WiMi Hologram Cloud Inc. heeft aangekondigd dat het een hybride machine-learningmodel in twee fasen heeft ontwikkeld op basis van variational modal decomposition (VMD) en support vector regression (SVR). Om de dynamische informatie van de markt efficiënt vast te leggen, maakt het model van deze technologie van WiMi gebruik van het Boruta-algoritme voor technische indicatoren en kenmerkselectie. Dit helpt bij het vinden van de meest relevante subset van kenmerken, waardoor de complexiteit van het model wordt geminimaliseerd en de efficiëntie ervan wordt verbeterd.

VMD kan beter omgaan met ruis en willekeurige fluctuaties in Bitcoin-prijsreeksen. Door de echte ingangssignalen te ontbinden in variational mode function (VMF), verkrijgt u VMF's met unieke frequentiebereiken, wat uiteindelijk de weergave van prijsgegevens verbetert. SVR, een kerncomponent van de algoritmen voor machinaal leren, biedt krachtige voorspellende mogelijkheden door niet-lineaire relaties in de kenmerkenruimte van het technische model vast te leggen.

Om de relevantie van de voorspellende modelgegevens te garanderen, werden de intraday bitcoinprijsgegevens voorbewerkt en genormaliseerd. Dit omvatte het omzetten van heterogene tijdreeksgegevens naar homogene gegevens om schaalverschillen te elimineren, waardoor ondersteuningsvectoren gemakkelijker te leren zijn. In de eerste fase wordt het Boruta-algoritme, een efficiënt algoritme voor kenmerkselectie, gebruikt om de meest relevante subset uit verschillende technische meeteenheden te selecteren.

Het doel van deze stap is om de kenmerkruimte te verkleinen en de complexiteit van het model te verminderen, terwijl ervoor gezorgd wordt dat de geselecteerde technische indicatoren maximaal informatief zijn voor de voorspelling van de Bitcoinprijs. De VMD ontbindt vervolgens de Bitcoin-prijsreeks in een reeks VMF's. Elke VMF heeft unieke eigenschappen en frequentie. Elke VMF heeft unieke eigenschappen en frequentiebereiken, waardoor ruisachtige signalen en willekeurige fluctuaties in de prijsgegevens nauwkeuriger kunnen worden vastgelegd.

Deze stap resulteert in een gereconstrueerde reeks variationele modale functies (rVMF's), die schonere en abstractere inputs leveren voor de tweede modelleringsfase. In de tweede fase wordt informatie van twee kenmerkensets samengevoegd om de invoer voor de SVR te vormen. Deze twee kenmerkensets omvatten kenmerken die geselecteerd zijn via technische indicatoren en rVMF's die via VMD's gegenereerd zijn.

Deze aggregatie is ontworpen om de statistische trends van de technische indicatoren en de frequentie-informatie van de VMD's volledig te benutten om een uitgebreidere, multidimensionale invoer voor de SVR te leveren. SVR is de kern van het model en kan niet-lineaire relaties vastleggen. Door een mix van inputs van beide kenmerkensets te accepteren, bouwt SVR een krachtig voorspellend model door te leren van marktgedrag uit het verleden en statistische patronen van prijsbewegingen.

Aangezien dit model rekening houdt met zowel technische indicatoren als informatie uit het frequentiedomein van VMD's, biedt het een uitgebreider begrip van de volatiliteit van de Bitcoinprijs. Door middel van hybride modellering in twee fasen combineert WiMi de statistische eigenschappen van technische indicatoren met de frequentiedomeininformatie van VMD's om een uitgebreider en krachtiger voorspellingsmodel te construeren. Dit model laat aanzienlijke voordelen zien in het omgaan met marktvolatiliteit, het omgaan met ruis en het aanpassen aan snelle veranderingen.

Het verbetert niet alleen de nauwkeurigheid van de Bitcoin-prijsvoorspellingen, maar biedt ook meer bruikbare ondersteuning bij beslissingen. Omdat de cryptocurrency markt zich blijft ontwikkelen en innoveren, blijft de behoefte aan technologie escaleren. In de toekomst zal WiMi zijn marktgegevens blijven uitdiepen en meer opkomende technologieën integreren om de prestaties van zijn hybride machine-learningmodellen in twee fasen verder te verbeteren.

Door meer geavanceerde machine learning-algoritmen, augmented learning-methoden en deep learning-technieken te introduceren om zich aan te passen aan de dynamische veranderingen in de markt, zal WiMi gebruikers nauwkeurigere en betrouwbaardere Bitcoin-prijsvoorspellingen geven. In de digitale activaruimte markeert het hybride machine-learningmodel in twee fasen van WiMi een technologische innovatie. Door diepgaand onderzoek van de Bitcoin-markt en de toepassing van geavanceerde technologie doorbreekt het de beperkingen van traditionele modellen en biedt het beleggers en handelaren een nieuw, betrouwbaarder hulpmiddel voor het voorspellen van Bitcoin-prijzen.

WiMi biedt een ongekende aanpak voor het voorspellen van de Bitcoinprijs. De ontwikkeling van dit model is niet alleen een belangrijke bijdrage op het gebied van financiële technologie, maar biedt beleggers en handelaren ook een betrouwbaarder en efficiënter hulpmiddel voor het nemen van beslissingen.