本文我們將和大家探討深度學(xué)習(xí)算法，如何在加密資產(chǎn)的量化模型中得到應(yīng)用的。
深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一些方法，在應(yīng)用于各種資產(chǎn)類別（包括加密）的量化模型時(shí)，已經(jīng)顯示出廣闊的前景。從各個(gè)角度來看，加密資產(chǎn)幾乎是基于深度學(xué)習(xí)的量化模型的完美資產(chǎn)類別。這是因?yàn)榧用苜Y產(chǎn)的數(shù)字DNA和透明性，加密資產(chǎn)的興起與機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)興和深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)是交相呼應(yīng)的。
接下來我們將介紹五大深度學(xué)習(xí)方法，以及他們在加密資產(chǎn)的量化模型的應(yīng)用簡介。
一、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集是加密資產(chǎn)領(lǐng)域量化模型alpha的唯一來源。從結(jié)構(gòu)的角度來看，區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)本質(zhì)上是分層的，由一個(gè)圖表示，其中節(jié)點(diǎn)表示地址，邊表示交易。
試想一個(gè)場景，一個(gè)量化模型試圖根據(jù)向交易所轉(zhuǎn)移資金的地址的特征來預(yù)測比特幣在給定交易所中的波動(dòng)性。這種量化模型需要在層次數(shù)據(jù)上高效地運(yùn)行。但是大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)都是設(shè)計(jì)用來處理表格數(shù)據(jù)集的，而不是圖。
圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）是一門新興的深度學(xué)習(xí)學(xué)科，主要研究在圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上高效運(yùn)行的模型。GNNs是一個(gè)相對較新的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，直到2005年才發(fā)明。然而，GNNs已經(jīng)被Uber、Google、Microsoft、DeepMind等公司大量采用。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-816028.html
在我們的示例場景中，GNNs使用一個(gè)圖作為輸入，表示每筆交易的支出和收入，并推斷其對價(jià)格文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-816028.html
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