Las 10 mejores formas de IA para ayudar a los inversores a invertir su dinero en el criptomercado.
Criptomonedas son métodos de pago digitales creados mediante algoritmos criptográficos. El seguimiento manual de las inversiones en criptomonedas puede ser difícil ya que el mercado fluctúa constantemente. Incluso se pueden cometer errores al calcular el valor de una criptomoneda o al hacer una Estrategia de inversión. El mercado criptográfico en evolución puede hacer que las inversiones en moneda digital sean difíciles de rastrear y valorar. Investigar y analizar la mercado crypto lleva mucho tiempo. Aquí es donde la IA de criptomonedas puede ayudar a agilizar el proceso.
Aquí hay algunas formas en que la IA puede ayudar a los inversores del criptomercado a ganar dinero:
Monetización de inversiones
La monetización de datos es un sistema muy útil para las pequeñas empresas que quieren hacer comercio criptográfico fácil. El desarrollo y el crecimiento de la IA son muy costosos para las organizaciones que no llevan registros. Con la ayuda de los mercados descentralizados, las pequeñas empresas pueden crear espacios que de otro modo serían algo costosos.
Análisis de los sentimientos del mercado
Para procesar varios datos, es necesario analizar el sentimiento del mercado. Con la ayuda del aprendizaje automático y inteligencia artificial, el análisis se puede realizar automáticamente y los resultados se pueden entregar en poco tiempo. Esto ayuda a los inversores a analizar en qué etapa se encuentra actualmente el mercado.
Uso de plataformas descentralizadas
Se utiliza una plataforma descentralizada para crear predicciones entre pares. Estas predicciones se basan en la experiencia de los participantes de la red. Con la ayuda de estas plataformas descentralizadas, los inversores pueden hacer predicciones precisas sobre las criptomonedas. Esto les ayuda a analizar en qué criptomonedas invertir y cuáles evitar. aumentar.
Utilizado para el comercio automatizado
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial juegan un papel importante en el comercio automatizado. Estas actividades comerciales automatizadas son realizadas por bots criptográficos. La aparición de los bots criptográficos libera a los comerciantes de actividades como monitorear los mercados criptográficos, calcular cuándo abrir posiciones y más. El uso de un robot criptográfico para intercambiar activos digitales elimina el factor miedo y los riesgos asociados con el comercio.
Operaciones de actualización
El código de aprendizaje automático permite a los comerciantes e inversores actualizar y volver a entrenar fácilmente sus operaciones cuando hay mejores datos disponibles. Este poder de cómputo inteligente le permite abordar las tareas de manera más inteligente y eficiente.
Predicciones precisas
El valor de la moneda virtual cambia constantemente. Esto complica la tarea de identificar manualmente la investigación, el análisis y las previsiones de mercado. La IA puede recopilar grandes cantidades de datos, analizar mercados y realizar pronósticos de inversión precisos de manera eficiente y sin errores.
Análisis de sentimiento del mercado criptográfico
AI puede evaluar las opiniones y sentimientos de las personas sobre temas específicos. El análisis de sentimientos es el uso de IA y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar los sentimientos y opiniones de las personas sobre un tema determinado. Las alertas de manipulación del mercado pueden detectarse por el comportamiento anormal del indicador de sentimiento.
Los tipos comunes de análisis de sentimientos utilizados para analizar el mercado de criptomonedas son:
Polaridad: Una vez que se considera el puntaje total, los analistas e inversores pueden monitorear las tendencias y los cambios en los puntajes.
Tono/Sentimiento: La PNL se puede utilizar para analizar el sentimiento y el tono del texto. Los conocimientos se obtienen analizando los diferentes tipos de emociones que surgen.
El análisis de sentimientos basado en aspectos puede incluir el análisis de los comentarios de los clientes mediante la asociación de opiniones con productos o servicios.
Redes neuronales
Los modelos de aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales de avance profundo, ya han encontrado numerosas aplicaciones en finanzas cuantitativas, como Volatility Forecast. En esquemas de aprendizaje supervisado, las redes neuronales son herramientas útiles para el pronóstico de precios porque su aplicación no requiere fuertes suposiciones, a diferencia de los modelos tradicionales de series de tiempo como ARIMA y sus extensiones. Además, las arquitecturas de aprendizaje profundo capturan patrones con características de generalización significativas, y las redes LSTM de última generación parecen ser más adecuadas para datos continuos, como series temporales. Sin embargo, a menudo se acusa al aprendizaje profundo de carecer de la teoría central que puede descifrar su caja negra.
Monetización de Crypto Insights
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los científicos y desarrolladores de datos crear modelos que los comerciantes pueden usar para obtener datos buenos y limpios. Las técnicas de AI NLP se pueden usar para clasificar datos y extraer entidades en función de características específicas, como el nombre de la moneda, el tipo de documento, el fundador de la moneda, etc.
Los científicos de datos pueden proporcionar información comercial precisa de una manera que los comerciantes e inversores no técnicos puedan entender, a través de un panel o interfaz intuitivo. Los inversores y comerciantes pueden utilizar los conocimientos adquiridos para aumentar sus beneficios.
Cadena de bloques para Framework
Es un tipo de hoja de cálculo o lector que valida y aprueba todas las transacciones de Bitcoin utilizando los recursos de la gran red peer-to-peer de Bitcoin. Esto permite a los participantes asegurar la liquidación de transacciones, completar transacciones y transferir activos a bajo costo”. Los datos en la cadena de bloques tienen la naturaleza del tiempo, y la longitud de la cadena crece constantemente. Esto significa que blockchain es una variante descentralizada que implementa un servicio de sellado de tiempo.
