Ein Datenwissenschaftler vom berühmten Vellore Institute of Technology in Indien hat ein Verfahren erläutert, mit dem man die Krypto-Kurse in Echtzeit vorhersagen kann. Dabei wird ein neuronales Netzwerk mit einem langen Kurzzeitgedächtnis (LSTM) verwendet.
In einem Blogbeitrag vom 2. Dezember demonstrierte der Forscher Abinhav Sagar einen vierstufigen Prozess, wie man maschinelles Lernen nutzen kann, um die Kurse in einem Sektor vorherzusagen, der laut ihm im Vergleich zu traditionellen Märkten "relativ unvorhersehbar" sei.
Maschinelles Lernen zur Prognose von Krypto-Kursen "eingeschränkt"Sagar begann seine Demonstration mit einem Vorwort, in dem es hieß, dass das maschinelle Lernen zwar einige Erfolge bei der Vorhersage von Börsenkursen erzielen konnte, die Anwendung im Bereich Kryptowährungen jedoch eingeschränkt sei. Dieser Behauptung stützte er mit der Tatsache, dass die Schwankungen der Kryptowährungskurse mit der rasanten technologischen Entwicklung sowie wirtschaftlichen, sicherheitstechnischen und politischen Faktoren zusammenhängen würden.