機器學習與虛擬幣投資將擦出怎樣的火花？

文章來源：Bitcoinist

作 者：Pini Raviv

在過去幾年裡，我們目睹了越來越多地利用數據科學提高預測準確性的應用，不僅預測結果令人驚訝，還徹底顛覆了各行各業。

特別是對投資行業，影響尤為顯著。

利用機器學習進行預測和優化

「機器學習」已然成為今年最熱門的流行語之一 ，其中的原因不說大家也明白。儘管大多數人都默認「機器學習」等同於「人工智慧」，但是兩者並非一回事。實際上，機器學習是人工智慧的一種，它使計算機系統可以學習、改進，並在接觸到新數據時自行「進化」。

像谷歌這樣的科技巨頭甚至通過「機器學習」來預測航班延誤情況。預訂航班時，該演算法將搜索以前的航班延誤信息，並仔細查看延誤原因，例如惡劣的天氣條件，延遲抵達等等。

如果有足夠的信息與之匹配，並且航班有極大可能延誤，這些信息將顯示在搜索結果中，以便客戶在預訂航班之前就知曉。

但是，並不只有谷歌一家嘗到機器學習的甜頭，這項技術正在以迅雷之勢改變著全世界。目前包括教育、醫療保健、旅遊、商業和營銷等領域正在機器學習的領跑下發生變革。

在加密圈，有這樣一批先驅者已開始謀劃。

Silo開發出了一種智能演算法，可以用來分析市場波動，以24小時為單位，識別佔市場95%的加密貨幣。

該演算法基於機器學習和廣泛的可信代幣的實時分析，分析結果基本上判定了加密社會的可信程度，也決定了哪些貨幣將被選擇或被「拋棄」。

最後，演算法會以分布的方式「購置」代幣，本質上，一個Silo代幣包含了幾十個基礎資產，如BTC、ETH、NEO、Qtum等等。

如何使用機器學習最大限度提高加密交易利潤?

最近的加密熱潮已經吸引了很多新投資者進入加密世界。不過，這些投資者中的絕大多數都是剛入局的交易者，他們也疑惑究竟應該投資些什麼，最終也有很多人損失慘重。

如果說虛擬圈投資的風險還不夠大，那ICO詐騙案例數量激增才是真正的雪上加霜。社交網路，包括Facebook，最近已經禁止了所有ICOs的廣告。

為了幫助用戶做出更明智的決策，一些公司正致力於使用機器學習來提供更智能、更快速的交易方案，最終實現交易利潤最大化。

行業領先的區塊鏈項目Signals旨在徹底革新加密交易，允許其用戶構建自己的代理模型 ——絕對不需要掌握任何編程技能或機器學習知識。

通過Signals，用戶只用簡單的選擇多項指標並將它們組合在一起，在真正投入資金前，用戶可以在平台上測試他們的模型是否利潤可觀。

對於具有一定編程知識的數據科學家和開發人員，該平台也提供定製服務，讓他們有機會從零開始開發新的交易指標，並允許其他用戶通過Signals指標市場進行訪問並從中獲利，進而開闢全新的潛在收入來源。

最終，這個平台的目標是允許其用戶通過使用他們在實時數據上創建的交易模型來產生利潤，以此制定最優交易決策。

人工智慧的崛起

除非你遠離城市喧囂，否則你早已應該意識到人工智慧是一件多麼偉大的事情！

人工智慧已經接管了對沖基金，並將摧毀數以千計的資產管理、銷售和交易崗位。另一方面，它又將創造數以千計的以科技和數據科學為中心的全新就業崗位！

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