(SeaPRwire) – العاصمة بكين، 22 يناير 2024 – شركة ويمي هولوجرام كلاود إنك. (ناسداك: WIMI) (“ويمي” أو “الشركة”)، وهي أحد أبرز مزودي تقنية الواقع الافتراضي المعزز بالهولوجرام في العالم، أعلنت اليوم عن نظام تحليل البيانات القائم على الخوارزمية LSTM لتوفير أدوات طليعية للعملاء للتداول في بيئة عملة البتكوين المعقدة.
باعتباره عملة رقمية موزعة، يتأثر سعر البتكوين بمجموعة متنوعة من العوامل مثل الطلب السوقي واللوائح التنظيمية والابتكارات التقنية. لذلك فإن التنبؤ باتجاهات الأسعار تتطلب دراسة شاملة لهذه العوامل والعثور على الأنماط من كميات كبيرة من البيانات. تجعل الطرق التقليدية لتحليل البيانات من الصعب معالجة مثل هذه البيانات المعقدة، لكن الخوارزمية LSTM يمكنها حل هذه المشكلة.
تستخدم ويمي الخوارزمية LSTM (وهي خوارزمية تعلم آلي) للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة، مما يتيح لها التنبؤ بشكل أكثر دقة بسعر البتكوين. الخوارزمية LSTM هي شبكة عصبونية متكررة. يستخدم النظام مصادر بيانات متنوعة بما في ذلك الأسعار التاريخية وحجم المعاملات وبيانات وسائل الإعلام الاجتماعية وغيرها. يستخدم النظام الخوارزمية LSTM لتحليل هذه البيانات وتوليد تنبؤات باتجاهات أسعار البتكوين. وLSTM هي بنية خاصة من شبكات RNN التي يمكنها التعامل بكفاءة مع البيانات التابعة للسلسلة الزمنية. فهي تتجنب مشكلة اختفاء التدرج أو انفجار التدرج عند التعامل مع الاعتماديات طويلة الأجل من خلال إدخال بنية “بوابة” للتحكم في تدفق المعلومات.
سعر العملة المشفرة هو تسلسلي، حيث يعتمد كل جزء من البيانات على السابق. قدرة الـ LSTM على معالجة وتذكر المعلومات عبر تسلسلات طويلة تتيح لها استيعاب أنماط معقدة قد لا تلاحظها النماذج التقليدية. ويشير “الطويل” في LSTM إلى قدرة النموذج على الاحتفاظ بالمعلومات لفترة أطول. وهذا أمر حيوي في سوق العملات المشفرة، حيث تجعل ذاكرة LSTM طويلة الأجلها ماهرة في التعرف على هذه الاتجاهات واستغلالها. تتميز أسواق العملات المشفرة بعدم الخطية والديناميكية، وتتميز بالتغيرات المفاجئة وغير المتوقعة. تتيح قدرة LSTM على نمذجة العلاقات غير الخطية لها التكيف مع الأسواق المتغيرة.
تستخدم ويمي الخوارزمية LSTM لبناء نظام تحليل بيانات فعال قادر على التعلم العميق من البيانات التاريخية لمعاملات البتكوين لاستخلاص العوامل الرئيسية المؤثرة على اتجاهات الأسعار. ويشمل النظام بشكل أساسي المجالات التالية:
معالجة ما قبل البيانات: معالجة البيانات الخام لضمان جودة البيانات. وتشمل هذه تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وتطبيع البيانات لضمان توافقية المدخلات ومعناها للخوارزمية.
هيكلية النموذج: تعد هيكلية النموذج LSTM عنصرًا حاسمًا في فعاليته. استفادت ويمي من خبرتها في التعلم العميق لتصميم هيكلية متقدمة توازن بين تعقيد النموذج وتحسين دقة التنبؤ.
ضبط معلمات فائقة: ضبط معلمات نموذج LSTM بدقة أمر حاسم لتحقيق أداء مثالي. باستخدام تقنيات تحسين متقدمة، تستكشف ويمي بشكل منهجي فضاء معلمات فائقة لضمان ثبات وقدرة النموذج على التكيف مع ظروف السوق المتغيرة.
التدريب والتحقق: يتطلب تدريب نموذج LSTM كميات كبيرة من البيانات. تقوم ويمي باختيار البيانات بعناية وتقسيمها إلى مجموعات تدريب وتحقق لتجنب المبالغة في الملاءمة. يتيح تدريب نموذج LSTM باستخدام البيانات التاريخية له تعلم ونمذجة ديناميكية أسعار البتكوين.
التنبؤ والتقييم: بناء على الميزات المستخلصة والنموذج المدرب، يتم التنبؤ بسعر البتكوين وتقييم دقة التنبؤ من خلال إعادة التحقق المتقاطع وغيرها من الطرق.
التحديث والتحسين المستمرين: بناء على آخر البيانات السوقية والتغذية الراجعة، يتم تحديث النموذج وتحسينه باستمرار لضمان دقة التنبؤ.
التعلم المستمر: معترفة بطبيعة سوق العملات المشفرة الديناميكية، طبقت ويمي نظام تعلم مستمر. هذا يتيح لنموذج LSTM التكيف مع الأسواق المتغيرة، مع دمج بيانات جديدة وتعزيز قدراته التنبؤية.
يستفيد نظام تحليل البيانات التابع لويمي من الخوارزمية المتقدمة LSTM، التي ليس لديها فقط قدرات تعلم وذاكرة أفضل ولكنها أيضًا تستخدم التعلم العميق لاستخلاص العوامل الرئيسية المؤثرة على سعر البتكوين من بيانات معقدة، مما يضمن دقة عالية لتنبؤات النظام. كما أن طبيعته اللحظية الحية تعتبر ميزة قوية، حيث يمكنه معالجة آخر البيانات السوقية فورًا وتوفير تنبؤات سريعة باتجاهات الأسعار للمستثمرين، مما يتيح لهم اتخاذ قرارات حاسمة في سوق سريع التغير.
من ناحية أخرى، تظهر النظام مرونة متميزة، حيث يمكنه التوسع بمرونة استجابة لتغيرات حجم البيانات لتلبية تحليل البيانات بأحجام مختلفة واحتياجات. وهذه المرونة تتيح للنظام التكيف مع تنوع الأسواق وتوزيع البيانات، مما يحافظ على دقة التنبؤ تحت ظروف مختلفة. في الوقت نفسه، يمكن لنموذج LSTM توفير أسباب أكثر مصداقية للمستثمرين وزيادة الثقة في صنع القرار مقارنة بالنماذج التقليدية “الصندوق الأسود”.
يتم توفير المقال من قبل مزود محتوى خارجي. لا تقدم SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) أي ضمانات أو تصريحات فيما يتعلق بذلك.
القطاعات: العنوان الرئيسي، الأخبار اليومية
يوفر SeaPRwire تداول بيانات صحفية في الوقت الفعلي للشركات والمؤسسات، مع الوصول إلى أكثر من 6500 متجر إعلامي و 86000 محرر وصحفي، و3.5 مليون سطح مكتب احترافي في 90 دولة. يدعم SeaPRwire توزيع البيانات الصحفية باللغات الإنجليزية والكورية واليابانية والعربية والصينية المبسطة والصينية التقليدية والفيتنامية والتايلندية والإندونيسية والملايو والألمانية والروسية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية ولغات أخرى.
يعتبر نظام تحليل بيانات البتكوين القائم على LSTM التابع لويمي مهمًا لصناعة العملات المشفرة وغيرها من الصناعات. يمكن للمستثمرين والمتداولين استخدام التنبؤات الدقيقة بالأسعار في اتخاذ قرارات مستنيرة والحد من مخاطر التقلبات في السوق. يتيح نظام ويمي للمستخدمين اتخاذ قرارات استراتيجية باستخدام رؤى قائمة على البيانات. تجعل الخوارزمية LSTM تراتيجيات التداول الخوارزمي المعق
