Искусственная нейронная сеть дает прогнозы по Биткойну

Москва, 17:07, 01 Июл 2019, редакция FTimes.ru, автор Сергей Кузнецов.

Поскольку Биткойн пытается вернуть часть своей стоимости в конце 2017 года, когда она почти достигла 20 000 долларов США, инвесторы все еще задаются вопросом, как можно предсказать такую ​​изменчивую валюту?

У криптовалюты не существует физической формы, которая дает ценность Биткойну, поэтому невозможно выполнить традиционный фундаментальный анализ валюты. Следовательно, многие инвесторы отслеживают так называемые технические торговые индикаторы (геометрические фигуры, построенные из исторических цен и объемов торгов), чтобы понять и предсказать будущее движение Биткойна.

Некоторые исследователи нашли успех с большими сложными моделями. Но иногда они имеют сотни переменных (или предикторов), то сложно определить ключевые факторы или проверить воспроизводимость таких подходов. Также трудно понять, какие факторы действительно влияют на колебания Биткойнов на рынке.

В Школе бизнеса и экономики им. Ланга в Университете Гвельфа создана модель искусственной нейронной сети (ANN) для проверки предсказуемости цен на Биткойны.

Прогнозирование колебаний

В качестве предикторов использованы технические индикаторы, называемые скользящими средними. Скользящие средние создаются путем усреднения цен за период времени (например, 50 или 200 дней) и построения их в виде линии вместе с ценами. Основанием для использования скользящих средних является то, что если цена Биткойна сегодня становится выше или ниже средней цены за последние 50 или 200 дней, трейдеры могут ожидать появления восходящего или нисходящего тренда.

Если Биткойн непредсказуем, то от такой модели не ожидается, что она превзойдет обычное гадание.

Тем не менее, модель дала несколько очень интересных результатов относительно предсказуемости Биткойна с течением времени и во время периодов необычной волатильности.

Прогнозы искусственного интеллекта

Используя ежедневные наблюдения за 2011-2018 гг., была создана искусственная нейронная сеть с тремя предикторами: доходностью, 50-дневным сигналом покупки-продажи и 200-дневным сигналом покупки-продажи.

Также исследователи протестировали модель ANN, которая включала Чикагский индекс волатильности биржевых опционов (VIX), чтобы увидеть, оказала ли волатильность фондового рынка какое-либо заметное влияние на движения Биткойн. VIX — это индекс, обеспечивающий теоретические 30-дневные ожидания рынка на основе индекса S&P 500. Более высокие значения VIX указывают на то, что рынок совершит большое колебание.

Искусственные нейронные сети работают аналогично основному функционированию человеческого мозга. Наша модель принимает предикторы, или входные данные, и выходные данные (ежедневное изменение цены Биткойн), и пытается извлечь образец из всех данных. «Мозг» продолжает тестировать свои шаблоны, пока не достигнет оптимальной точки, где дальнейшее тестирование является излишним. Эти продвинутые модели составляют основу многих программ обучения искусственного интеллекта, которые используются в бизнесе и технике.

Объединяя технический анализ Биткойнов и нейронные сети, исследователи надеялись, что сеть ANN найдет шаблон среди данных, который позволит нам более точно прогнозировать будущие доходы.

Нетрадиционные инвесторы

Данная модель ANN действительно преуспела в уменьшении ошибки прогнозирования случайного блуждания примерно на 5-10% за весь период наблюдения. Эти улучшения прогноза являются статистически значимыми, указывая на то, что прогнозирование цен на Биткойны на ежедневной основе больше не является догадкой. Наши результаты показывают, что Биткойн не зависит от того, как меняется фондовый рынок, что говорит о том, что традиционные рыночные инвесторы и инвесторы в Биткойн — это две отдельные группы.

Данные разделили на четыре подвыборки аналогичных временных периодов для дальнейшего увеличения неэффективности рынка. Прогнозирующая производительность ANN в этих подвыборках еще больше улучшилась

Одна подвыборка, проведенная с октября 2014 года по июнь 2016 года, дала наилучшие результаты исследования. Изолированная 200-дневная модель сигнала превзошла случайную погрешность на 43,55%. Следует отметить, что эта подвыборка имела низкую волатильность по сравнению с другими тремя подвыборками и была наиболее устойчивым периодом данных, которые наблюдались. По сути, большая волатильность рынка усложняет изучение моделей данных и обучение модели ANN.

Наряду с точностью цен проводились наблюдения, как часто модели ANN правильно предсказывали, будут ли цены увеличиваться или уменьшаться. Основная комплексная модель за весь период 2011–2018 годов имела точность прогноза почти 63%. Иными словами, торговля Биткойнами с этой моделью будет в среднем более прибыльной, чем размещение случайных ордеров на покупку и продажу, которые имеют 50-процентную вероятность получения прибыли.

Спекуляция и предсказательные пузыри

По сравнению с другими прогностическими моделями такая искусственная нейронная сеть предоставила наиболее точный и надежный метод прогнозирования Биткойнов. Был сделан вывод, что историческая эволюция ежедневной цены на монеты следовала прогнозирующим тенденциям (или пузырям), которые могут возникнуть из-за спекулятивного характера торговли криптовалютой.

Исследователи считают, что будущее прогнозирования Биткойн — и, возможно, инвестирование в целом — заключается в возможностях искусственного интеллекта и искусственных нейронных сетей. Хотя люди могут спорить о достоинствах Биткойна как валюты, теперь стало возможным, по крайней мере, оценить его как прогнозируемый, товар.