Инвестирование в искусственный интеллект на основе нейронных сетей

Компания Crypto Cabinet идет в ногу со временем, и стремительно инвестирует в разработку и усовершенствование нейросетей и искусственного интеллекта, что позволяет уже сейчас собирать и использовать данные в фоновом режиме из социальных сетей Reddit и Twitter для машинного обучения. Мы используем технику, называемую анализом настроений, чтобы найти эмоции, стоящие за пользователями для предсказания цен на популярные криптовалюты и не только.

Представьте, что в вашем распоряжении перед принятием каждого торгового решения имеется вся необходимая информация. То есть не просто список новостных заметок и исторических данных, а практически все, что доступно – это и опыт других трейдеров, и имеющиеся на момент принятия торгового решения данные по заявкам, «стопам» и текущим позициям других участников рынка.

Применение нейронных сетей на рынке даёт возможность изъять из нескольких потоков данных один результат.

Перед тем, как осуществлять применение нейронных сетей в трейдинге, сначала их нужно обучить находить и корректировать паттерны. Отметим, что процесс обучения, а также тестирование – достаточно ёмкий процесс. Но в будущем эта сеть сможет эффективно прогнозировать тенденцию, отталкиваясь от полученных навыков. То есть, сеть будет постоянно сравнивать новые данные с уже имеющимися в её базе. По результатам этого сопоставления будет делаться прогноз.

В качестве обучения (тренировки) нейронные сети применяют в анализе сразу два вида данных: для обучения и тестирования.

Преимущества нейронных сетей

Существенным плюсом нейросетей является тот факт, что обучение у них происходит на постоянной основе за счёт новых данных и уже имеющихся прогнозов.

Отметим, что нейросети в дополнение ко всему умеют комбинировать технические и фундаментальные данные, что позволяет их оптимально применять.

Таким образом, нейронные сети обладают определёнными навыками, позволяющими определять на рынке неучтённые паттерны Price Action и применять их в составлении прогнозных данных, добиваясь максимально точного результата