Bitcoin-handel mit maschinellem lernen

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Die Welt der Kryptowährung und der Blockchain wird zu Recht immer aufregender, da sowohl Ethereum als auch Bitcoin im Jahr bisher Allzeithochs verzeichnet haben. Ganz zu schweigen von der zunehmenden Anwendung der Blockchain-Technologie, insbesondere mit dem Aufstieg in der Popularität von Non-Fungible Tokens NFTs. Wie bei jeder Technologie treten bei Blockchain- und Kryptowährungen Probleme in Bezug auf Sicherheit, Auslastung und Effizienz auf. Abgesehen von der Aufregung und der allgemeinen Aufmerksamkeit gibt es vernünftige Anstrengungen, um signifikante Blockchain-Probleme zu lösen. Die in diesem Artikel vorgestellten Forschungsergebnisse wurden in den letzten Jahren veröffentlicht. Zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels gibt es Kryptowährungsaustausche, die auf CoinMarketCap verfolgt werden. Traditionelle Trading-Bots, die heute an der Börse verwendet werden, verfügen über eingebettete Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren. Daher ist es nicht verwunderlich, dass ML-Techniken auch beim Aufbau von Systemen helfen, die auf den Kryptowährungsmärkten handeln. Wenn Sie in der Google-Suchmaschine " Crypto Trading Bots für maschinelles Lernen " eingeben, erhalten Sie über 12 Millionen Suchergebnisse. Wir möchten Sie jedoch auf die akademischen Bemühungen aufmerksam machen. Thomas E.

Koker und Dimitrios Koutmos haben ein Forschungspapier verfasst , in dem die Verwendung des direkten Verstärkungslernens vorgestellt wurde, um ein Modell für den auf Kryptowährung basierenden aktiven Handel zu erstellen. Reinforcement Learning RL ist eine Subdomäne des maschinellen Lernens, die in Spiel- und Simulationsprogrammen üblich ist. RL arbeitet mit Schulungsprogrammen Agenten an der Entwicklung einer optimierten Strategie Richtlinie , um in einer interaktiven Umgebung Belohnungen zu erhalten. Der in dieser speziellen Studie vorgestellte Ansatz nutzt Direct Reinforcement Learning DRL. In der herkömmlichen RL gibt es keine unmittelbare Rückmeldung zur Leistung des Agenten, aber innerhalb der DRL wird die Leistung aus früheren Fenstern als Rückmeldung an den Agenten verwendet. Mithilfe von DRL konnten die Forscher die Erstellung eines Preisprognosemodells abschaffen und ein System erstellen, das sich basierend auf einem bestimmten Zeitintervall täglich anpasst. Reinforcement Learning ist ein praktikabler Ansatz zur Entwicklung von Kryptowährungs-Handelsstrategien, die rentabel und anpassungsfähig sind.

Bevor ich in die Forschung gehe, folgt ein kurzer Crashkurs über die Funktionsweise des Bitcoin-Mining. Beim Mining der Kryptowährung werden Rechenressourcen verwendet, um eine Reihe von Werten zu erraten, die zum Lösen einer Funktion in einer Blockchain verwendet werden. Der Miner, der die Funktion löst, darf die Blockchain mit gültigen ausstehenden Transaktionen aktualisieren. Das Blockchain-Netzwerk wird dann aktualisiert, um die neuen Transaktionen zu enthalten. Der Zweck des Bergbaus besteht darin, die Blockchain mit ausstehenden Transaktionen zu aktualisieren, und für die Bemühungen der Bergleute werden Belohnungen bereitgestellt. Bergleute werden für diese Bemühungen mit Blockbelohnungen dh Bitcoin und Transaktionsgebühren belohnt, die aus entsprechenden Transaktionen anfallen. Je leistungsfähiger Ihr Computer ist, desto mehr Vermutungen können Sie anstellen, um die Funktion zu lösen. Beachten Sie, dass dies eine vereinfachte Beschreibung des Crypto Mining ist, aber Sie verstehen das Wesentliche. In diesem Abschnitt werden die Forschungsanstrengungen zur Darstellung der Anwendbarkeit von ML-Techniken zur Optimierung der Bergbauanstrengungen und zur Verhinderung der Entführung von Bergbauressourcen untersucht. Taotao Wang , Soung Chang Liew und Shengli Zhang haben ein im Januar veröffentlichtes Forschungspapier verfasst , in dem die Anwendung des Verstärkungslernens RL zur Optimierung der Blockchain-Mining-Strategie für Kryptowährungen wie Bitcoin vorgestellt wird.

Ihre Forschungsanstrengungen haben gezeigt, dass es ohne ein erstes Modell der Blockchain und entsprechender Parameter Rechenressource des Bergmanns, Transaktionsgebühren usw. Herkömmliche Lernalgorithmen für die Verstärkung entwickeln Methoden, mit denen Agenten das Erhalten von Belohnungen in einer Umgebung maximieren können. Das Blockchain-Netzwerk ist jedoch eine dynamische Umgebung, in der ein repräsentatives Modell nicht einfach erstellt werden kann.

Die Autoren des Papiers entwickelten einen mehrdimensionalen RL-Algorithmus, der Q Learning modellfreier Algorithmus verwendet, um das Cryptocurrency Mining zu optimieren. Die Autoren haben bewiesen, dass durch maschinelle Lerntechniken die Entwicklung performanter Bergbaustrategien gelöst werden kann. Es ist kein Geheimnis, dass Bitcoin- und Kryptowährungs-Mining eine boomende Branche ist. Berichten zufolge haben mehrere Bergbauunternehmen wie Argo Blockchain, Riot Blockchain und Hive Blockchain Bitcoins im Wert von mehreren Millionen abgebaut. Dieselben Unternehmen könnten ML-Ingenieure in ihren Tech-Teams haben. Forscher haben Verstärkungslernsysteme entwickelt, die eine Optimierung der Cryptocurrency-Mining-Strategien ermöglichen.

Eine weitere bemerkenswerte Nutzung des maschinellen Lernens im Cryptocurrency Mining hat mit Sicherheit zu tun. Forschungslabors, die von akademischen Institutionen und nationalen Regierungen unterstützt werden, sind mit beträchtlichen Computerressourcen und Infrastruktur ausgestattet. Dies macht sie zu Hauptzielen für " Cryptojacker ". Cryptojackers entführen Rechenressourcen, um Kryptowährungen abzubauen. Solche Angriffe sind weit verbreitet und haben Schlagzeilen gemacht. Forscher aus den USA haben gemeinsam Anstrengungen unternommen, um eine Methode zur Erkennung des Vorhandenseins von Schadprogrammen zu entwickeln, mit denen Rechenressourcen entführt werden sollen. SiCaGCN ist der Name des von den Forschern erstellten Systems. SiCaGCN bestimmt die Ähnlichkeiten zwischen einem Paar von Programmen oder Code basierend auf Entfernungsmessungen, die an einer Kontrollflussdiagrammdarstellung der Programme durchgeführt werden. Das SiCaGCN-System umfasst Komponenten neuronaler Netzwerkarchitekturen und -techniken, die im Bereich Deep Learning und ML zu finden sind. Forscher haben eine einzigartige und effiziente Methode zur Erkennung von Schadcode entwickelt, bei der mithilfe von Deep-Learning-Techniken Code charakterisiert und verglichen wird.

Das System verhindert die missbräuchliche und unbefugte Verwendung von Computerressourcen durch fremde Programme. Maschinelles Lernen hat einen Platz in der Welt der Blockchains und Kryptowährungen. Die Anwendbarkeit von ML-Techniken erstreckt sich über die Vorhersage oder den Handel von Kryptowährungspreisen hinaus. Da immer mehr dieser Techniken in Produktionsumgebungen gelangen und kommerzialisiert werden, könnte sich die Welt der Blockchain in den kommenden Jahren für Praktiker des maschinellen Lernens öffnen. Einer der wichtigsten Aspekte beim Erlernen von Data Science besteht darin, Ihre Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen. Data Science ist meiner Meinung nach etwas, das man am besten durch Handeln lernt.

Modelle des maschinellen Lernens werden zunehmend in komplexen hohen Umgebungen wie Finanztechnologie, Medizin usw. Trotz der zunehmenden Nutzung fehlen Techniken zur Erklärung des Modells. Eine Sache, die meine Kinder während ihres einjährigen Aufenthalts in der Vorschule gelehrt haben, war der Unterschied zwischen Jungen- und Mädchensachen. Geschlechterunterschiede sind so tief in unserer Gesellschaft verwurzelt, dass man ihnen nicht mehr entkommen kann, wenn man einen anderen Weg als den eigenen Haushalt betritt manchmal kann man ihnen auch dort nicht entkommen. Copywriting ist eine Kunstform, in der Einfachheit wertvoller ist als ein Wort aus einem Aufsatz. Obwohl qualifizierte Texter wissen, wie man zwischen Verkäufen und einfach zu befolgenden Call-To-Actions CTAs für die effektivste Kampagne ausbalanciert, kann dies als UX-Designer, der sich mit UX-Texten beschäftigt, oft übersehen werden. Gefällt Ihnen dieser Artikel? Erhalten Sie mehr Artikel wie diesen in Ihrem Posteingang, indem Sie meinen Newsletter abonnieren! Der SNP ist einer der gängigsten Indizes für den Aktienmarkt.

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