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2019-07-19 中新经纬

   

欲海情魔 温丝莱特在引入数据之前,先加载几个Python包,以简化之后的操作;然后导入数据来源网站,通过简单的数据处理得到上述数据结构;最后重复以上操作,将比特币的数据转换成以太坊的即可。以下是DavidSheehan的实验过程。以上表格就是经过处理的一个输入实例,整个模拟过程中需要数百个类似的数据表格。到这里,搭建长短记忆模型的准备工作就基本完成了,在开始测试之前,我们只需要将第一个时间点的值设置为0,然后预测随时间点变化而变化的价格曲线。在这里需要注意的是,可访问数据的天数是可以变化的。即时间越短,可供使用的数据组就越多,但每一组的天数越少,也意味着模型没有充足的数据来预测长期的价格行为。

玩传奇手游真的能赚钱吗2007年,美国资产管理公司RebellionResearch基于贝叶斯机器学习算法推出了第一款纯人工智能的投资平台,该平台准确预测了2008年的金融危机;2013年底,比特币社区的章鱼保罗masterluc预测到了比特币价格的下跌,以及其下一个高潮将在2016-2017年到来;从股市到币市、从人工预测到人工智能预测,人们对预知投资产品价格走势的渴求从未停止过。为了证明数据的准确性,David在时间轴上绘制了两种加密货币的价格走势和交易量变化图:但从上图中可以看出,在数据训练阶段,比特币和以太坊的价格相对偏低,因此训练数据并不能完全代表测试数据,从而破坏了模型对未知数据的归纳能力。于是,David在构建深度模型之前,首先讨论了一个简单但是有意义的滞后模型。完成了对模型的训练过程,接下来就是通过测试集对其进行评估:

世界十大未解魔术虽然单点随机漫步模型看起来是准确的,但是其背后的欺骗性却开始让人不得不怀疑,那些声称能够准确预测投资产品价格曲线的人工智能是否真的可靠。在深度学习框架中,神经元是学习的基本单位,神经网络中每一层神经元学习到的,都是前一层神经元更抽象的表达,而在本次实验中作者将LSTM层中的神经元数量设置为20。为了证明数据的准确性,David在时间轴上绘制了两种加密货币的价格走势和交易量变化图:以下是DavidSheehan的实验过程。

月恒小说为了验证AI是否真的能够准确预测价格变化,去年11月,伦敦大学学院博士毕业生DavidSheehan就利用深度学习算法,分别构建了滞后模型(lagmodel)、随机漫步模型(randomwalk)以及长短期记忆模型(LongShortTermMemory)和自回归模型(ARmodel),对比特币和以太坊的价格进行了模拟和预测。简化后的数据无论是股市还是币市,其价格曲线实际上就是一个随时间变化的序列,因此可以通过随机函数进行预测。尤其在人工智能(AI)的概念兴起之后,将投资市场的价格变化与深度学习结合在一起的实例越来越多。但从上图中可以看出,在数据训练阶段,比特币和以太坊的价格相对偏低,因此训练数据并不能完全代表测试数据,从而破坏了模型对未知数据的归纳能力。于是,David在构建深度模型之前,首先讨论了一个简单但是有意义的滞后模型。

(编辑:董文博)
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