{"id":105735,"date":"2023-08-31T01:31:47","date_gmt":"2023-08-31T01:31:47","guid":{"rendered":"https:\/\/kr.cryptonews.com\/?p=105735"},"modified":"2023-08-31T11:02:26","modified_gmt":"2023-08-31T11:02:26","slug":"ypred-presale-now-open-heres-why-this-token-will-transform-ai-driven-trading","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cryptonews.com\/kr\/exclusives\/ypred-presale-now-open-heres-why-this-token-will-transform-ai-driven-trading\/","title":{"rendered":"YPRED \uc0ac\uc804\ud310\ub9e4 \uac1c\uc2dc\u00b7\u00b7\u00b7 y\ud504\ub9ac\ub515\ud2b8\uc758 ‘AI \ud22c\uc790’ \ud601\uba85"},"content":{"rendered":"
\"AI<\/figure>

\n수많은 사람들이 투자 보조 프로그램의 부재로 인해 손해를 보고 있다. 그러나 인공지능(이하 AI)이 시장 예측에 도입되면서 투자자들에게 보다 현명한 투자 결정을 위한 정보와 분석을 제공하고 있다.<\/p>

y프리딕트(yPredict, YPRED)는 첨단 AI와 검증된 통계학을 융합하여 새로운 금융시장 예측 기법을 제시한다. 기본 토큰인 YPRED 사전판매는 366만 달러를 모금하며 프로젝트에 대한 투자자들의 신뢰를 입증하고 있다.<\/p>

y프리딕트 방문하기<\/a>\n<\/p>

과거 기술과 미래 기술의 융합<\/h2>

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\ny프리딕트가 화제로 떠오르고 있는 이유는 기존의 검증된 통계학과 첨단 AI를 융합하여 투자 전략을 생성하기 때문이다. 구체적으로 1970년대부터 활용돼 온 아리마(ARIMA, 자기회귀누적이동평균) 모델<\/a>과 현대의 LSTM과 SVM을 융합한다.<\/p>

아리마 모델은 과거 데이터를 분석해 패턴을 식별하고 이를 기반으로 예측값을 산출한다. 모델의 ‘자기회귀’는 과거 시점의 자기 자신의 데이터가 현재의 자기 자신에게 미치는 패턴을 파악하여 예측하는 것을 말한다. ‘이동평균’은 과거 시점의 데이터와 현재의 데이터 사이의 차이(error, 오차항)의 패턴, 즉 추세를 파악하여 예측하는 기법이다. ‘자기회귀’와 ‘이동평균’ 기법 각각은 데이터의 정상성(확률적 특성이 시간이 흐름에 따라 일정함)을 전제로 한다. 그리고 아리마 모델은 자기회귀와 이동평균 기법을 비정상성(실제 데이터의 대부분은 비정상성) 데이터에 적용하기 위한 기법이다. 아리마 모델의 효과는 금융 업계와 기상 예측 등에 걸쳐 입증됐다.<\/p>

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장단기 메모리(LSTM)<\/a>는 순환 신경망(RNN)의 한 종류로 시계열 데이터 처리를 위해 보완된 모델로 기존 RNN보다 긴 기간의 데이터를 학습할 수 있다. 이 AI 모델은 과거 가격을 분석하여 미래 가격을 예측한다.<\/p>

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\ud83d\udd2e yPredict: New article! Predicting #Ethereum<\/a> price with #SVM<\/a> model. SVM offers high accuracy (~94%) for crypto price forecasting. Our study shows SVM performs well in predicting ETH prices & explaining volatility. SVM surpasses other models like BNN & GB. #MachineLearning<\/a>\u2026 pic.twitter.com\/MILTRsIRmI<\/a><\/p>\n

— yPredict.ai (@yPredict_ai) August 28, 2023<\/a><\/p><\/blockquote>