雖然在傳統(tǒng)意義上的機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)可以回溯到20世紀(jì)40年代晚期，這項技術(shù)本身直到最近才開始興起，它得益于用來訓(xùn)練系統(tǒng)的可用計算能力的迅速增長。
談到智能市場分析系統(tǒng)，使用機器學(xué)習(xí)工具能夠排除掉很多傳統(tǒng)方法的劣勢。CrypTIcs平臺積極利用機器學(xué)習(xí)的方法來創(chuàng)建系統(tǒng)，用來分析密碼市場與算法交易。這讓它能夠提高系統(tǒng)運行所得數(shù)據(jù)的可靠性，從而降低風(fēng)險、節(jié)省投資者的資金。
下面我們嘗試用簡單的語言向讀者解釋最有趣的機器學(xué)習(xí)方法之本質(zhì)，以及在實踐中應(yīng)用這些解決方案的案例。
1. 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列的統(tǒng)計分析
在分析加密貨幣的交易信息時，有兩種類型的數(shù)據(jù)必須用分析系統(tǒng)來處理。第一種類型是通過交易的API直接獲取的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常由數(shù)值組成，可以用數(shù)學(xué)的方式和統(tǒng)計方法進行分析，它們通常具有有序的結(jié)構(gòu)。
但還有些信息，其選擇的原則標(biāo)準(zhǔn)并沒有被明確定義。舉個例子，那些從不同信息源而來的信息，比如從評級機構(gòu)、社交網(wǎng)絡(luò)來的信息，關(guān)于某特定產(chǎn)品中投資者的興趣等級的信息等。
一般來說，為了獲取想要的結(jié)果，就必須要分析整套數(shù)據(jù)，必須進行規(guī)律性的識別。為了達到這個目標(biāo)，CrypTIcs系統(tǒng)就用時間序列的統(tǒng)計分析技術(shù)配合機器學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)。
在極端簡單的單詞中，算法將會把特定的對象分配到每一種數(shù)據(jù)中，它們可以被一組描述其狀態(tài)的參數(shù)來表示。所有對象的連接集都由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用Kohonen映射法來分析。這就讓算法解決了找出相似對象并將它們分組的問題。
2. 資本資產(chǎn)定價模型和風(fēng)險評估
資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）是一種用來評估金融資產(chǎn)利潤率的模型。這個模型的本質(zhì)是假設(shè)存在一個高度流動性的資產(chǎn)市場，舉個例子，一種加密貨幣，它能得出結(jié)論，即所需的利潤金額并不是完全由當(dāng)前資產(chǎn)的特定風(fēng)險特征等級決定的，就像加密貨幣整體的利潤金額由一般風(fēng)險特征決定那樣。
使用這個模型，并結(jié)合機器學(xué)習(xí)的方法，CrypTIcs就能夠以足夠高的準(zhǔn)確度來實時分析某特定加密行為的盈利能力和風(fēng)險了。
3. 集成學(xué)習(xí)者
使用集成學(xué)習(xí)者的基礎(chǔ)在于這樣一個想法，即在同一個數(shù)據(jù)樣本中學(xué)習(xí)幾個基本的對象，并使用不同對象的結(jié)果的聯(lián)合來預(yù)測后續(xù)更改的加密機制。這個方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)就是十八世紀(jì)早期制定的陪審團審判定理。
根據(jù)這個定理，大多數(shù)參與者在經(jīng)過分析后做出的決定最有可能是正確的。這就讓這個網(wǎng)絡(luò)能夠分析對匯率變化幾乎沒有影響的市場指標(biāo)，并在這些指標(biāo)的基礎(chǔ)上制定一個解決方案，這樣總數(shù)據(jù)樣本里的錯誤將小于分別應(yīng)用每一個指標(biāo)產(chǎn)生的錯誤。
4. Q-learning
Q-learning或者說強化學(xué)習(xí)，它能夠用反饋的方法改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)。根據(jù)算法的結(jié)果，形成效用函數(shù)。關(guān)于這個功能的結(jié)果，該算法會接收到關(guān)于以往經(jīng)驗的數(shù)據(jù)，這就可以排除故意丟失事件發(fā)展的某些細(xì)節(jié)。
當(dāng)然，這只是機器學(xué)習(xí)冰山的一角，關(guān)于整個CrypTIcs子系統(tǒng)和在框架中使用的技術(shù)方法不可能在這一篇文章中概括。每一個有具體工具和公式、計算的廣泛話題和描述都需要很多篇幅來解釋。
使用機器學(xué)習(xí)工具能夠讓我們的產(chǎn)品大幅改善其算法的工作效果，從而對整個系統(tǒng)的效率提升產(chǎn)生積極的影響。
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