Data Scientis Sử Dụng Deep Learning Để Dự Đoán Giá BTC Real-Time

Một nhà khoa học dữ liệu tại học viện Công nghệ danh tiếng “Vellore-Ấn Độ” đã phác thảo ra phương pháp dự đoán giá tiền điện theo thời gian thực bằng cách sử dụng giá thời gian ngắn hạn liên kết như mạng lưới thần kinh để dự đoán giá, đây cũng là phương pháp đang rất hot trong giới “Data Science” – Neural Network.

Trong một bài blog được đăng tải vào ngày 02/12/2019, nhà khoa học Abinhav Sagar triển khai 4 bước để sử dụng công nghệ Machine Learning dự báo giá, lĩnh vực tiền điện tử theo ông nhận định là rất khó so với thị trường truyền thống như cổ phiếu.

Ứng Dụng Machine Learning Cho Dự Đoán Giá Tiền Ảo Còn Nhiều Thách Thức

Sagar mở đầu bằng những dẫn chứng thành công của Machine Learning trong dự đoán giá chứng khoán, nhưng khi chuyển sang lĩnh vực tiền điện tử thì nó gặp phải nhiều thử thách hơn vì giá tiền ảo này biến động rất nhanh bởi tốc độ phát triển công nghệ, tình hình an ninh, và cả chính trị cũng như nền kinh tế.

4 bước của phương pháp bao gồm:

  • Thu thập dữ liệu theo thời gian thực của tiền điện tử
  • Chuẩn bị dữ liệu cho neural network training (trong giới data quy định dữ liệu sẽ chia thành hai phần là training và testing, training sẽ được biến đổi nhân rộng để dự báo sau đó so sánh đánh giá kết quả với testing)
  • Testing dự báo sử dụng thời gian ngắn hạn của neural network
  • Biểu diễn dự báo thành biểu đồ

Sagar đã sử dụng các dữ liệu từ CrytoCompare lấy từ những biến như giá, khổi lượng, giá mở, giá đóng, cao nhất và thấp nhất.

Ông cũng cung cấp link source code khi dự án hoàn thành trên GitHub

https://github.com/abhinavsagar/Cryptocurrency-Price-Prediction

Trước khi vẽ thành biểu đồ và biểu diễn kết quả bằng dự báo mạng, Sagar lưu ý rằng ông ấy sử dụng sai số trung bình tuyệt đối làm chỉ số đánh giá, theo đó lưu ý là đo lường sai số trung bình của các nhóm dự đoán chứ không xem xét hướng giá của chúng.

Nhìn kết quả đường dự báo (cam) và giá thực (xanh) cho thấy dự báo rất chính xác, nhưng không dự đoán được hướng đi.