AI v primerjavi s kripto trgovci: Kdo je bolje napovedal ceno bitcoina?

Uporaba umetne inteligence (AI) za napovedovanje cen postaja vse bolj priljubljena na trgu kriptovalut. S tem v mislih, Poročilo o območju GNY ekipa se je odločila preizkusiti, ali lahko njen model naredi boljše napovedi kot kripto trgovci.

Poročilo o območju GNY uporablja indikatorje tehnične analize za ustvarjanje napovedi cenovnega razpona za kriptovalute z modelom strojnega učenja LSTM. Rezultati so bili objavljeni 2. novembra na spletni strani projekta.

Za omenjeni test je ekipa začela tekmovanje v napovedovanju cene bitcoina (BTC), da bi napovedala zaprtje cene BTC 27. oktobra. V tem tekmovanju so trgovci s kriptovalutami vsak dan od 23. do 25. oktobra podajali različna ugibanja.

Skupno je bilo 206 napovedi, od katerih jih je imelo 56 višjo natančnost od 3 %, ki jih je opazila umetna inteligenca. To pomeni, da je 56 trgovcev napovedalo ceno znotraj 3-odstotnega odstopanja od končnega rezultata.

"Naša prva ugotovitev je bila, da je bila povprečna natančnost skupine višja, kot smo pričakovali."

— GNY Range Report Team

Razbijanje rezultatov tekmovanja za napovedovanje cen

Hkrati je ekipa zbirala podatke iz svojega Poročilo o območju GNY vsakega od treh dni. Rezultat je bil opazen. Cena bitcoina je do zadnjega dne znašala 33,892.02 $, napovedi pa so bile naslednje:

23. oktobra je bila povprečna napoved trgovcev s kripto 31,168 dolarjev, kar je več kot Poročilo o območju GNY napoved 29,861 $ z veliko razliko.

Zanimivo je, da so bile napovedi cen tako množice kot umetne inteligence 24. oktobra skoraj enake, pri 33,090 $ za BTC od prve skupine in 33,058 $ od druge.

25. oktobra je umetna inteligenca premagala trgovce s tanko razliko. Napoved, da se bo Bitcoin zaključil pri 33,976 $ v primerjavi z množično napovedjo 34,128 $ zaključne cene 27. oktobra.

Predvsem s pridobitvijo povprečne napovedi za vsak dan so kripto trgovci napovedali zaključno ceno za Bitcoin v višini 32,795.33 USD. Medtem je Poročilo o območju GNY AI je zabeležil 3-dnevno povprečje 32,298.33 USD. Prvo je bilo bližje povprečju od končnega rezultata pri 33,892.02 $, manjkalo pa je za 1,103.31 $.

To kaže na zanimivo omejitev strojno učečega se modela LSTM pri obravnavanju napovedi cen v daljših časovnih okvirih, ki temelji izključno na kazalnikih tehnične analize. Kljub temu še vedno dovolj blizu, da prepoznate naraščajoči trend in se temu primerno prilagodite skozi dneve.