[Bejro]

Fajny papier specjalistów z J.P. Morgana znalazłem przez przypadek. Bada on możliwość analizy danych przedstawionych w formie graficznej zamiast tabularycznej. Kiedyś tak się bawiłem, i rezultaty były bardzo spójne, ale aktualnie wszystkie moje modele operują na ciągach liczb. Może warto coś jeszcze w tym kierunku więcej poszperać. Używacie może czegoś w tym stylu?
#gielda #kryptowaluty #bitcoin #deeplearning

[niko444]

@Bejro: jakie dane zbierasz w swoim projekcie? tez zaczynam sie w to bawic ale dopiero raczkuje

[Bejro]

@niko444: Analizę jakościową zawsze przeprowadzam sam więc nie będzie zaskoczeniem, że analizuję tylko parametry ceny. Udało mi się jednak stworzyć system który działa tak samo dobrze na różnych rynkach z dużą ilością uczestników. Koncept jest trochę podobny do maszyny Boltzmanna, gdzie podając pochodne ceny próbuję dopasować prawdopodobną cenę i na tej podstawie obliczam błąd tego dopasowania i mogę w ten sposób ocenić sentyment rynku. Nie działa idealnie ale radzi sobie dobrze

[niko444]

@Bejro: ja z kolei analizuje ceny i ich wzrosty, market cap, i ilosci tweetow odnosnie roznych krypto no i zmiany sentymentu do bitcoina, zmiany volumenu, dosc duzo tych parametrow wyszlo, bawilem sie roznymi prostymi modelami typu drzewa decyzyjne albo kilka modeli poprzez glosowanie, i probuje przyporzadkowac danemu krypto przewidywania procentowego wzrostu na kolejny dzien, no ale poki co wychodzi mi blad MSE cos kolo 20 wiec nie za dobrze, potem moze

[maggotbrain15]

@Bejro: podoba mi się motywacja, ale wszyscy wiemy do czego to zmierza - do pozbycia się traderów i zastąpienia ich programem. Najpierw zbierzmy próbę uczącą niech klasyfikują obrazki, a później można będzie ich zwolnić ; ) Co do samego badania, to wydaje mi się, że nie biorą pod uwagę kosztów transakcyjnych, a czasem przewidzieć kierunek to za mało żeby zarobić. Tzn. ich scory nie oznaczają rentowności (co by było imho bardziej