ИИ спрогнозирует курс биткойна с учетом индекса жадности

Ученые из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали ИИ-модель, которая будет создавать прогнозы курса биткойна, учитывая индекс страха и жадности. В университете отметили, что аналогичных моделей на сегодняшний день в России нет. 

«Эксперты Пермского политеха провели исследования и выяснили, что одним из ключевых элементов, который часто упускается из виду, но имеет сильное влияние на биткойн, является психологическое состояние участников рынка. Ученые разработали новый метод прогнозирования курса, основанный на нейросетях, учитывающий помимо исторических данных о ценах и объемах торгов еще и индекс страха и жадности (FGI) – специальный показатель, который отражает эмоциональный фон рынка на основе анализа новостей, социальных сетей и поведения инвесторов. Результаты показали, что учет эмоционального фактора позволяет повысить точность прогнозов в среднем до 10%, что критически важно для участников крипторынка», – сообщили ТАСС в пресс-службе вуза. 

По словам ученых, обычно при составлении курса биткойна практически не учитывается эмоциональный фон. Поэтому традиционные методы и модели работают с криптовалютой не так успешно и не дают высокой точности прогноза. 

«80% данных пошло на обучение нейросетей, а оставшиеся 20% мы применяли для проверки точности результата. Такую процедуру повторяли 200 раз, обрабатывая информацию небольшими порциями по 32 значения, как если бы изучали иностранный язык по 32 слова за раз. После прогнозирования приводили полученные цифры к реальному диапазону цен биткойна. Чтобы сделать достоверные выводы, мы смотрели на три показателя ошибок: среднее отклонение от реальной цены, неточности в процентах и ежедневную погрешность», – рассказал заведующий кафедрой «Автоматизация технологических процессов» Березниковского филиала ПНИПУ, доктор технических наук Андрей Затонский. 

Исследователи протестировали новую модель на разных временных периодах с различной рыночной динамикой. В одном из таких периодов, относительно стабильном, нейросеть с учетом индекса страха и жадности показала среднюю абсолютную ошибку в $1 169 (прим. 91 476 руб.), что на 6,2% лучше модели без учета психологического фактора. 

«Особенно показательным стал ноябрьский период 2024 года, когда биткойн впервые преодолел отметку в $100 тыс. на фоне президентских выборов в США. В этих условиях преимущество модели с учетом психологического фактора стало еще заметнее - погрешность сократилась на $147 по сравнению с обычной нейросетью, что в процентном соотношении составило 8,3%», – добавил ученый. 

В ПНИПУ отметили, что  учет психологического фактора через индекс FGI позволяет нейросетям делать более точные прогнозы курса биткойна в различных рыночных условиях. Среднее улучшение точности составило 5-10%. В перспективе эта разработка может быть адаптирована для других криптовалют и финансовых инструментов. 

Напомним, что 11 июля цена биткойна снова обновила исторический максимум, превысив $117 тысяч. Вечером (19:00) 10 апреля стоимость биткойна находилась на уровне $112,682 тысяч.