暗号通貨予測のためのアドホック最適化
暗号通貨市場のボラティリティの高さに対応するため、FinGPTは以下のようにカスタマイズする必要がある：
- データ強化オンチェーンデータ（Glassnodeメトリクスなど）とソーシャルセンチメントデータ（Reddit/Twitter）の統合
- 特性エンジニアリング急激な変動に対するモデルの感度を高めるため、config.yamlにボラティリティ増幅係数を追加する。
- 年中無休の適応伝統的な市場閉鎖に起因するデータの偏りを排除するため、時間処理モジュールを修正。
- 市場間リンクBTC-米国株やステイブルコイン-レートなどの相関係数ウェイトを割り当てる。
- ブラックスワンの警告主予測モデルとのダブルチェック機構を形成するために、専用の異常検出モデルを訓練する。
キーノート：暗号通貨予測は、予測サイクルを短くし（1-3日）、モデルを最新に保つために動的な再トレーニングパターンを使用することを提案する。"
この答えは記事から得たものである。FinGPT: 金融分析と予測のためのオープンソース金融ビッグ言語モデリング・プラットフォームについて
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