Используя 399 on-chain-показателей от CryptoQuant, включая данные о цене, объёмах, потоках на биржах, поведении майнеров и сетевую статистику, была обучена глубокая модель WaveNet (через GluonTS/MXNet) на исторических данных с 2012 по 2025 год. Задача ИИ— спрогнозировать динамику биткоина в течение следующего месяца.
На графике центральная линия отражает медианный прогноз курса, а две зоны (50 % и 90 % доверительные интервалы) демонстрируют разброс возможных значений с учётом волатильности и фундаментальных on-chain-сигналов. Несмотря на нисходящий тренд в обучающем периоде, широкие интервалы неопределённости указывают на влияние макроэкономических факторов и продолжающуюся активность в сети.
Модель целиком опирается на данные и не «заточена» вручную под конкретные рыночные сценарии, что обеспечивает устойчивость прогноза к аномалиям и внешним событиям. Для трейдеров и аналитиков такой масштаб доверительных зон сообщает о высоких рисках и значительной неопределённости ценового движения BTC в ближайшие четыре недели.
Источник
Уникальность
На графике центральная линия отражает медианный прогноз курса, а две зоны (50 % и 90 % доверительные интервалы) демонстрируют разброс возможных значений с учётом волатильности и фундаментальных on-chain-сигналов. Несмотря на нисходящий тренд в обучающем периоде, широкие интервалы неопределённости указывают на влияние макроэкономических факторов и продолжающуюся активность в сети.
Модель целиком опирается на данные и не «заточена» вручную под конкретные рыночные сценарии, что обеспечивает устойчивость прогноза к аномалиям и внешним событиям. Для трейдеров и аналитиков такой масштаб доверительных зон сообщает о высоких рисках и значительной неопределённости ценового движения BTC в ближайшие четыре недели.
Источник
Уникальность