Lauch Dreht Den Spieß Um Und Wird Reich! Kanadische Wissenschaftler Veröffentlichen Bitcoin-Preisvorhersagemodell
Genau wie der Aktienmarkt steigt und fällt auch der Bitcoin-Markt unvorhersehbar und hat keine Regeln. Doch vor Kurzem haben kanadische Forscher ein künstliches neuronales Netzwerk entwickelt, um den Anstieg und Fall des Bitcoin-Preises vorherzusagen und Anlegern Referenzratschläge zu geben.
Zwei Wochen in Folge ist der Bitcoin-Preis weiter gefallen. Bitcoin ist nicht nur am Montag unter 10.000 US-Dollar gefallen, sondern in den letzten sieben Tagen ist der Preis von Bitcoin um 27,091 TP3T gefallen.
Der starke Rückgang dieser Woche unterbrach die anhaltende Aufwärtsdynamik von Bitcoin in diesem Jahr und verunsicherte die Anleger.
Kanadische Forscher haben vor Kurzem mithilfe künstlicher Intelligenz ein Modell zur Vorhersage des Bitcoin-Preises entwickelt und erklärt, dass sich mit diesem Modell höhere Durchschnittsrenditen erzielen lassen als mit der Erteilung zufälliger Aufträge.
Künstliches neuronales Netzwerk sagt Aufstieg und Fall von Bitcoin voraus
Aufgrund der besonderen Natur von Bitcoin hat es im Gegensatz zu gewöhnlichen Währungen keine physische Form, die einen Wert darstellt, und es ist unmöglich, eine traditionelle Fundamentalanalyse durchzuführen. Aus diesem Grund möchten viele Anleger sogenannte technische Daten verfolgen – geometrische Muster, die aus historischen Preisen und Volumina erstellt werden –, um die zukünftigen Bewegungen von Bitcoin zu verstehen und vorherzusagen.
Aber existiert die technische Seite von Bitcoin wirklich?
Nikola Gradojevic, ein Forscher an der University of Guelph in Kanada, hat herausgefunden, dass große und komplexe Modelle gute Vorhersageergebnisse liefern können, und veröffentlichte in Science Direct ein Papier mit dem Titel „Non-fundamental, non-parametric Bitcoin forecasting“, in dem er dieses Modell eines künstlichen neuronalen Netzwerks (KNN) zum Testen der Vorhersagbarkeit von Bitcoin-Preisen beschrieb.
Adresse des Artikels: (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437119309859)
Als alternativen Bewertungs- und Prognoseansatz schlugen sie ein nichtparametrisches Modell auf der Grundlage technischer Analysen vor. Mithilfe einfacher technischer Indikatoren wird ein Feedforward-Neuralnetzwerk verwendet, um Punkt- und Dichteprognosen für Bitcoin-Renditen zu erstellen.
Konkret haben die beiden Forscher die folgenden zwei Dinge getan:
1. Erkundung der Möglichkeit einer Bitcoin-Preisvorhersage
Zunächst einmal gibt es, wie bereits zu Beginn des Artikels erwähnt, unterschiedliche Meinungen zum Trend von Bitcoin. Kann die Technologie es wirklich vorhersagen?
Um diese Frage zu beantworten, schlugen die Forscher vor, dass ihr Modell, wenn Bitcoin unvorhersehbar sei, nicht besser sei als ein Random-Walk-Modell (was im Wesentlichen nicht besser sei als eine Vermutung).
Sie verwenden also den technischen Indikator des gleitenden Durchschnitts als Prädiktor. Ein gleitender Durchschnitt wird erstellt, indem die Preise über einen bestimmten Zeitraum (z. B. 50 oder 200 Tage) gemittelt und als Linie zusammen mit den Preisen dargestellt werden.
Der Grund für die Verwendung eines gleitenden Durchschnitts liegt darin, dass Händler mit einem Aufwärts- oder Abwärtstrend rechnen können, wenn der aktuelle Bitcoin-Preis über oder unter dem Durchschnittspreis der letzten 50 oder 200 Tage liegt.
Als Ergebnis liefert ihr Modell einige sehr interessante Ergebnisse, die die Vorhersagbarkeit der Bitcoin-Preise zeigen und Faktoren wie die Leistung von Bitcoin im Laufe der Zeit und während Zeiten abnormaler Volatilität berücksichtigen.
2. Drei Prädiktoren, die dem neuronalen Netzwerk beim Erlernen von Vorhersagen helfen
Nachdem sie die Vorhersagbarkeit ermittelt hatten, erstellten sie anhand täglicher Beobachtungen aus den Jahren 2011 bis 2018 ein künstliches neuronales Netzwerk mit drei Prädiktoren: Renditen, 50-Tage-Kauf-/Verkaufssignale und 200-Tage-Kauf-/Verkaufssignale.
Sie testeten außerdem ein künstliches neuronales Netzwerkmodell, das den Chicago Board Options Exchange Volatility Index (VIX) enthielt, um zu sehen, ob die Volatilität des Aktienmarktes einen spürbaren Einfluss auf die Bitcoin-Bewegungen hatte (Hinweis: VIX ist ein theoretischer Index, der auf dem S&P 500 Index basiert und 30-Tage-Markterwartungen liefert. Ein höherer VIX-Wert zeigt an, dass der Markt volatil sein wird).
Künstliche neuronale Netze funktionieren ähnlich wie die Grundfunktionen des menschlichen Gehirns. Ihr Modell verwendet Prädiktoren, also Eingaben und Ausgaben (die täglichen Preisänderungen von Bitcoin), und versucht, aus allen Daten Muster zu lernen. Es testet seine Muster so lange, bis es einen optimalen Punkt erreicht (an dem weitere Tests überflüssig sind). Diese fortschrittlichen Modelle bilden das Rückgrat vieler KI-Lernprogramme, die in Wirtschaft und Technik eingesetzt werden.
Durch die Kombination der technischen Bitcoin-Analyse und neuronaler Netzwerke hoffen sie, dass das ANN in der Lage sein wird, ein Muster in den Daten zu finden, das ihnen eine genauere Vorhersage zukünftiger Renditen ermöglicht.
Experimentelle Daten zeigen, dass neuronale Netzwerke tatsächlich eine höhere Vorhersagegenauigkeit erreichen.
Das Modell prognostiziert Preisschwankungen mit einer Genauigkeit von 63%
Ihrem ANN-Modell gelang es, den Vorhersagefehler des Random Walks über den gesamten Beobachtungszeitraum hinweg um etwa 5 bis 10 % zu reduzieren. Die Verbesserungen dieser Vorhersagen sind statistisch signifikant und weisen darauf hin, dass die tägliche Vorhersage des Bitcoin-Preises nicht länger eine Frage des Rätselratens ist.
Darüber hinaus zeigte eines ihrer Forschungsergebnisse, dass Bitcoin nicht von Veränderungen auf dem traditionellen Aktienmarkt betroffen ist, was zeigt, dass traditionelle Marktinvestoren und Bitcoin-Investoren zwei völlig unterschiedliche Gruppen sind.
Um die Vorhersageleistung des neuronalen Netzwerks weiter zu verbessern, teilten sie die Daten außerdem in vier Teilstichproben ähnlicher Zeiträume auf, um Marktineffizienzen noch weiter zu verstärken.
Die besten Ergebnisse lieferte eine Teilstichprobe von Oktober 2014 bis Juni 2016. Das isolierte 200-Tage-Signalmodell übertrifft den Random Walk um 43,55 %. Diese Teilstichprobe weist eine geringere Volatilität auf als die anderen drei Teilstichproben und stellt den stabilsten beobachteten Datenzeitraum dar.
Grundsätzlich gilt: Je volatiler der Markt ist, desto schwieriger ist es, Muster in den Daten zu erkennen und das ANN-Modell zu trainieren.
Neben der Preisgenauigkeit untersuchten sie auch, wie oft ihr künstliches neuronales Netzwerkmodell Preissteigerungen oder -senkungen richtig vorhersagen konnte. Dieses Hauptverbundmodell hatte für den Zeitraum 2011–2018 eine Prognosegenauigkeit von fast 63 %.
Mit anderen Worten: Der durchschnittliche Gewinn aus dem Bitcoin-Handel mit diesem Modell ist höher als der aus der Platzierung zufälliger Kauf- und Verkaufsaufträge, bei denen die Wahrscheinlichkeit, einen Gewinn zu erzielen, 50% beträgt.
Im Vergleich zu anderen Vorhersagemodellen bietet dieses ANN-Modell die genaueste und zuverlässigste Vorhersagemethode für Bitcoin.
Sie kamen außerdem zu dem Schluss, dass die historische Entwicklung des Bitcoin-Preises einem vorhersehbaren Trend folgt, dieser Trend jedoch spekulativ ist und von keiner Realwirtschaft beeinflusst wird. Um die konkrete Anlagestrategie herauszufinden, müssen Sie dieses Modell ausführen.
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Alle diese Faktoren können den Marktpreis von Bitcoin beeinflussen. Kann das Modell der künstlichen Intelligenz diese im Vorhersageprozess berücksichtigen?
