Investire in crypto?
Da oggi ci pensa l'AI

Deep Learning

Tecnica avanzata di machine learning in grado di analizzare grandi quantità di dati. È caratterizzata da una struttura a più livelli, che consente di trovare corrispondenze non lineari tra i dati analizzati e di identificare pattern complessi difficili altrimenti difficili da rilevare.

Questa tecnologia può comprendere le informazioni a vari livelli di complessità, migliorando significativamente la capacità di fare previsioni accurate. 

Infine, il Deep Learning è particolarmente utile per obiettivi che richiedono l’elaborazione di molteplici input per produrre un singolo output, rendendolo ideale per l’analisi complessa necessaria nel trading di criptovalute.

Machine Learning

Questo metodo è particolarmente efficace nel trovare correlazioni lineari tra i dati in ingresso e l’output desiderato. Veloce da aggiornare con nuovi dati, può rapidamente apprendere nuove informazioni per mantenere le strategie di trading sempre aggiornate e reattive ai cambiamenti del mercato.

LSTM – Long Short Term Memory

LSTM è un tipo di rete neurale ricorrente perfetta per le previsioni delle serie temporali. È eccellente nel catturare le dipendenze a lungo termine, il che significa che può ricordare informazioni importanti per lunghi periodi di tempo. Inoltre, LSTM è progettata per conservare solo le informazioni utili e scartare autonomamente quelle inutili, migliorando così l’efficienza e l’accuratezza delle previsioni.

CNN – Convolutionas Neural Network

Le CNN sono reti neurali in grado di apprendere relazioni complesse e pattern tra le caratteristiche dei dati. Possono gestire diversi input in termini di dimensioni e volume, rendendole molto versatili. Inoltre, le CNN riducono la dimensionalità dei big data suddividendo i dati in parti più piccole, facilitando così l’analisi e l’elaborazione.

LLM – Large Language Model

Gli LMM sono modelli di intelligenza artificiale altamente efficienti nella comprensione del linguaggio umano. Sono in grado di elaborare enormi quantità di testo e sono ottimizzati con script provenienti dal settore finanziario. Questi modelli sono particolarmente utili per estrarre informazioni specifiche da discorsi complessi, migliorando così l’analisi e la comprensione dei contenuti testuali.

Reinforcement Learning

Il Reinforcement Learning è un metodo di autoapprendimento automatico. Durante il processo di apprendimento, introduce penalità per evitare comportamenti indesiderati, ottimizzando così le soluzioni a lungo termine. Questo approccio si dimostra particolarmente efficace in situazioni complesse, dove riesce a trovare strategie ottimali attraverso l’esperienza.

Markowitz

Il metodo Markowitz è una tecnica all’avanguardia utilizzata per la gestione dei portafogli di investimento. Il suo obiettivo principale è ridurre i rischi associati agli investimenti, cercando al contempo di massimizzare i rendimenti del portafoglio. Questo approccio bilancia rischio e rendimento per ottimizzare le decisioni di investimento.