MIT-Informatiker können den Preis von Bitcoin vorhersagen

Können Sie sagen, was der Preis sein wird? Bitcoin ein paar minuten oder ein paar tage später? Denkt nicht, dass ich Witze mache – ich meine es ernst, Jungs. Ich gehe davon aus, dass Sie das nicht sagen können. Aber hier ist die Wendung – Informatiker am MIT können den Preis von Bitcoin vorhersagen.


Bitcoin und sein Preis

Vor kurzem haben Forscher des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory des MIT und des Laboratory for Information and Decision Systems einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, der den Preis von Bitcoin vorhersagen kann. Dieser maschinelle Lernalgorithmus hat es den MIT-Wissenschaftlern ermöglicht, ihre Investitionen über einen Zeitraum von 50 Tagen fast zu verdoppeln.

Anfang dieses Jahres, Forscher Devavrat Shah und ein Student namens Kang Zhang sammelte fünf Monate lang jede Sekunde die Preisdaten aller großen Bitcoin-Börsen und sammelte dabei mehr als 200 Millionen Datenpunkte. Dann mit einer Technik namens „Bayessche Regression“ trainierten sie einen Algorithmus, um automatisch Muster aus den Daten zu erkennen, die sie zur Vorhersage von Preisen und zum entsprechenden Handel verwendeten.

Bitcoin

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Konkret sagten sie alle zwei Sekunden die durchschnittliche Preisbewegung über die folgenden 10 Sekunden voraus. Wenn die Preisbewegung über einem bestimmten Schwellenwert lag, kauften sie einen Bitcoin; war er niedriger als der gegenüberliegende Schwellenwert, verkauften sie einen; und wenn es dazwischen war, taten sie nichts.

Shah sagte: „Wir haben diese Methode der Latent-Source-Modellierung entwickelt, die von der Vorstellung abhängt, dass Dinge nur auf wenige verschiedene Arten passieren. Anstatt subjektive Annahmen über die Form von Mustern zu treffen, nehmen wir einfach die historischen Daten und fügen sie in unser Vorhersagemodell ein, um zu sehen, was dabei herauskommt.“

Und mit dieser Methode haben sie ihre Investition über einen Zeitraum von 50 Tagen fast verdoppelt. Genauer gesagt, über 50 Tage lieferten die 2.872 Trades des Teams eine Kapitalrendite von 89 Prozent mit einer Sharpe-Ratio (Maß für die Rendite im Verhältnis zum Risikobetrag) von 4,1.

Das Team hat veröffentlichte ein Papier auf der Allerton Conference on Communication, Control, and Computing 2014.

Sie möchten Ihr Geld anlegen und innerhalb kürzester Zeit verdoppeln? Nun, du solltest dich besser an Shah wenden, wie er gesagt hat: „Ich kann dir zeigen, dass es funktioniert. Gib mir dein Geld und ich investiere es gerne für dich.”

Quelle: MIT

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