隨著加密貨幣市場(chǎng)的迅速崛起和數(shù)字貨幣的蓬勃發(fā)展，投資者在這個(gè)領(lǐng)域面臨著更為復(fù)雜和多變的市場(chǎng)環(huán)境。加密貨幣價(jià)格的波動(dòng)性較大，傳統(tǒng)金融模型在預(yù)測(cè)這一新興市場(chǎng)中表現(xiàn)出相當(dāng)?shù)奶魬?zhàn)。在這一背景下開發(fā)一種能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)加密貨幣價(jià)格的先進(jìn)模型對(duì)于投資者和市場(chǎng)參與者來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。
在過(guò)去的幾年里，人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著的成果，尤其是在量化投資、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面。然而，加密貨幣的特殊性質(zhì)和非線性特征使得傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用面臨一些獨(dú)特的挑戰(zhàn)。因此，WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)采用結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，著重研發(fā)適用于加密貨幣市場(chǎng)的高效預(yù)測(cè)模型。加密貨幣價(jià)格在不同時(shí)間尺度上表現(xiàn)出不同的規(guī)律，單一模型難以全面捕捉這些規(guī)律。WIMI微美全息采用多尺度分析的方法，將不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法與相應(yīng)的多尺度分量進(jìn)行匹配，構(gòu)建出更為全面的加密貨幣價(jià)格預(yù)測(cè)模型。
WIMI微美全息采用混合 LSTM-ELM 模型的研發(fā)過(guò)程經(jīng)過(guò)仔細(xì)的技術(shù)實(shí)施，結(jié)合了多尺度分析、人工智能技術(shù)以及信號(hào)分解等先進(jìn)方法，集成結(jié)果。該模型首先對(duì)原始加密貨幣價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理。這包括對(duì)缺失數(shù)據(jù)的處理、異常值的檢測(cè)與修復(fù)，以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)于構(gòu)建準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型至關(guān)重要。將原始加密貨幣價(jià)格的時(shí)間序列分解為不同的頻率成分。這一步的目的是分離出高頻、中頻和低頻成分，以更好地理解和捕捉不同時(shí)間尺度上的價(jià)格波動(dòng)。
然后，利用樣本熵法，根據(jù)子分量的相似性和頻率對(duì)分解得到的高、中、低頻子分量進(jìn)行組合。樣本熵法是一種用于度量時(shí)間序列相似性的方法，它考慮了子分量之間的相互關(guān)系和頻率特征，從而更好地描述了時(shí)間序列的整體結(jié)構(gòu)。根據(jù)樣本熵法的結(jié)果，分別對(duì)高、中、低頻分量進(jìn)行重構(gòu)。這一步是將組合后的子分量重新組合，得到對(duì)原始加密貨幣價(jià)格更為準(zhǔn)確的高、中、低頻分量。
根據(jù)得到的高、中、低頻分量的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與變分模態(tài)分解(VMD)的方法進(jìn)行分解。EMD和VMD都是信號(hào)分解的經(jīng)典方法，通過(guò)這一步的結(jié)合，提高了對(duì)于非線性和不穩(wěn)定數(shù)據(jù)的分解效果。針對(duì)高頻和低頻元件，分別使用適合的算法進(jìn)行預(yù)測(cè)。LSTM和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)等深度學(xué)習(xí)算法可能更適合高頻和低頻元件，因?yàn)樗鼈兡軌蚋玫靥幚磉@些頻率范圍內(nèi)的復(fù)雜模式。
最后，通過(guò)將不同頻率成分的預(yù)測(cè)結(jié)果組合在一起，構(gòu)建了整體的混合 LSTM-ELM 模型。這一集成的過(guò)程旨在綜合各個(gè)頻率成分的信息，以提高模型的整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。通過(guò)這種方式，模型能夠更全面地理解并預(yù)測(cè)加密貨幣比特幣價(jià)格在不同時(shí)間尺度上的波動(dòng)情況。
據(jù)悉，WIMI微美全息混合 LSTM-ELM 模型通過(guò)選擇不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)，模型更好地適應(yīng)了不同頻率范圍內(nèi)的市場(chǎng)變化，提高了對(duì)于高頻和低頻的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。實(shí)證結(jié)果表明，混合 LSTM-ELM 模型在市場(chǎng)上行和行情下均具有魯棒性。這意味著模型在不同市場(chǎng)條件下都能夠保持較好的預(yù)測(cè)性能，使其成為投資者在不同市場(chǎng)狀態(tài)下的可靠工具。
在當(dāng)前數(shù)字貨幣市場(chǎng)蓬勃發(fā)展的大背景下，WIMI微美全息混合 LSTM-ELM 模型的研發(fā)標(biāo)志著金融科技領(lǐng)域的一次重要?jiǎng)?chuàng)新。通過(guò)多尺度分析、信號(hào)分解、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能匹配以及集成方法的優(yōu)化，該模型成功地解決了加密貨幣市場(chǎng)預(yù)測(cè)的復(fù)雜性與多樣性。其強(qiáng)大的非線性建模能力，對(duì)高頻和低頻元件的適應(yīng)性，以及魯棒性的表現(xiàn)，使得該模型成為投資者在面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)的強(qiáng)有力工具。
深度學(xué)習(xí)算法的引入為模型賦予了更強(qiáng)的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力，使其能夠更好地理解和適應(yīng)加密貨幣市場(chǎng)的非線性特征。在實(shí)證結(jié)果的支持下，該模型不僅在市場(chǎng)上行時(shí)具備優(yōu)越的預(yù)測(cè)性能，而且在行情下依然保持魯棒。WIMI微美全息混合 LSTM-ELM 模型的成功研發(fā)不僅有望為投資者提供更全面、準(zhǔn)確的市場(chǎng)信息，也為金融科技行業(yè)的未來(lái)發(fā)展指明了方向，將為更廣泛的金融領(lǐng)域帶來(lái)新的思路和方法。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
