Приветствую вас, энтузиасты криптовалют!
Как начинающий Python-программист с глубоким интересом к трейдингу и анализу данных, я решил применить машинное обучение для выявления тенденций и прогнозирования цен криптовалют.
Я разработал четыре нейронных сети, каждая из которых специализируется на определенных технических индикаторах, и ориентирована на анализ криптовалют.
Вот они:
1. Momentum: Эта нейронная сеть основана на индикаторе MACD (Moving Average Convergence Divergence). MACD — это трендовый индикатор, который использует движущиеся средние для выявления новых трендов, будь то восходящие или нисходящие.
2. Pattern: Эта нейронная сеть использует принципы свечного анализа, что позволяет определять типичные паттерны на рынке и использовать их для прогнозирования будущих движений цен.
Experts say ChatGPT could upend jobs across a range of Wall Street industries, from trading to investment banking.
«It's going to automate select tasks that knowledge workers are engaged in today so that they can focus on higher-value tasks,» Dylan Roberts, a partner at KPMG, told Insider.
Pengcheng Shi, a dean at the Rochester Institute of Technology's computer science department, agrees that certain Wall Street roles could be in jeopardy.
«At an investment bank, people are hired out of college, and spend two, three years to work like robots and do Excel modeling — you can get AI to do that,» Shi told the New York Post.
Трейдеры — как профессия вымрет скоро?
Основным автором этой статьи является Вастрик (известный техноблогер), а Павел Комаровский (RationalAnswer), Игорь Котенков (Сиолошная) и Кирилл Пименов оказывали ему посильную помощь в подготовке материала. Это первая из наших совместных статей про безопасность ИИ (но подробнее об этом уже в конце).
Добро пожаловать в 2023 год, когда мир снова помешался на искусственном интеллекте. Весь интернет соревнуется, кто еще какую задачу автоматизирует с помощью ChatGPT, и какой фейк от Midjourney лучше завирусится — а технобро-миллионеры, типа Илона Маска, подвозят фурами деньги в создание «настоящего» ИИ. Такого, который сможет сам учиться, развиваться и решать любые задачи, даже которые мы не умели решать раньше.
Всем привет, это опять статья от двух авторов! Как и в прошлый раз, за умные мысли и экспертизу в искусственном интеллекте отвечал Игорь Котенков (автор канала Сиолошная про машинное обучение, космос и технологии), а за подачу и кринжовые мемы отдувался Павел Комаровский (автор канала RationalAnswer про рациональный подход к жизни и финансам).
Мы предполагаем, что вы уже читали нашу предыдущую большую статью про эволюцию языковых моделей от T9 до ChatGPT с объяснением того, чем вообще являются нейронки, и как они работают – так что мы не будем заново объяснять самые базовые вещи. Вместо этого мы сразу нырнем в детали свежевышедшей модели GPT-4.
На всякий случай сразу оговоримся: у этой статьи два автора. За всю техническую часть (и за всё хорошее в статье) отвечал Игорь Котенков – широко известный чувак в узких кругах русскоязычной тусовки специалистов по искусственному интеллекту, а также автор канала Сиолошная про машинное обучение, космос и технологии. За мольбы «вот тут непонятно, давай как-нибудь попроще!» и за добавление кринжовых неуместных мемов был ответственен Павел Комаровский – автор канала RationalAnswer про рациональный подход к жизни и финансам.