済方法です。 市場は常に変動しているため、暗号通貨への投資を手動で追跡することは困難な場合があります。 暗号通貨の価値を計算したり、 投資戦略. 進化する暗号市場は、デジタル通貨への投資の追跡と評価を困難にする可能性があります。 を調査・分析し、 暗号市場 時間がかかる。 ここで、暗号通貨 AI がプロセスの合理化に役立ちます。
AI が暗号市場の投資家がお金を稼ぐのに役立ついくつかの方法を以下に示します。
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投資収益化
データ収益化は、小規模ビジネスを作りたいと考えている企業にとって非常に便利なシステムです。 暗号取引 簡単。 AI の開発と成長は、記録を保持しない組織にとって非常にコストがかかります。 分散型マーケットプレイスの助けを借りて、中小企業はそうでなければやや高価なスペースを作成できます.
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市場感情の分析
さまざまなデータを処理するには、市場センチメントを分析する必要があります。 機械学習の助けを借りて、 人工知能、分析を自動で行い、短時間で結果を出すことができます。 これは、投資家が市場が現在どの段階にあるかを分析するのに役立ちます。
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分散型プラットフォームの使用
分散型プラットフォームを使用して、ピアツーピア予測を作成します。 これらの予測は、ネットワーク参加者の経験に基づいています。 これらの分散型プラットフォームの助けを借りて、投資家は暗号通貨について正確な予測を行うことができます. これは、投資する仮想通貨と避けるべき仮想通貨を分析するのに役立ちます。 増加。
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自動取引に使用
機械学習と人工知能は、自動取引において重要な役割を果たします。 これらの自動化された取引活動は、暗号ボットによって実行されます。 仮想通貨ボットの出現により、トレーダーは仮想通貨市場の監視、ポジションを開くタイミングの計算などの活動から解放されます。 暗号ボットを使用してデジタル資産を取引することで、取引に伴う恐怖要因とリスクが排除されます。
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アップグレード操作
機械学習コードにより、トレーダーや投資家は、より良いデータが利用可能になったときに、操作を簡単に更新および再トレーニングできます。 このスマートなコンピューティング能力により、よりインテリジェントかつ効率的にタスクに取り組むことができます。
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正確な予測
仮想通貨の価値は常に変動しています。 これにより、市場調査、分析、および予測を手動で特定する作業が複雑になります。 AI は膨大な量のデータを収集し、市場を分析し、正確な投資予測を効率的かつエラーなく行うことができます。
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暗号市場のセンチメント分析
AI は、特定のトピックに関する人々の意見や感情を評価できます。 感情分析とは、AI と自然言語処理 (NLP) を使用して、特定のトピックに関する人々の感情や意見を分析することです。 市場操作アラートは、センチメント インジケーターの異常な動作によって検出できます。
暗号通貨市場を分析するために使用される一般的な種類のセンチメント分析は次のとおりです。
極性： 合計スコアが考慮されると、アナリストと投資家はスコアの傾向と変化を監視できます。
トーン/センチメント: NLP を使用して、テキストの感情とトーンを分析できます。 洞察は、発生するさまざまな種類の感情を分析することによって得られます。
側面に基づくセンチメント分析には、意見を製品やサービスに関連付けることによる顧客フィードバックの分析が含まれる場合があります。
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ニューラルネットワーク
ディープ ラーニング モデル、特にディープ フィードフォワード ニューラル ネットワークは、ボラティリティ フォーキャストなどのクオンツ ファイナンスですでに数多くのアプリケーションを発見しています。 教師あり学習スキームでは、ARIMA やその拡張機能などの従来の時系列モデルとは対照的に、ニューラル ネットワークの適用に強い仮定が必要ないため、ニューラル ネットワークは価格予測に役立つツールです。 さらに、ディープ ラーニング アーキテクチャは重要な汎化機能を備えたパターンをキャプチャし、最先端の LSTM ネットワークは時系列などの連続データにより適しているようです。 しかし、ディープ ラーニングは、そのブラック ボックスを解読できるコア理論を欠いていると非難されることがよくあります。
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暗号化インサイトの収益化
自然言語処理 (NLP) を使用すると、データ サイエンティストや開発者は、トレーダーが適切でクリーンなデータを取得するために使用できるモデルを作成できます。 AI NLP 手法を使用して、データを分類し、通貨名、ドキュメントの種類、通貨の創設者などの特定の特性に基づいてエンティティを抽出できます。
データ サイエンティストは、直感的なダッシュボードまたはインターフェイスを介して、非技術的なトレーダーや投資家が理解できる方法で正確な取引の洞察を提供できます。 投資家とトレーダーは、得た知識を利用して利益を増やすことができます。
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フレームワークのブロックチェーン
これは、大規模なピアツーピア ビットコイン ネットワークのリソースを使用して、すべてのビットコイン トランザクションを検証および承認する一種のスプレッドシートまたはリーダーです。 これにより、参加者はトランザクションの決済を確保し、トランザクションを完了し、低コストで資産を転送できます。」 ブロックチェーン上のデータには時間の性質があり、その連鎖の長さは常に伸びています。 これは、ブロックチェーンがタイムスタンプ サービスを実装する分散化されたバリアントであることを意味します。
