AI改变了世界各地的行业，其对数字融资的影响不断增长。最吸引人的AI用途之一是分析和预测以美元为美元的比特币价格 – 众所周知的不稳定度量，传统财务模型为预测而战。如今，AI有助于以速度和准确性来解码加密货币的困难。
从深入的培训和情绪分析网络到实时发现异常的发现，AI技术构成了投资者，机构和平台如何理解和响应比特币动态运动。
深度学习的比特币预测
比特币变成了通过世界各地众多节点工作的全球平台。每个节点都会创建其他数据，例如招标量，波动性和价格变化，以及其他与文档贸易有关的数据。所有这些都是学习深度学习框架的基础。
使用重复的神经网络（RNN）对比特币进行预测特别有效，因为使用了长期记忆网络（LSTM）。 LSTMS成功地捕获了这些时间序列中的长期依赖性，这使它们非常适合实时处理价格的复杂而动态的价格。记住和研究先前观察到的模式的能力使LSTM可以随着时间的推移对比特币的统计行为进行建模。
最近发表的一项预测研究（2024）提出了一种通过使用注意机制和对梯度的特定优化的LSTM来预测比特币的混合模型。该研究的精度为99.84％。如上所述，财务预测的先进深度学习策略超过了传统模型中发现的策略。
使用NLP来解码市场情绪
自然语言处理工具（NLP）可帮助投资者实时分析加密货币投资者，非结构化数据，以了解市场的情绪和投资者的行为。
2023年，发表在Arxiv上的一项研究引入了一种通过模型，用于预测推文的情绪以及价格预测。该模型使用基于BERT的神经网络来分析情绪和GRU以预测价格。该研究声称，通过整合情绪分析和深入训练，可以更准确地预测加密货币市场。 3.6％的平均绝对百分比误差显示了两个域协同作用的潜力。
发现市场 异常与不受控制的AI
不受控制的教学方法，例如聚类算法和自动施加框，在检测加密货币空间中的异常方面特别有效。尤其是在暴风雨市场（例如比特币）中，有见地的不可预测的模式是关键，当检测到意外模型时，此类工具是成功的。
模型可以将闪存爆炸的情况，操作与价格和其他复杂活动相结合，实时控制市场数据与历史市场数据。例如，如果美元中的比特币价格急剧下降，而根据资产的不同，AI可以检测到排放并通知人类商人或激活保护方案。
AI见解的区块链数据
主动地址提供了比特币最重要的优势之一 – 其区块链的透明度。链中的数据可确保对网络活动的监视和参与者的行为实时，例如，主动地址的数量，哈希-SKI，钱包的分布和交易量。
AI模型可以分析此类数据以确定大规模趋势。例如，在先前的公牛奔跑中，有一批包含1-10 BTC的钱包（通常与散户投资者有关）。关于减少矿工进行交流的流量可以预测交付限制。
教导强化培训模型以预测链中运动对比特币市场价值的影响。分析和机器学习区块链的混合体现了分析师如何根据清晰，负担得起的公共数据创建预测模型。
新的AI机器人打破了市场边界
人工智能通过自动交易系统增加了对加密货币市场的支持。与安装了控制列表的较旧的交易机器人不同，现代机器人非常复杂，并基于数据实时使用灵活的计划。
现代AI机器人不仅遵循趋势；他们考虑了影响市场价格的各种因素。 AI机器人正在跨越平均逆转的趋势，并考虑了价格和技术指标。一些机器人每秒可以模拟市场状况，以确定统计上解决的眼镜进行投资。
与加密货币中使用AI相关的道德和技术问题
AI在加密货币贸易中的实施可能会冒险，尽管有用。保证的胆小鬼仍然是一个问题，因为由于历史数据而导致的组装对剩余的黑天鹅或规则的意外变化不太可靠。
协调的机器人网络代表了贸易量和市场情绪的重大风险。因此，许多平台都集中在有关透明度审计交易的算法报告的出版物上，并创建道德命令以减轻对AI Technologies的任何不当使用。
人工智能模型的解释框架（例如建模模型和问责制）在与财务相关的应用程序中尤为重要，这些应用程序以及用户的巨大风险和脆弱的信任。
2025年4月更新：比特币和AI的集成
2025年4月，GlassNode表示，该地址含有1000至10,000比特币的地址，直到2014年，而3月初的1944年。自2024年4月以来，这一数量的“鲸鱼”数量增加了，这表明有信心，从主要持有人返回。
简短的想法：比特币进入AI时代
从长远来看，通过人工智能分析和预测比特币的动态及其美元价格是一种趋势。在加密货币市场工作时，这将是该战略不可或缺的一部分。 AI通过神经网络，区块链生产，业务的行为预测和风险模型的创建提供了对金融市场分析领域的前所未有的机会。
对于AI专家而言，这可能是唯一的实践例子，即超级频率数据，实际工作场景和鼓励合作的复杂公共系统的混合。对于我们其他人来说，我们展示了现实，这些系统被以闪电速度优化购买和销售的系统所包围。
（图像来源：Unplash）
