Een recent onderzoek heeft een innovatief prijsmodel voor Bitcoin-opties onthuld, aangedreven door kunstmatige intelligentie (AI).

Dit state-of-the-art model combineert naadloos Bitcoin prijs dynamiek- en sentimentgegevens, waarbij gebruik wordt gemaakt van de mogelijkheden van neurale netwerken. Volgens mensen die bekend zijn met de kwestie leidt dit tot een dramatische vermindering van de prijsfouten, waardoor deze teruglopen tot 3%. De kern van deze innovatie, volgens een uittreksel uit de studies, is de overtuiging dat,

“Neurale netwerken bieden een flexibele parametrische methode, gebaseerd op hun universele benadering van theoretische resultaten.”

Het AI-verbeterde prijsmodel

Per ander studiesheeft het befaamde Black-Scholes-model, geïntroduceerd in 1973, van oudsher de methodologie voor optiewaardering gedomineerd. De strikte aannames en de inherente subjectiviteit die aan de parameters verbonden waren, resulteerden echter vaak in inconsistente resultaten. Concreet had dit model moeite om het leptokurtische gedrag van retourverdelingen en de unieke uitdagingen van retourzendingen aan te pakken volatiliteit glimlacht en scheef.

In de zoektocht naar een alternatief hebben onderzoekers verschillende modellen getest, zoals boommodellen, de Monte Carlo-simulatie en de eindige differentiemethode. Elk van deze heeft zijn sterke punten. Terwijl boommodellen bijvoorbeeld onder bepaalde omstandigheden overeenkomsten vertonen met het Black-Scholes-model, is de Monte Carlo-simulatie geschikt voor willekeurige schokken die de mogelijkheden van boommodellen te boven gaan. Ondertussen maakt de eindige-verschilmethode gebruik van een geheel ander simulatieschema.

De gamechanger van deze studie is echter de integratie van neurale netwerken.

Op deep learning gebaseerde Bitcoin-prijsvoorspellingsmodellen met behulp van Bitcoin blockchain-informatie. #ml papier

– diepe neurale netwerken (DNN),
– modellen voor het lange-kortetermijngeheugen (LSTM),
– convolutionele neurale netwerken (CNN)https://t.co/Sxy13zbvwc pic.twitter.com/vieLhqCyDC

— Carl Carrie (@🏠) (@carlcarrie) 27 september 2019

Deze niet-parametrische modellen, versterkt door hun geavanceerde voorspellende prestaties, hebben veelbelovende resultaten opgeleverd door de klassieke modellen te overtreffen. Dergelijke neurale netwerkmodellen hebben een trackrecord van uitzonderlijke prestaties bij het voorspellen van prijzen voor derivaten.

Waarom neurale netwerken?

De kracht van neurale netwerken ligt in hun aanpassingsvermogen en leervermogen, vooral wanneer markten volatiel zijn. Yao et al. (2000) ontdekten dat neurale netwerken beter presteerden dan het Black-Scholes-model bij het voorspellen van prijzen gerelateerd aan de Nikkei 225-indexfutures, vooral in turbulente markten. Deze bevinding maakte de weg vrij voor onderzoekers om het potentieel van neurale netwerken in de wereld te verkennen cryptogeld.

Het integreren van AI en neurale netwerken in prijsmodellen gaat niet alleen over grotere nauwkeurigheid. Het gaat over aanpassing aan de dynamische en volatiele aard van markten, vooral opkomende markten zoals cryptocurrencies. De cryptocurrency-markt, geleid door Bitcoin, biedt unieke uitdagingen en kansen voor handelaren en onderzoekers. De in dit onderzoek voorgestelde tweefasenaanpak – eerst met behulp van parametrische technieken zoals boommodellen en de Monte Carlo-simulatie en vervolgens het verfijnen van die voorspellingen met behulp van neurale netwerken – vertegenwoordigt een veelbelovende stap voorwaarts in het begrijpen en benutten van de complexe prijsdynamiek van Bitcoin.

Kijkend naar de toekomst van Bitcoin-handel

De crypto markt evolueert voortdurend en biedt zowel nieuwe uitdagingen als kansen. Traditionele modellen, die uitgaan van marktefficiëntie en de afwezigheid van arbitrage, zijn wellicht niet voldoende. echter, de sprong-diffusie model die in de studie worden gepresenteerd, biedt een robuust startpunt voor financiële engineering op maat voor cryptocurrencies.

Deze benadering is niet louter academisch; het heeft praktische implicaties. Volgens experts is het begrijpen van de prijsactie van Bitcoin, inclusief steun- en weerstandsniveaus, trendlijnen en marktindicatoren, van cruciaal belang voor investeerders en handelaars. Geavanceerde AI-tools zoals Avorak AI maken al de weg vrij door patronen te onderscheiden, trends te voorspellen en optimale handelsstrategieën aan te bevelen. Voor degenen die zich afschrikken door de complexiteit van Bitcoin-handel, vereenvoudigen AI-tools het proces en bieden ze waardevolle inzichten en realtime marktanalyses.

Hoewel Bitcoin en cryptocurrencies grotendeels onbekend terrein blijven, duidt de integratie van AI en neurale netwerken in prijsmodellen volgens deskundigen op een veelbelovende toekomst. Het terugdringen van prijsfouten tot slechts 3% duidt op het onaangeboorde potentieel van AI in de financiële engineering. Naarmate de crypto-ruimte volwassener wordt en er meer onderzoek plaatsvindt, is er alle reden om aan te nemen dat AI een steeds belangrijkere rol zal spelen bij het vormgeven van de toekomst ervan.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://metanews.com/study-proposes-a-new-bitcoin-option-pricing-model-driven-by-ai/