ตลาดสกุลเงินดิจิทัลโดยทั่วไปมีความผันผวนอย่างสุดแสน ซึ่งเสนอโอกาสที่สำคัญสำหรับนักลงทุน แต่ก็มีความเสี่ยงที่สำคัญเช่นกัน การทำนายราคาที่แม่นยำเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจลงทุนที่มีข้อมูลสมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม วิธีการวิเคราะห์ทางการเงินแบบดั้งเดิมมักมีความยากที่จะต่อสู้กับความซับซ้อนและการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของตลาดคริปโต ในไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความล้ำสมัยของการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้ให้เครื่องมือที่มีพลังงานสำหรับการทำนายชุดข้อมูลทางการเงินที่มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการทำนายราคาสกุลเงินดิจิทัล

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถเรียนรู้จากข้อมูลราคาในอดีตจํานวนมากและข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ โดยระบุรูปแบบที่ยากสําหรับมนุษย์ในการตรวจจับ ในบรรดาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ Recurrent Neural Networks (RNNs) และตัวแปรต่างๆ เช่น Long Short-Term Memory (LSTM) และ Transformer models ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวางสําหรับความสามารถพิเศษในการจัดการข้อมูลตามลําดับ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่เพิ่มขึ้นในการคาดการณ์ราคา crypto บทความนี้นําเสนอการวิเคราะห์เชิงลึกของโมเดลที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงสําหรับการทํานายราคาสกุลเงินดิจิทัล โดยเน้นที่การเปรียบเทียบแอปพลิเคชัน LSTM และ Transformer นอกจากนี้ยังสํารวจว่าการรวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลายสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจําลองและตรวจสอบผลกระทบของเหตุการณ์หงส์ดําต่อความเสถียรของแบบจําลองได้อย่างไร

การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในการทำนายราคาสกุลเงินดิจิทัล

ความคิดพื้นฐานของ machine learning คือการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทำการทำนายโดยขึ้นอยู่กับรูปแบบที่เรียนรู้ได้ อัลกอริทึมเหล่านี้วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงราคาในอดีต ปริมาณการซื้อขาย และข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ เพื่อค้นพบแนวโน้มและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ วิธีการทั่วไปรวมถึงการวิเคราะห์การถดถอย ต้นไม้ตัดสินใจ และเครือข่ายประสาทเทียม ซึ่งทั้งหมดได้ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างราคา cryptocurrency รุ่นการทำนาย

การศึกษาส่วนใหญ่พึงพอใจในวิธีการสถิติ传统 ในช่วงต้นของการทำนายราคาสกุลเงินดิจิทัล ตัวอย่างเช่น รอบปี 2017 ก่อนที่การเรียนรู้เชิงลึกจะแพร่กระจาย การศึกษามากมายใช้โมเดล ARIMA เพื่อทำนายแนวโน้มราคาของสกุลเงินดิจิทัลเช่นบิตคอยน์ การศึกษาตัวแทนโดย Dong, Li, และ Gong (2017) ใช้โมเดล ARIMA เพื่อวิเคราะห์ความผันผวนของบิตคอยน์ แสดงให้เห็นถึงความเสถียรและเชื่อถือได้ของโมเดล传统ในการจับแนวโน้มเชิงเส้น

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เมทอดการเรียนรู้ลึกลับเริ่มแสดงผลลัพธ์การพัฒนาที่สำคัญในการพยากรณ์ชุดข้อมูลทางการเงินในปี 2020 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ระบบเครือข่าย Long Short-Term Memory (LSTM) ได้รับความนิยมเนื่องจากความสามารถในการจับภาพรายละเอียดในชุดข้อมูลช่วงเวลายาวการศึกษาโดย Patel et al. (2019) พิสูจน์ความได้เปรียบของ LSTM ในการทำนายราคา Bitcoin ซึ่งเป็นการก้าวหน้าที่สำคัญในเวลานั้น

ในปี 2023 โมเดล Transformer ด้วยกลไกการให้ความสนใจด้วยตนเองที่เป็นเอกลักษณ์ของมันที่สามารถจับความสัมพันธ์ข้ามลำดับข้อมูลทั้งหมดในครั้งเดียวกันได้ถูกนำไปใช้ในการพยากรณ์ชุดข้อมูลเวลาทางการเงินมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ของ Zhao et al. ปี 2023การศึกษา“คำอธิบาย! โมเดล Transformer ที่มีความรู้สึกต่อการทำนายราคาสกุลเงินดิจิทัล” ได้ทำการผสมโมเดล Transformer กับข้อมูลความรู้สึกจากสื่อสังคมอย่างสำเร็จ ซึ่งได้ปรับปรุงความแม่นยำของการทำนายแนวโน้มราคาสกุลเงินดิจิทัลอย่างมีนัยสำคัญ และเป็นเหตุการณ์สำคัญในวงการ

เหรียญสกุลเงินดิจิทัลเทคโนโลยีการพยากรณ์ขั้นสูง (Source: Gate Learn Creator John)

ในบรรดาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งจํานวนมาก โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Recurrent Neural Networks (RNNs) และเวอร์ชันขั้นสูง LSTM และ Transformer ได้แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบที่สําคัญในการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลา RNN ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อประมวลผลข้อมูลตามลําดับโดยการส่งข้อมูลจากขั้นตอนก่อนหน้าไปยังขั้นตอนต่อมาโดยจับการอ้างอิงข้ามจุดเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม RNN แบบดั้งเดิมต่อสู้กับปัญหา "การไล่ระดับสีที่หายไป" เมื่อจัดการกับลําดับที่ยาวทําให้ข้อมูลเก่า แต่สําคัญค่อยๆหายไป เพื่อแก้ไขปัญหานี้ LSTM ได้แนะนําเซลล์หน่วยความจําและกลไก gating ที่ด้านบนของ RNN ทําให้สามารถเก็บข้อมูลสําคัญในระยะยาวและการสร้างแบบจําลองการพึ่งพาระยะยาวได้ดีขึ้น เนื่องจากข้อมูลทางการเงินเช่นราคาสกุลเงินดิจิทัลในอดีตมีลักษณะชั่วคราวที่แข็งแกร่งแบบจําลอง LSTM จึงเหมาะอย่างยิ่งสําหรับการทํานายแนวโน้มดังกล่าว

อย่างไรก็ตาม โมเดล Transformer พัฒนามาเพื่อประมวลผลภาษา กลไกการสนใจตนเองของพวกเขาทำให้โมเดลสามารถพิจารณารายการข้อมูลทั้งหมดพร้อมกัน แทนที่จะประมวลผลข้อมูลเหล่านั้นตามขั้นตอน โครงสร้างนี้ทำให้ Transformers มีศักยภาพมากมายในการทำนายข้อมูลทางการเงินที่มีความขึ้นต่อเวลาที่ซับซ้อน

เปรียบเทียบโมเดลพยากรณ์

โมเดลที่เป็นแบบดั้งเดิม เช่น ARIMA มักถูกนำมาใช้เป็นเส้นหลักร่วมกับโมเดลการเรียนรู้ที่ลึกในการทำนายราคาสกุลเงินดิจิทัล ARIMA ถูกออกแบบเพื่อจับแนวโน้มเชิงเส้นและการเปลี่ยนแปลงอัตราส่วนที่ต่อเนื่องในข้อมูล การดำเนินการดีในงานทำนายหลายงาน อย่างไรก็ตามเนื่องจากความไม่เสถียรและธรรมชาติที่ซับซ้อนของราคาสกุลเงินดิจิทัล ความสมมติเชิงเส้นของ ARIMA มักมีข้อบกพร่องการศึกษาได้แสดงว่าโมเดลการเรียนรู้ลึกๆ ทั่วไปจะให้การทำนายที่แม่นยำมากขึ้นในตลาดที่ไม่เช่นเดียวกันและมีความผันผวนมาก

ในบรรดาแนวทางการเรียนรู้เชิงลึกการวิจัยเปรียบเทียบแบบจําลอง LSTM และ Transformer ในการทํานายราคา Bitcoin พบว่า LSTM ทํางานได้ดีขึ้นเมื่อจับรายละเอียดปลีกย่อยของการเปลี่ยนแปลงราคาในระยะสั้น ข้อได้เปรียบนี้มีสาเหตุหลักมาจากกลไกหน่วยความจําของ LSTM ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างแบบจําลองการพึ่งพาระยะสั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพและเสถียรมากขึ้น แม้ว่า LSTM อาจมีประสิทธิภาพเหนือกว่าในความแม่นยําในการพยากรณ์ระยะสั้น แต่โมเดล Transformer ยังคงมีการแข่งขันสูง เมื่อได้รับการปรับปรุงด้วยข้อมูลบริบทเพิ่มเติม เช่น การวิเคราะห์ความคิดเห็นจาก Twitter Transformers สามารถให้ความเข้าใจในตลาดที่กว้างขึ้น ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการคาดการณ์ได้อย่างมาก

นอกจากนี้ มีการศึกษาบางรายได้สำรวจโมเดลผสมที่รวมการเรียนรู้ลึกกับวิธีสถิติที่เป็นแบบดั้งเดิม เช่น LSTM-ARIMA โมเดลผสมเหล่านี้มีเป้าหมายที่จะจับความสัมพันธ์ทั้งเชิงเส้นและเชิงไม่เชิงเส้นในข้อมูล เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนายและความแข็งแกร่งของโมเดล

ตารางด้านล่างสรุปข้อดีและข้อเสียของระบบ ARIMA, LSTM, และ Transformer ในการทำนายราคา Bitcoin:

การปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายด้วยการพัฒนาคุณลักษณะ

เมื่อคาดการณ์ราคาสกุลเงินดิจิทัลเราไม่ได้พึ่งพาข้อมูลราคาในอดีตเพียงอย่างเดียวเรายังรวมข้อมูลที่มีค่าเพิ่มเติมเพื่อช่วยให้แบบจําลองคาดการณ์ได้แม่นยํายิ่งขึ้น กระบวนการนี้เรียกว่าวิศวกรรมคุณลักษณะ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจัดระเบียบและสร้าง "คุณลักษณะ" ของข้อมูลที่เพิ่มประสิทธิภาพการคาดคะเน

แหล่งข้อมูลคุณสมบัติทั่วไป

ข้อมูลบนเชื่อมต่อ

ข้อมูลบนเชื่อมโยงหมายถึงข้อมูลการทำธุรกรรมและกิจกรรมทั้งหมดที่ได้รับบันทึกบนบล็อกเชน รวมถึงปริมาณการซื้อขาย จำนวนของที่อยู่ที่ใช้งานอยู่ความยากในการขุด, และ อัตราการทำเหมือง. ตัวชี้วัดเหล่านี้สะท้อนสภาพการตลาดและความต้องการแบบตรงๆ และกิจกรรมของเครือข่ายโดยรวมโดยตรง ทำให้พวกเขามีค่ามากสำหรับการทำนายราคา เช่น การกระโดดอย่างมีนัยสำคัญในปริมาณการซื้อขายอาจบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงในอารมณ์ตลาด ในขณะที่การเพิ่มขึ้นของที่อยู่อาศัยที่มีประสิทธิภาพอาจบ่งบอกถึงการนำมาอย่างแพร่หลาย ที่อาจเสนอราคาขึ้น

ข้อมูลเช่นนี้มักถูกเข้าถึงผ่าน blockchain explorer APIs หรือผู้ให้บริการข้อมูลที่เชี่ยวชาญ เช่น Glassnode และ Coin Metricsคุณสามารถใช้ไลบรารี requests ของ Python เพื่อเรียกใช้ API หรือดาวน์โหลดไฟล์ CSV โดยตรงเพื่อวิเคราะห์

ตัวบ่งชี้อารมณ์ของโซเชียลมีเดีย

แพลตฟอร์มเช่น Santimentวิเคราะห์เนื้อหาข้อความจากแหล่งข้อมูล เช่น Twitter และ Reddit เพื่อประเมินอารมณ์ของผู้เข้าร่วมตลาดต่อสกุลเงินดิจิทัล พวกเขายังใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น การวิเคราะห์อารมณ์เพื่อแปลงข้อความนี้เป็นตัวบ่งชี้อารมณ์ ตัวบ่งชี้เหล่านี้สะท้อนความคิดเห็นและความคาดหวังของนักลงทุน ให้ข้อมูลมูลค่าสำหรับการทำนายราคา ตัวอย่างเช่น การแสดงอารมณ์เชิงบวกอย่างสำคัญในสื่อสังคมอาจดึงดูดนักลงทุนมากขึ้นและขับขึ้นราคา ในขณะที่อารมณ์ลบอาจกระตุ้นความกดดันในการขาย แพลตฟอร์มเช่น Santiment ยังมี API และเครื่องมือให้นักพัฒนาช่วยรวมข้อมูลอารมณ์เข้ากับโมเดลการทำนายการศึกษาได้แสดงว่าการรวมการวิเคราะห์อารมณ์ในโซเชียลมีเดียสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลทำนายราคาคริปโต โดยเฉพาะสำหรับการทำนายราคาระยะสั้น

Santiment สามารถให้ข้อมูลเรื่องอารมณ์เห็นของผู้เข้าร่วมตลาดเกี่ยวกับสกุลเงินดิจิทัล (Source: Santiment)

ปัจจัยเศรษฐกิจขนาดใหญ่

ตัวชี้วัดเศรษฐกิจระดับโลก เช่น อัตราดอกเบี้ย อัตราเงินเฟ้อ การเติบโตของ GDP และอัตราการว่างงาน ยังมีผลต่อราคาสกุลเงินดิจิทัลด้วย ปัจจัยเหล่านี้มีผลต่อการกล้ามีความเสี่ยงของนักลงทุนและกระแสเงินทุน เช่น นักลงทุนอาจย้ายเงินจากสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงสูง เช่น สกุลเงินดิจิทัล ไปสู่ทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าเมื่ออัตราดอกเบี้ยเพิ่มขึ้น ทำให้ราคาลดลง อย่างไรก็ตาม เมื่ออัตราเงินเฟ้อเพิ่มขึ้น นักลงทุนอาจมองหาสินทรัพย์ที่รักษามูลค่าได้—บิตคอยน์บางครั้งถูกมองว่าเป็นการป้องกันตัวจากการเงินเฟ้อ

ข้อมูลเกี่ยวกับอัตราดอกเบี้ย อินฟเลชั่น เศรษฐกิจ GDP และอัตราการเงินจำนวนไม่มาก สามารถได้รับจากรัฐบาลแห่งชาติหรือองค์กรระหว่างประเทศ เช่น ธนาคารโลก หรือ IMF ชุดข้อมูลเหล่านี้通常มีจำหน่ายในรูปแบบ CSV หรือ JSON และสามารถเข้าถึงผ่านไลบรารีของ Python เช่น pandas_datareader

ตารางต่อไปนี้สรุปข้อมูล on-chain ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ตัวบ่งชี้อารมณ์ของสื่อสังคม และปัจจัยเศรษฐกิจโดยรวม รวมถึงวิธีที่พวกเขาอาจมีผลต่อราคาสกุลเงินดิจิทัล

วิธีการผสานข้อมูลคุณลักษณะ

โดยทั่วไปแล้ว กระบวนการนี้สามารถแยกเป็นขั้นตอนหลายขั้นตอนได้:

1. การทำความสะอาดข้อมูลและมาตรฐาน

ข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันอาจมีรูปแบบที่แตกต่างกัน บางครั้งอาจขาดหายไปหรือไม่สอดคล้องกัน ในกรณีเช่นนั้นการทำความสะอาดข้อมูลเป็นเรื่องจำเป็น ตัวอย่างเช่น การแปลงข้อมูลทั้งหมดให้อยู่ในรูปแบบวันที่เดียวกัน การเติมข้อมูลที่ขาดหาย และมาตรฐานข้อมูลเพื่อให้สามารถเปรียบเทียบได้ง่ายขึ้น

2. การผสานข้อมูล

หลังจากทำความสะอาดข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ถูกผสานรวมกันโดยใช้วันที่เป็นหลัก ทำให้ได้ชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ที่แสดงสภาพการตลาดสำหรับแต่ละวัน

3. สร้างข้อมูลนำเข้าโมเดล

สุดท้ายแล้ว ข้อมูลที่ได้รับการรวมรวมนี้ถูกแปลงเป็นรูปแบบที่โมเดลสามารถเข้าใจได้ ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการให้โมเดลทำนายราคาวันนี้โดยใช้ข้อมูลจาก 60 วันที่ผ่านมา เราจะจัดระเบียบข้อมูลจากวันที่ผ่านมา 60 วันเหล่านั้นให้อยู่ในรายการ (หรือเมทริกซ์) เพื่อให้เป็นอินพุตของโมเดล โมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ภายในข้อมูลนี้เพื่อทำนายแนวโน้มราคาในอนาคต

โมเดลสามารถใช้ข้อมูลที่เป็นรายละเอียดมากขึ้นเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายผ่านขั้นตอนวิศวกรรมคุณลักษณะนี้

ตัวอย่างโปรเจกต์โอเพ่นซอร์ส

มีโครงการทำนายราคาสกุลเงินดิจิทัลโอเพ่นซอร์สยอดนิยมหลายๆ โครงการบน GitHub โครงการเหล่านี้ใช้โมเดลเรียนรู้ของเครื่องและเดีพลีนนิ้งต่างๆ เพื่อทำนายแนวโน้มราคาของสกุลเงินดิจิทัลต่างๆ

โครงการส่วนใหญ่ใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ลึกยอดนิยม เช่น TensorFlowหรือKerasในการสร้างและฝึกโมเดล เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลราคาที่เก่าและการคาดการณ์เคลื่อนไหวราคาในอนาคต กระบวนการทั้งหมดรวมถึงการประมวลผลข้อมูล (เช่น การจัดระเบียบและมาตรฐานข้อมูลราคาที่เก่า) การสร้างโมเดล (กำหนดชั้น LSTM และชั้นอื่น ๆ ที่จำเป็น) การฝึกโมเดล (ปรับพารามิเตอร์ของโมเดลผ่านชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อลดความผิดพลาดในการคาดการณ์) และการประเมินสุดท้ายและการแสดงผลการคาดการณ์

โครงการหนึ่งที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ลึกเพื่อทำนายราคาสกุลเงินดิจิทัลคือ Dat-TG/สกุลเงินดิจิทัล-Price-Prediction.

วัตถุประสงค์หลักของโครงการนี้คือการใช้โมเดล LSTM เพื่อทำนายราคาปิดของ Bitcoin (BTC-USD), Ethereum (ETH-USD), และ Cardano (ADA-USD) เพื่อช่วยให้นักลงทุนเข้าใจแนวโน้มของตลาดได้ดีขึ้น ผู้ใช้สามารถโคลนที่เก็บข้อมูลของ GitHub และรันแอปพลิเคชันในโหมดท้องถิ่นตามคำแนะนำที่ให้ไว้

ผลการพยากรณ์ BTC สำหรับโครงการ (ที่มา: แดชบอร์ดราคาสกุลเงินดิจิทัล)

โครงสร้างของโค้ดในโปรเจกต์นี้ชัดเจน มีสคริปต์แยกต่างหากและจูเปอร์น็อตบุ๊คสำหรับการเข้าถึงข้อมูล การฝึกโมเดล และการเรียกใช แอพพลิเคชั่นเว็บ โดยขึ้นอยู่กับโครงสร้างของไดเรกทอรีโปรเจกต์และรหัส, กระบวนการก่อสร้างโมเดลทำนายคือดังนี้:

1. ข้อมูลถูกดาวน์โหลดจาก Yahoo Finance แล้วจึงถูกทำความสะอาดและจัดระเบียบโดยใช้ Pandas ซึ่งรวมถึงงานเช่นมาตรฐานรูปแบบวันที่และเติมค่าที่ขาดหาย
2. ข้อมูลที่ประมวลผลจะสร้าง "หน้าต่างเลื่อน" โดยใช้ข้อมูล 60 วันที่ผ่านมาเพื่อคาดการณ์ราคาสําหรับวันที่ 61
3. ข้อมูลจากนั้นถูกนำเข้าไปในโมเดลที่สร้างขึ้นโดยใช้ LSTM (Long Short-Term Memory) LSTM จำข้อมูลเรื่อยเป็นระยะสั้นและระยะยาว ทำให้เหมาะสำหรับการทำนายแนวโน้มราคา
4. ผลการคาดเดาและราคาจริงถูกแสดงผ่านกราฟต่าง ๆ ผ่าน Plotly Dash พร้อมกับเมนูดรอปดาวน์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกสกุลเงินดิจิทัลหรือตัวชี้วัดเทคนิคต่าง ๆ และอัปเดตกราฟแบบเรียลไทม์

โครงสร้างไดเรกทอรีโปรเจกต์ (Source: สกุลเงินดิจทัล-ราคา-การทำนาย)

การวิเคราะห์ความเสี่ยงของโมเดลทำนายราคาสกุลเงินดิจิทัล

ผลกระทบของเหตุการณ์ Black Swan ต่อความเสถียรของโมเดล

เหตุการณ์นกหงส์สีดำเป็นเหตุการณ์ที่หายากและไม่สามารถคาดเดาได้โดยมีผลกระทบมหาศาล บางครั้งเหตุการณ์เหล่านี้เกินความคาดหมายของระบบทำนายแบบดั้งเดิมและอาจทำให้เกิดความวุ่นวายในตลาดอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างที่สามารถเกิดขึ้นได้เป็นการลงทุนลูน่าในเดือนพฤษภาคม 2022.

Luna, เป็นโครงการสกุลเงินดิจิทัลแบบอัลกอริทึมที่เชื่อมั่นในกลไกที่ซับซ้อนพร้อมกับโทเคนน้อง LUNA เพื่อความมั่นคง. ในต้นเดือนพฤษภาคม 2022, สกุลเงินดิจิทัล UST ของ Luna เริ่มตัดการเชื่อมโยงจากดอลลาร์สหรัฐ ทำให้นักลงทุนขายใจอย่างแพ๊นิค. เนื่องจากข้อบกพร่องของกลไกอัลกอริทึม, การล่มสลายของ UST ทำให้การเพิ่มขึ้นของ LUNA เพิ่มขึ้นอย่างมาก. ภายในไม่กี่วันราคาของ LUNA ตกต่ำจากเกือบ 80 ดอลลาร์เหรียญสหรัฐไปถึงเกือบศูนย์, หลบหลีกจากหลายร้อยพันล้านดอลลาร์ในมูลค่าตลาด. สิ่งนี้ทำให้นักลงทุนที่เกี่ยวข้องเสียหายอย่างมากและกระตุ้นความกังวลอย่างแพร่หลายเกี่ยวกับความเสี่ยงในตลาดสกุลเงินดิจิทัล.

ดังนั้น เมื่อเกิดเหตุการณ์ Black Swan โมเดลเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมที่ถูกฝึกอบรมด้วยข้อมูลประวัติศาสตร์จะมีโอกาสไม่เคยพบสถานการณ์สุดขีดแบบนี้ ทำให้โมเดลล้มเหลวในการทำนายที่แม่นยำหรือแม้แต่สร้างผลลัพธ์ที่สร้างความสับสน

ความเสี่ยงทางสมัช

นอกจากเหตุการณ์ Black Swan เรายังต้องระมัดระวังความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ในตัวโมเดลเอง ซึ่งอาจสะสมเรื่อย ๆ และมีผลต่อความแม่นยำในการทำนายในการใช้ประจำวัน

(1) ข้อมูลเบี่ยงเบนและข้อมูลผิดปกติ
ในชุดข้อมูลเวลาทางการเงิน ข้อมูลมักแสดงการเบี่ยงเบนหรือมีค่าผิดปกติ หากไม่มีการดำเนินการก่อนการประมวลผลข้อมูลอย่างเหมาะสม กระบวนการฝึกโมเดลอาจถูกขัดข้องด้วยเสียงรบกวน ทำให้ความแม่นยำในการทำนายเสี่ยงต่ำลง

(2) โมเดลที่เรียบง่ายเกินไปและการตรวจสอบที่ไม่เพียงพอ
การศึกษาบางชิ้นอาจพึ่งพาโครงสร้างทางคณิตศาสตร์เดียวมากเกินไปเมื่อสร้างแบบจําลอง เช่น ใช้เฉพาะแบบจําลอง ARIMA เพื่อจับแนวโน้มเชิงเส้นในขณะที่เพิกเฉยต่อปัจจัยที่ไม่เชิงเส้นในตลาด สิ่งนี้สามารถนําไปสู่การทําให้โมเดลง่ายขึ้น นอกจากนี้ การตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลที่ไม่เพียงพออาจส่งผลให้ประสิทธิภาพการทดสอบย้อนหลังในแง่ดีเกินไป แต่การคาดการณ์ที่ไม่ดีส่งผลให้แอปพลิเคชันจริง (ตัวอย่างเช่น overfittingทำให้มีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมบนข้อมูลประวัติ แต่มีความเกินของการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง)

(3) ความเสี่ยงของความล่าช้าของข้อมูล API
ในการซื้อขายสด หากโมเดลเชื่อมต่อกับ API เพื่อข้อมูลแบบเรียลไทม์ ความล่าช้าใน API หรือปัญหาในการอัปเดตข้อมูลทันเวลา อาจส่งผลต่อการทำงานของโมเดลและผลการทำนายโดยตรง ซึ่งอาจส่งผลให้การซื้อขายสดล้มเหลว

มาตรการเพิ่มความมั่นคงของโมเดลการทำนาย

หน้ากากับความเสี่ยงที่กล่าวถึงข้างต้น จำเป็นต้องดำเนินมาตรการที่เกี่ยวข้องเพื่อปรับปรุงความเสถียรของโมเดล กลยุทธ์ต่อไปนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง:

(1) แหล่งข้อมูลที่หลากหลายและการกระบวนการข้อมูลก่อน
การรวมแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง (เช่น ราคาย้อนหลัง, ปริมาณการซื้อขาย, ข้อมูลเหตุการณ์ทางสังคม ฯลฯ) สามารถชดเชยข้อบกพร่องของโมเดลเดียว ในขณะเดียวกันควรดำเนินการทำความสะอาดข้อมูล, การแปลงข้อมูล, และการแบ่งข้อมูลอย่างเข้มงวด การดำเนินการนี้เสริมสร้างความสามารถในการทั่วไปของโมเดลและลดความเสี่ยงที่เกิดจากการเบี่ยงเบนข้อมูลและข้อมูลชุดพิเศษ

(2) เลือกตัวชี้วัดการประเมินโมเดลที่เหมาะสม
ระหว่างกระบวนการสร้างโมเดล สิ่งสำคัญคือการเลือกเกณฑ์การประเมินที่เหมาะสมโดยพิจารณาจากลักษณะของข้อมูล (เช่น MAPE, RMSE, AIC, BIC, ฯลฯ) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลและหลีกเลี่ยงการ overfitting อย่างครอบคลุม การ cross-validation แบบปกติและการทำพยากรณ์แบบ rolling ยังเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการปรับปรุงความแข็งแกร่งของโมเดล

(3) การตรวจสอบแบบจำลองและการทำซ้ำ
เมื่อโมเดลได้รับการสร้างขึ้นแล้ว ควรมีการทำการตรวจสอบอย่างละเอียดโดยใช้การวิเคราะห์เชิงตัวโน้มถดถอยและกลไกตรวจจับความผิดปกติ เช่น กลยุทธ์การพยากรณ์ควรถูกปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงของตลาด ตัวอย่างเช่น การนำเสนอการเรียนรู้ที่ตระตั้งตามบริบทเพื่อปรับพารามิเตอร์ของโมเดลตามเงื่อนไขของตลาดปัจจุบันเป็นวิธีหนึ่ง นอกจากนี้การรวมโมเดลแบบดั้งเดิมกับโมเดลการเรียนรู้ลึกเพื่อสร้างโมเดลผสมเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงความแม่นยำและความเสถียรในการพยากรณ์

ความสนใจต่อความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความเชื่อถือด้วยกฎระเบียบ

ในที่สุด นอกจากความเสี่ยงทางเทคนิคแล้ว จะต้องพิจารณารายได้และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความเป็นอยู่อย่างถูกกฎหมายเมื่อใช้แหล่งข้อมูลที่ไม่เป็นทางการเช่น ข้อมูลที่แสดงความรู้สึก ตัวอย่างเช่น คณะกรรมการหลักทรัพย์และแลกเปลี่ยนหลักทรัพย์ของสหรัฐอเมริกา (SEC)SEC) ต้องมีข้อกำหนดในการตรวจสอบอย่างเคร่งครัดเกี่ยวกับการเก็บรวบรวมและใช้ข้อมูลเรื่องความรู้สึกเพื่อป้องกันความเสี่ยงทางกฎหมายที่เกิดขึ้นจากปัญหาความเป็นส่วนตัว

นี่หมายถึงว่าในระหว่างขั้นตอนการเก็บข้อมูล ข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคล (เช่นชื่อผู้ใช้ รายละเอียดส่วนตัว ฯลฯ) จะต้องถูกทำให้ไม่สามารถระบุตัวบุคคลได้ โดยมีเป้าหมายเพื่อป้องกันการเปิดเผยความเป็นส่วนตัวของบุคคลในขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูลได้ไม่ถูกต้อง ทั้งนี้ยังมีความจำเป็นที่จะต้องรับรองว่าแหล่งข้อมูลที่เก็บรวบรวมมานั้นถูกต้องและไม่ได้รับมาจากทางที่ไม่ถูกต้อง (เช่นการเก็บข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาตจากเว็บไซต์) การเปิดเผยข้อมูลการเก็บข้อมูลและวิธีการใช้งานก็เป็นสิ่งจำเป็น ซึ่งจะช่วยให้นักลงทุนและหน่วยงานกำกับดูแลเข้าใจว่าข้อมูลถูกประมวลผลและนำไปใช้อย่างไร ความโปร่งใสนี้ช่วยป้องกันไม่ให้ข้อมูลถูกนำไปใช้ในการทำลายอารมณ์ของตลาด

สรุปและการมองเห็นในอนาคต

ในสรุป โมเดลการคาดการณ์ราคาสกุลเงินดิจิทัลที่ใช้เทคโนโลยีเรียนรู้ของเครื่อง มีศักยภาพมากในการแก้ไขความผันผวนและความซับซ้อนของตลาด การรวมกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงและการสำรวจโมเดลสถาปัตยกรรมใหม่และวิธีการรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องจะเป็นทิศทางที่สำคัญสำหรับการพัฒนาโมเดลการคาดการณ์ราคาสกุลเงินดิจิทัลในอนาคต ด้วยการก้าวหน้าของเทคโนโลยีเรียนรู้ของเครื่อง เราเชื่อว่าโมเดลการคาดการณ์ราคาสกุลเงินดิจิทัลที่แม่นยำและมั่นคงมากขึ้นจะเกิดขึ้น ซึ่งจะให้นักลงทุนได้รับการสนับสนุนในการตัดสินใจที่แข็งแรง