Ad-hoc-Optimierung für die Vorhersage von Kryptowährungen
Um der hohen Volatilität des Kryptowährungsmarktes Rechnung zu tragen, muss FinGPT wie folgt angepasst werden:
- DatenerweiterungIntegration von On-Chain-Daten (z. B. Glassnode-Metriken) und sozialen Stimmungsdaten (Reddit/Twitter)
- Charakteristische TechnikVolatilitätsverstärkungsfaktor zu config.yaml hinzufügen, um die Empfindlichkeit des Modells gegenüber starken Schwankungen zu erhöhen
- 24/7-AnpassungModifizierung des Zeitverarbeitungsmoduls zur Beseitigung von Datenverzerrungen, die durch traditionelle Marktschließungen verursacht werden
- Marktübergreifende VerknüpfungenGewichtung von Korrelationsfaktoren wie BTC-US-Aktien und Stablecoin-Raten
- Warnung vor dem Schwarzen SchwanTraining eines speziellen Modells zur Erkennung von Anomalien, um einen Mechanismus zur doppelten Überprüfung mit dem Hauptvorhersagemodell zu bilden
Wichtiger Hinweis: Bei der Vorhersage von Kryptowährungen wird empfohlen, den Vorhersagezyklus zu verkürzen (1-3 Tage) und dynamische Umschulungsmuster zu verwenden, um das Modell aktuell zu halten."
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFinGPT: Open Source Financial Big Language Modelling Platform für Finanzanalysen und -vorhersagenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Wirksamkeit der FinGPT-Prognosen für den Kryptowährungsmarkt optimiert werden?
