Участник:OlyaNadler/Ученые разработали алгоритм для прогнозирования курса валюты Bitcoin

Анализ накопленной информации помогает ученым прогнозировать поведение людей, их реакцию на изменяющиеся условия окружающей среды. С помощью новых знаний можно остановить преступление, предугадать увеличение спроса на медицинские услуги и даже возможный государственный переворот. Детально изучать можно всё существующее и всё происходящее, так почему бы не попытаться предсказать цену биткойна?

Научные сотрудники лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института недавно разработали самообучающийся алгоритм, способный предсказать цену печально известной своей нестабильностью криптовалюты. Это позволило команде ученых практически удвоить свои инвестиции в эту валюту за пятьдесят дней.

Руководитель исследования Деваврат Шах (англ. Devavrat Shah) и начинающий ученый Канг Занг (англ. Kang Zhang) собрали данные обо всех масштабных обменах биткойна за каждую секунду в течение последних пяти лет, таким образом накопив более двухсот миллионов записей. Используя метод, именуемый регрессией Байеса, они научили алгоритм автоматически распознавать влияющие на цену криптовалюты закономерности в данных. В частности, каждые две секунды они предсказывали средний рост цен в течение следующих десяти секунд. Если цена была выше определенного порога, они скупали биткойны; если она была меньше противоположного порога, они продавали; если она занимала средние значения – они ничего не делали. В течение пятидесяти дней, 2872 сделки обеспечили им 189% дохода от инвестиций с коэффициэнтом Шарпа (соотношение доходности и риска) равного 4.1.

Отчет команды, посвященной коммуникациям, управлению и обработке данных, был представлен на конференции «2014 Allerton Conference». Также была опубликована научная статья «Bayesian regression and Bitcoin», содержащая все результаты проделанной работы.

Деваврат Шах, использовавший похожий подход для предсказывания популярных тем в Твиттере сообщил:

Метод моделирования скрытых потоков, который мы разработали, основывается на предположении, что события происходят по различным сценариям. Вместо того, чтобы делать субъективные предположения о виде закономерности, мы можем просто взять данные за прошедшие годы и поместить их в прогнозирующую модель, чтобы увидеть результат.

Ученый поделился, что биткойн привлек его внимание своим широким рядом данных и значительной базой трейдеров, часто совершающих сделки:

Для исследования нужны данные в открытом доступе и в больших количествах. Нас также заинтриговала интересная задача прогнозирования валюты, которая постоянно колеблется в последние годы.

В будущем, ученые заинтересованы в расширении количества данных в целях максимизации эффективности алгоритма.

Когда Деваврат Шах опубликовал исследование тем Твиттера, некоторые ученые задались вопросом: будет ли такой подход работать для биржевых цен. После того как изучение биткойна подошло к концу, он сказал, что чувствует себя уверенно при виртуальном моделировании любого меняющегося со временем множества.

Полученные результаты служат иллюстрацией предположения Деваврат Шах что в большинстве случаев, то, что можно спрогнозировать зависит от закономерностей.

Источники

•  «MIT computer scientists can predict the price of Bitcoin». Adam Conner-Simons, 21 октября 2014 года. (архив)
• Devavrat Shah, Kang Zhang Bayesian regression and Bitcoin. — 2014.
• Stanislav Nikolov, Devavrat Shah A Nonparametric Method for Early Detection of Trending Topics. — 2012.