N способов использования машинного обучения для предсказания коррекций на криптовалютном рынке

1) Соберите исторические данные цен биткоина и других электронных денег за последние 2-3 года. 2) Добавьте фундаментальные показатели: объем торговли на кракен маркет, новости, индексы Fear & Greed Index. 3) Примените модели регрессии (ЛПР, ГПР) и нейронные сети для предсказания подкрепления или коррекции. 4) Оцените точность с помощью невидимого окна (walk-forward validation). 5) Регулярно обновляйте модель новыми данными для поддержания актуальности. Важно не полностью полагаться на алгоритмы, а использовать в качестве одного из инструментов.