WiMi phát triển hệ thống phân tích dữ liệu dựa trên LSTM

(SeaPRwire) –   Beijing, ngày 22 tháng 1 năm 2024 – Công ty Cổ phần Mây Hỗ trợ Hologram WiMi (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” hoặc “Công ty”) – nhà cung cấp công nghệ Hỗ trợ Thực tế Tăng cường (AR) Hologram toàn cầu hàng đầu, hôm nay thông báo về hệ thống phân tích dữ liệu dựa trên LSTM nhằm cung cấp cho khách hàng các công cụ tiên tiến nhất để giao dịch trong môi trường tiền mã hóa phức tạp.

Là loại tiền kỹ thuật số phi tập trung, giá Bitcoin bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như nhu cầu thị trường, quy định chính sách và đổi mới công nghệ. Do đó, việc dự đoán xu hướng giá cần xem xét toàn diện các yếu tố này và tìm ra mô hình từ lượng dữ liệu lớn. Các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống khó xử lý các dữ liệu phức tạp như vậy, nhưng thuật toán LSTM có thể giải quyết vấn đề này.

WiMi sử dụng thuật toán LSTM (thuật toán học máy) để dự đoán giá tiền mã hóa, cho phép nó dự đoán chính xác hơn giá Bitcoin. Thuật toán LSTM là mạng nơ-ron đệ quy. Hệ thống sử dụng nhiều nguồn dữ liệu như giá lịch sử, khối lượng giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội và nhiều hơn nữa. Hệ thống sử dụng thuật toán LSTM để phân tích các dữ liệu này và tạo ra dự đoán xu hướng giá Bitcoin. LSTM là kiến trúc đặc biệt của RNN có thể xử lý dữ liệu phụ thuộc vào thời gian một cách hiệu quả. Nó tránh vấn đề biến mất gradient hoặc bùng nổ gradient khi xử lý phụ thuộc dài hạn bằng cách giới thiệu cấu trúc “cổng” để điều khiển dòng thông tin. Điều này khiến LSTM được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích chuỗi thời gian.

Giá tiền mã hóa có tính chuỗi, với mỗi mảnh dữ liệu phụ thuộc vào trước đó. Khả năng của LSTMs xử lý và lưu trữ thông tin trong chuỗi kéo dài cho phép chúng nắm bắt các mô hình phức tạp mà các mô hình truyền thống có thể bỏ lỡ. Từ “long” trong LSTM đề cập đến khả năng của mô hình duy trì thông tin trong thời gian dài. Điều này rất quan trọng trong thị trường tiền mã hóa, và bộ nhớ dài hạn của LSTM khiến nó thích hợp nhận dạng và khai thác những xu hướng này. Thị trường tiền mã hóa có tính phi tuyến tính và động, đặc trưng bởi những thay đổi đột ngột và không thể dự đoán trước. Khả năng mô hình hóa mối quan hệ phi tuyến của LSTM giúp nó thích ứng với thị trường thay đổi.

WiMi sử dụng thuật toán LSTM để xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu hiệu quả có khả năng học sâu từ dữ liệu giao dịch Bitcoin lịch sử để rút ra các yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng giá. Hệ thống chủ yếu bao gồm các mô-đun sau:

Tiền xử lý dữ liệu: Xử lý dữ liệu thô để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Điều này bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo đầu vào của thuật toán là nhất quán và có ý nghĩa.

Kiến trúc mô hình: Kiến trúc của mô hình LSTM là thành phần quan trọng quyết định hiệu quả của nó. WiMi đã khai thác chuyên môn sâu về học sâu để thiết kế kiến trúc phức tạp cân bằng độ phức tạp của mô hình, tối ưu hóa độ chính xác dự đoán và áp dụng thực tiễn.

Điều chỉnh siêu tham số: Điều chỉnh cẩn thận các tham số của mô hình LSTM rất quan trọng để đạt hiệu suất tối ưu. Sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa tiên tiến, WiMi khảo sát hệ thống tham số một cách hệ thống nhằm đảm bảo độ vững chắc và khả năng thích ứng của mô hình trong điều kiện thị trường thay đổi.

Đào tạo và xác thực: Đào tạo mô hình LSTM yêu cầu lượng dữ liệu lớn. WiMi cẩn thận lựa chọn dữ liệu và chia thành tập huấn luyện và xác thực để tránh quá khớp. Huấn luyện mô hình LSTM với dữ liệu lịch sử cho phép nó học hỏi và mô hình hóa động lực giá Bitcoin.

Dự đoán và đánh giá: Dựa trên các đặc trưng đã rút ra và mô hình đã huấn luyện, giá Bitcoin được dự đoán và độ chính xác của dự đoán được đánh giá qua kiểm chứng chéo và các phương pháp khác.

Cập nhật và tối ưu hóa thời gian thực: Dựa trên dữ liệu thị trường mới nhất và phản hồi, mô hình liên tục được cập nhật và tối ưu hóa nhằm đảm bảo độ chính xác của dự đoán.

Học liên tục: Nhận ra bản chất động của thị trường tiền mã hóa, WiMi đã triển khai hệ thống học liên tục. Điều này cho phép mô hình LSTM thích ứng với thị trường thay đổi, tích hợp dữ liệu mới và nâng cao khả năng dự đoán của nó.

Hệ thống phân tích dữ liệu của WiMi được hưởng lợi từ thuật toán LSTM tiên tiến, không chỉ có khả năng học hỏi và lưu trữ tốt hơn mà còn sử dụng học sâu để rút ra các yếu tố chính ảnh hưởng đến giá Bitcoin từ dữ liệu phức tạp, do đó đảm bảo độ chính xác cao của hệ thống dự đoán. Tính thời gian thực của hệ thống cũng là tính năng thuyết phục, cho phép nó xử lý ngay lập tức dữ liệu thị trường mới nhất và cung cấp cho nhà đầu tư dự đoán xu hướng giá được tạo ra nhanh chóng, giúp họ đưa ra quyết định sắc bén trong thị trường thay đổi nhanh chóng.

Mặt khác, hệ thống cho thấy khả năng mở rộng xuất sắc, có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng với sự thay đổi về khối lượng dữ liệu nhằm đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu ở các quy mô và nhu cầu khác nhau. Sự linh hoạt này cho phép hệ thống thích ứng với sự đa dạng của thị trường và phân bố dữ liệu, do đó duy trì độ chính xác dự đoán cao trong các môi trường khác nhau. Đồng thời, mô hình LSTM có thể cung cấp cho nhà đầu tư lý do đáng tin cậy hơn và tăng độ tin cậy trong ra quyết định so với các mô hình hộp đen truyền thống.

Hệ thống dự đoán giá Bitcoin dựa trên thuật toán LSTM của WiMi quan trọng cho ngành tiền mã hóa và các ngành khác. Nhà đầu tư và nhà giao dịch có thể sử dụng dự đoán giá chính xác để đưa ra quyết định thông thái và giảm thiểu rủi ro liên quan đến biến động thị trường. Hệ thống của WiMi cho phép người dùng đưa ra quyết định chiến lược dựa trên những hiểu biết dẫn dắt bởi dữ liệu. Thuật toán LSTM khiến chiến lược giao dịch theo thuật toán trở nên đơn giản. Nhà giao dị