ブロックチェーン技術における機械学習

近代化は世界を変える可能性のある新しい画期的なものをもたらしました。

現実世界の問題は、単純な従来のアルゴリズムやアプローチを適用するだけでは解決できないため、ソフトウェア作成者は新しい技術を使用する必要があります。

機械学習はこれらの解決策の 1 つです。

従来の意味での機械学習の基礎は 1940 年代後半にまで遡りますが、トレーニング システムに利用できる計算能力の急速な増加により、この技術自体はごく最近になって普及し始めました。

インテリジェントな市場分析システムに関しては、機械学習ツールを使用することで、従来の方法の欠点の多くを排除できます。 Cryptics プラットフォームは、機械学習手法を積極的に活用して、暗号通貨市場とアルゴリズム取引を分析するためのシステムを作成します。これにより、システム運用から得られるデータの信頼性が向上し、リスクが軽減され、投資家の資金が節約されます。

以下では、最も興味深い機械学習手法の本質と、これらのソリューションを実際に適用する例を、簡単な言葉で読者に説明します。

1. ニューラルネットワークを用いた時系列の統計解析

暗号通貨の取引情報を分析する場合、分析システムで処理する必要があるデータは 2 種類あります。最初のタイプは、トランザクション API を通じて直接取得された生データです。これらのデータは通常、数値で構成されており、数学的および統計的に分析でき、通常は整然とした構造を持っています。

ただし、選択原則や基準が明確に定義されていない情報も存在します。たとえば、格付け機関、ソーシャル ネットワーク、特定の商品に対する投資家の関心レベルに関する情報など、さまざまなソースからの情報です。

一般的に言えば、望ましい結果を得るためには、データのセット全体を分析し、規則性を特定する必要があります。この目標を達成するために、Cryptics システムは、機械学習アルゴリズムと組み合わせた時系列統計分析技術を使用します。

非常に簡単に言えば、アルゴリズムは各データの種類に特定のオブジェクトを割り当てます。これは、その状態を記述する一連のパラメータによって表すことができます。すべてのオブジェクトのコネクトームは、コホーネン マッピング法を使用してニューラル ネットワークによって分析されました。これにより、類似のオブジェクトを見つけてグループ化するという問題を解決するアルゴリズムが残ります。

2. 資本資産価格モデルとリスク評価

資本資産価格モデル (CAPM) は、金融資産の収益性を評価するために使用されるモデルです。このモデルの本質は、仮想通貨などの資産に対して流動性の高い市場が存在することを想定することであり、仮想通貨全体の利益額が一般的なリスク プロファイルによって決定されるのと同様に、必要な利益額は手元の資産の特定のリスク プロファイル レベルによって完全に決定されるわけではないと結論付けることができます。

このモデルを機械学習手法と組み合わせて使用​​することで、Cryptics は特定の暗号活動の収益性とリスクを、十分に高い精度でリアルタイムに分析できます。

3. アンサンブル学習者

アンサンブル学習者を使用する基礎は、同じデータ サンプルで複数の基本オブジェクトを学習し、異なるオブジェクトからの結果の結合を使用して、その後の変更に対する暗号化メカニズムを予測するという考え方にあります。この方法の数学的根拠は、18 世紀初頭に開発された陪審裁判の定理です。

この定理によれば、分析後に大多数の参加者が下した決定が正しい可能性が最も高くなります。これにより、ネットワークは為替レートの変化にほとんど影響を与えない市場指標を分析し、これらの指標に基づいてソリューションを開発できるため、データサンプル全体の誤差は、各指標を個別に適用することによって生成される誤差よりも小さくなります。

4. Q学習

Q 学習、つまり強化学習は、フィードバックを使用してニューラル ネットワークのパフォーマンスを向上させます。アルゴリズムの結果に基づいて、効用関数が形成されます。この機能により、アルゴリズムは過去の経験に関するデータを受け取り、イベントの展開に関する特定の詳細が意図的に失われることを排除できるようになります。

もちろん、これは機械学習の氷山の一角に過ぎず、この記事で Cryptos サブシステム全体とフレームワークで使用される技術的方法を要約することは不可能です。具体的なツールや数式、計算、説明を伴うこれらの幅広いトピックのそれぞれを説明するには、多くのスペースが必要になります。

機械学習ツールを使用することで、当社製品のアルゴリズムの動作パフォーマンスを大幅に向上させることができ、システム全体の効率にプラスの影響を与えます。