現(xiàn)代性帶來了新的、突破性的東西，這些東西能夠改變世界。
　　現(xiàn)實(shí)世界的問題不能通過應(yīng)用簡單的、傳統(tǒng)的算法和方式來解決，所以軟件創(chuàng)造者們必須使用新的技術(shù)。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)就是這些解決方案中的一種。
　　雖然在傳統(tǒng)意義上的機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)可以回溯到20世紀(jì)40年代晚期，這項(xiàng)技術(shù)本身直到最近才開始興起，它得益于用來訓(xùn)練系統(tǒng)的可用計(jì)算能力的迅速增長。
　　談到智能市場分析系統(tǒng)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具能夠排除掉很多傳統(tǒng)方法的劣勢。Cryptics平臺(tái)積極利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來創(chuàng)建系統(tǒng)，用來分析密碼市場與算法交易。這讓它能夠提高系統(tǒng)運(yùn)行所得數(shù)據(jù)的可靠性，從而降低風(fēng)險(xiǎn)、節(jié)省投資者的資金。
　　下面我們嘗試用簡單的語言向讀者解釋最有趣的機(jī)器學(xué)習(xí)方法之本質(zhì)，以及在實(shí)踐中應(yīng)用這些解決方案的案例。
　　1.用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)分析
　　在分析加密貨幣的交易信息時(shí)，有兩種類型的數(shù)據(jù)必須用分析系統(tǒng)來處理。第一種類型是通過交易的API直接獲取的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常由數(shù)值組成，可以用數(shù)學(xué)的方式和統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析，它們通常具有有序的結(jié)構(gòu)。
　　但還有些信息，其選擇的原則標(biāo)準(zhǔn)并沒有被明確定義。舉個(gè)例子，那些從不同信息源而來的信息，比如從評級機(jī)構(gòu)、社交網(wǎng)絡(luò)來的信息，關(guān)于某特定產(chǎn)品中投資者的興趣等級的信息等。
　　一般來說，為了獲取想要的結(jié)果，就必須要分析整套數(shù)據(jù)，必須進(jìn)行規(guī)律性的識(shí)別。為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，Cryptics系統(tǒng)就用時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)配合機(jī)器學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)。
　　在極端簡單的單詞中，算法將會(huì)把特定的對象分配到每一種數(shù)據(jù)中，它們可以被一組描述其狀態(tài)的參數(shù)來表示。所有對象的連接集都由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用Kohonen映射法來分析。這就讓算法解決了找出相似對象并將它們分組的問題。
　　2.資本資產(chǎn)定價(jià)模型和風(fēng)險(xiǎn)評估
　　資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）是一種用來評估金融資產(chǎn)利潤率的模型。這個(gè)模型的本質(zhì)是假設(shè)存在一個(gè)高度流動(dòng)性的資產(chǎn)市場，舉個(gè)例子，一種加密貨幣，它能得出結(jié)論，即所需的利潤金額并不是完全由當(dāng)前資產(chǎn)的特定風(fēng)險(xiǎn)特征等級決定的，就像加密貨幣整體的利潤金額由一般風(fēng)險(xiǎn)特征決定那樣。
　　
　　使用這個(gè)模型，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，Cryptics就能夠以足夠高的準(zhǔn)確度來實(shí)時(shí)分析某特定加密行為的盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)了。

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