Rete neurale: una nuova era nell'analisi tecnica delle criptovalute 

I mercati delle criptovalute sono noti per la loro volatilità. Per i trader, questa volatilità presenta sia opportunità che rischi, rendendo essenziali previsioni accurate per il successo. 

Per analizzare questi movimenti di prezzo sono stati utilizzati strumenti di analisi tecnica tradizionali, come le medie mobili o l'indice di forza relativa (RSI), ma spesso non riescono a prevedere modelli complessi in un mercato imprevedibile.

È qui che entrano in gioco le reti neurali, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (IA). Le reti neurali possono elaborare enormi quantità di dati storici dati sui prezzi, rilevare modelli complessi e migliorare la precisione delle previsioni. 

In questo articolo esploreremo come le reti neurali possono trasformare analisi tecnica delle criptovalute. Analizzeremo i meccanismi delle reti neurali e le loro applicazioni nel trading di criptovalute. 

Chiave da asporto 

• Le reti neurali possono prevedere l'andamento dei prezzi delle criptovalute riconoscendo modelli nei dati passati.
• A differenza dei metodi tradizionali, le reti neurali apprendono e migliorano con più dati.
• Le reti neurali possono elaborare più indicatori tecnici contemporaneamente per previsioni migliori
• Imparando dai dati passati sulle criptovalute, possono identificare le tendenze anche nei mercati volatili.
• Le reti neurali aiutano i trader a ridurre al minimo le perdite prevedendo potenziali cali del mercato.

Il ruolo dell'analisi tecnica nel trading di criptovalute (panoramica)

Fonte:Uno scambio

L'analisi tecnica è un metodo diffuso per prevedere le variazioni di prezzo sia nei mercati della finanza tradizionale che in quelli delle criptovalute, analizzando i dati passati. L'idea di base è che i prezzi tendano a muoversi secondo schemi che possono essere individuati e ripetuti nel tempo.

I trader utilizzano strumenti come linee di tendenza, medie mobili e indicatori come Strength Index relativa (RSI) per formulare ipotesi informate su dove potrebbero andare i prezzi in futuro. Nel settore delle criptovalute, questo metodo è particolarmente utile perché il trading avviene 24 ore su 24, 7 giorni su 7, causando rapide variazioni dei prezzi.

Molti trader utilizzano molto questo metodo perché si basa su informazioni facili da reperire (grafici e prezzi passati) a cui chiunque può accedere, indipendentemente dal proprio livello di competenza.

Tuttavia, anche se ampiamente utilizzata, l'analisi tecnica tradizionale fa alcune ipotesi che potrebbero non funzionare sempre nel mondo in rapida evoluzione e imprevedibile delle criptovalute.

Limitazioni dell'analisi tecnica tradizionale

L'analisi tecnica è stata una strategia chiave nel trading per decenni e i suoi limiti includono 

• Semplificazione eccessiva del mercato: gli indicatori tecnici tradizionali come le medie mobili o il MACD (Moving Average Convergence Divergence) sono spesso troppo semplicistici. Riducono i complessi comportamenti del mercato a pochi numeri o pattern. Questa semplificazione eccessiva può portare a falsi segnali, in particolare nei mercati guidati dal sentiment o da eventi esterni come le notizie normative.
• Mancanza di adattabilità: i metodi tradizionali non si adattano bene alla natura frenetica e 24 ore su 24 del trading di criptovalute. Le tendenze possono cambiare drasticamente nel giro di pochi minuti, rendendo i modelli di analisi statici inefficaci nel processo decisionale in tempo reale.
• Ignorare i fattori esterni: molti strumenti di analisi tecnica ignorano i fattori normativi che possono influenzare i prezzi delle criptovalute. Ad esempio, la notizia di una stretta governativa sul mining di criptovalute o dell'adozione della blockchain da parte di una grande azienda può far schizzare alle stelle o crollare i prezzi, eventi che gli indicatori puramente tecnici potrebbero non tenere in considerazione.

La necessità di metodi avanzati

Con la crescita dei mercati delle criptovalute, sta diventando chiaro che l'analisi tecnica tradizionale potrebbe non essere più sufficiente.

Metodi più recenti, come le reti neurali e l'apprendimento automatico, stanno cambiando il nostro modo di analizzare le criptovalute. Questi metodi utilizzano dati storici sui prezzi, notizie e persino i social media per formulare previsioni più accurate sulle variazioni di prezzo.

Questi strumenti avanzati non sono soggetti alle stesse limitazioni dell'analisi tecnica tradizionale. Si adattano ai nuovi dati in tempo reale, rendendoli ideali per il trading di criptovalute, che avviene 24 ore su 24, 7 giorni su 7. 

Ciò consente ai trader di prendere decisioni più consapevoli, riducendo il rischio di affidarsi a modelli obsoleti in un mercato in rapida evoluzione.

In passato l'analisi tecnica tradizionale ha funzionato bene per i trader, ma i mercati delle criptovalute, in rapida evoluzione e imprevedibili, necessitano ora di strumenti più avanzati.

Le reti neurali e i metodi basati sull'intelligenza artificiale stanno diventando importanti per il futuro dell'analisi delle criptovalute, aiutando i trader a gestire l'incertezza di questo mercato in continua evoluzione.

Cosa sono le reti neurali?

Fonte: Sistema Treton 

Le reti neurali, ispirate alla struttura e al funzionamento del cervello umano, sono una componente chiave dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'apprendimento automatico (ML). Queste reti sono costituite da strati interconnessi di nodi, chiamati neuroni, che elaborano e analizzano i dati per formulare previsioni o decisioni. 

Le reti neurali, inizialmente utilizzate in ambiti quali il riconoscimento di immagini e parlato, vengono ora impiegate nei mercati finanziari, incluso il trading di criptovalute, per individuare schemi nascosti in grandi quantità di dati.

Poiché i mercati delle criptovalute sono attivi 24 ore su 24, 7 giorni su 7, sistemi veloci e intelligenti come le reti neurali sono molto importanti. Possono analizzare i dati passati, individuare le tendenze e imparare dal comportamento del mercato, rendendoli uno strumento utile per i trader per prendere decisioni migliori e prevedere i prezzi futuri.

Concetti di base delle reti neurali

Fondamentalmente, le reti neurali sono costituite da tre tipi di livelli: un livello di input, uno o più livelli nascosti e un livello di output. I neuroni di questi livelli sono collegati da pesi, che rappresentano l'importanza dei segnali che viaggiano da un neurone all'altro. 

Durante l'addestramento, la rete modifica i propri pesi per ridurre gli errori e migliorare l'accuratezza. Questo avviene solitamente attraverso un processo chiamato backpropagation, che aiuta la rete ad apprendere aggiornando i pesi per ottenere previsioni migliori.

Una volta addestrata, la rete può essere utilizzata per prendere decisioni in tempo reale, come prevedere l'andamento dei prezzi o individuare modelli insoliti nel trading.

Come le reti neurali imitano il cervello umano

Le reti neurali imitano la struttura e il funzionamento del cervello umano, in particolare il modo in cui comunicano i neuroni biologici. Proprio come i neuroni nel cervello trasmettono segnali attraverso le sinapsi, i neuroni artificiali (nodi) trasmettono informazioni attraverso connessioni (pesi). Quando vengono elaborati sufficienti segnali di input (dati), il neurone "si attiva" e trasmette un segnale allo strato successivo.

La somiglianza più evidente tra reti neurali artificiali e biologiche è la loro capacità di apprendere dall'esperienza. Negli esseri umani, l'apprendimento è guidato dall'esperienza e, nel tempo, il cervello adatta i suoi percorsi neurali per ottimizzare le prestazioni. 

Allo stesso modo, le reti neurali artificiali "imparano" addestrandosi su dati storici. Attraverso una serie di aggiustamenti ai loro pesi, le reti neurali diventano più efficaci in compiti come la previsione o la classificazione, perfezionando i loro processi interni proprio come fa il cervello.

Questa capacità di apprendimento e adattamento rende le reti neurali estremamente efficaci nel gestire le complessità dei mercati delle criptovalute.

Tipi di reti neurali

Esistono diversi tipi di reti neurali, ciascuna progettata per compiti specifici e strutturata in modo diverso per affrontare particolari tipi di problemi.

Reti neurali feedforward (FNN)

Le reti neurali feedforward sono il tipo più elementare di rete neurale artificiale. Nelle FNN, le informazioni si muovono in una sola direzione, dal livello di input a quello di output, senza loopback. Ogni neurone di un livello è connesso a ogni neurone del livello successivo e i dati fluiscono in modo sequenziale.

Queste reti sono spesso utilizzate per attività in cui una dimensione di input fissa viene mappata su un output specifico, come la previsione dei prezzi o problemi di classificazione. Nel trading di criptovalute, le FNN possono essere impiegate per prevedere i movimenti di prezzo a breve termine analizzando i dati storici sui prezzi. 

Tuttavia, le FNN sono limitate quando si tratta di dati sequenziali o dati che si basano fortemente sul contesto, poiché non hanno capacità di memoria.

Reti neurali ricorrenti (RNN)

Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono progettate per lavorare con dati che seguono una sequenza, il che le rende ideali per attività che richiedono informazioni basate sul tempo. A differenza di altri tipi di reti, le RNN hanno cicli che consentono alle informazioni passate di influenzare il passaggio corrente.

Questo feedback aiuta le RNN a ricordare gli input passati, il che è importante per analizzare i dati nel tempo, ad esempio per prevedere le tendenze. Nel trading di criptovalute, le RNN sono utili per analizzare dati basati sul tempo, come grafici dei prezzi o volumi di scambio su giorni, settimane o mesi. Ricordando i dati passati, le RNN possono fare previsioni migliori sulle tendenze future, aiutando i trader a prevedere i movimenti di mercato in modo più accurato.

Reti neurali convoluzionali (CNN)

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono state inizialmente concepite per il riconoscimento delle immagini, ma ora vengono utilizzate in molti settori, compresi i mercati finanziari. Le CNN sono eccellenti nell'identificare pattern nei dati, il che le rende utili per individuare relazioni in informazioni complesse.

Nel trading di criptovalute, le CNN possono essere utilizzate per studiare grafici dei prezzi, pattern a candela e altri dati visivi di mercato. Individuando forme o pattern ripetuti, le CNN possono aiutare i trader a individuare segnali di trend rialzisti o ribassisti. Inoltre, le CNN possono elaborare rapidamente grandi quantità di dati, il che è importante nel mercato delle criptovalute in rapida evoluzione.

Come le reti neurali vengono applicate all'analisi tecnica delle criptovalute

Il mercato delle criptovalute è noto per la sua volatilità, che rende la previsione dei prezzi un compito arduo. Tuttavia, con i progressi nell'apprendimento automatico, in particolare nelle reti neurali, prevedere l'andamento dei prezzi è diventato più sofisticato. 

Prevedere i prezzi delle criptovalute con le reti neurali

Sfruttando le reti neurali, i trader possono potenzialmente ottenere informazioni sui futuri movimenti dei prezzi, sebbene la natura intrinsecamente imprevedibile del mercato richieda cautela.

Previsione delle serie temporali in criptovaluta

La previsione delle serie temporali è una delle tecniche più comunemente utilizzate per prevedere i prezzi delle criptovalute. Consiste nel prevedere i valori futuri sulla base di dati osservati in precedenza. 

Le reti neurali, in particolare i modelli LSTM (Long Short-Term Memory), hanno dimostrato una competenza eccezionale nella gestione dei dati delle serie temporali, rendendole ideali per la previsione del prezzo delle criptovalute.

Tuttavia, a causa della natura altamente volatile e speculativa delle criptovalute, l'accuratezza di queste previsioni non è mai garantita.

Movimenti e modelli dei prezzi

Le reti neurali sono eccellenti nell'individuare pattern complessi, difficili da individuare con i metodi tradizionali. Nel mercato delle criptovalute, i prezzi sono influenzati da molti fattori, come l'umore del mercato, il volume degli scambi, la liquidità ed eventi esterni come nuove normative o cambiamenti tecnologici.

Le reti neurali feedforward (FNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) vengono spesso utilizzate per studiare l'andamento dei prezzi imparando dai dati passati.

Sebbene questi modelli possano aiutare i trader a prendere decisioni migliori, la natura imprevedibile del mercato fa sì che debbano essere utilizzati come uno strumento aggiuntivo e non come un modo sicuro per prevedere i prezzi.

Previsione della volatilità mediante reti neurali

I mercati delle criptovalute sono noti per le loro oscillazioni estreme dei prezzi in brevi periodi. Prevedere questa volatilità è importante per gestione del rischio, ottimizzare i portafogli e decidere quando acquistare o vendere.

Le reti neurali, come i modelli Gated Recurrent Units (GRU) e LSTM, sono efficaci nell'individuare modelli di volatilità e nel formulare previsioni.

Prevedere la volatilità significa prevedere quanto varierà il prezzo di una criptovaluta in un determinato periodo di tempo. Le reti neurali lo fanno studiando i dati sui prezzi passati, i trend dei volumi e altri fattori. Prevedendo un'elevata volatilità, i trader possono adattare le proprie strategie, ad esempio impostando ordini stop-loss più restrittivi o spostando i propri asset.

Modelli di reti neurali popolari per l'analisi tecnica delle criptovalute

Fonte:geek per geek

Di seguito esploreremo alcuni dei modelli di reti neurali più diffusi utilizzati nell'analisi tecnica delle criptovalute e il loro contributo unico alle strategie di trading.

Reti LSTM (memoria a lungo e breve termine)

Le reti LSTM sono un tipo specializzato di Reti Neurali Ricorrenti (RNN) progettate per gestire la complessità dei dati di serie temporali. Nel trading di criptovalute, i movimenti di prezzo, i volumi di scambio e altri indicatori di mercato dipendono fortemente dal tempo, rendendo le reti LSTM ideali per prevedere il comportamento futuro del mercato.

• Punti di forza: Gli LSTM eccellono nel mantenere e utilizzare dipendenze a lungo termine, consentendo loro di prevedere le tendenze con maggiore accuratezza rispetto ad altri modelli. Questa capacità è particolarmente preziosa in mercati volatili come quello delle criptovalute, dove le variazioni di prezzo possono verificarsi in pochi secondi, ma possono comunque riflettere tendenze a lungo termine.
• applicazioni: Gli LSTM possono essere utilizzati per prevedere i prezzi, rilevare anomalie e identificare tendenze sulla base di dati storici. Aiutano anche a valutare modelli su periodi di giorni, settimane o anche più lunghi, migliorando le strategie di trading con previsioni più affidabili.

RNN (reti neurali ricorrenti)

Le RNN sono una delle architetture fondamentali utilizzate nella modellazione sequenziale dei dati, il che le rende rilevanti per il trading di criptovalute, dove i punti dati sono ordinati cronologicamente. Nell'analisi tecnica delle criptovalute, le RNN elaborano dati di mercato sequenziali per formulare previsioni sui prezzi futuri e sui potenziali cambiamenti del mercato.

• Punti di forza: Le reti neurali casuali (RNN) possono mantenere la "memoria" reinviando le informazioni alla rete, preservando così il contesto storico durante l'analisi di nuovi dati. Questa caratteristica le rende efficaci per previsioni a breve termine e analisi in tempo reale.
• Limiti: Sebbene le RNN possano elaborare dati sequenziali in modo efficace, hanno difficoltà con dipendenze temporali più lunghe, spesso affette dal "problema del gradiente evanescente". Ciò limita la loro capacità di funzionare bene come le LSTM in scenari in cui i dati storici a lungo termine sono cruciali.

Modelli di apprendimento profondo

I modelli di deep learning, che comprendono diverse architetture di reti neurali, sono diventati sempre più popolari per l'analisi di dataset complessi e di grandi dimensioni, come quelli presenti nei mercati delle criptovalute. Consentono di scoprire pattern complessi che spesso sfuggono all'analisi tecnica tradizionale.

• Punti di forza: Questi modelli sono altamente adattabili e in grado di auto-migliorarsi nel tempo, il che significa che possono adattarsi a variazioni e irregolarità del mercato che potrebbero non seguire gli schemi storici. Sono particolarmente efficaci se applicati a diversi input di dati, come volumi di scambio, dati sui prezzi, sentiment di mercato e attività sui social media.
• applicazioni: I modelli di deep learning possono eseguire analisi multidimensionali tenendo conto delle variazioni di prezzo, degli andamenti storici, del sentiment del mercato e di altre fonti di dati esterne per fornire una prospettiva più completa sulle tendenze del mercato.

Reti neurali convoluzionali (CNN) per modelli di mercato

Sebbene tradizionalmente associate al riconoscimento delle immagini, le reti neurali convoluzionali (CNN) hanno trovato applicazione anche nell'analisi tecnica delle criptovalute. Queste reti sono progettate per rilevare pattern complessi, il che le rende efficaci nell'identificare segnali di mercato complessi.

• Punti di forza: le CNN sono particolarmente utili per analizzare grafici e pattern candlestick, identificando formazioni come testa e spalle, triangoli o livelli di resistenza che possono indicare futuri movimenti dei prezzi. Suddividendo i dati in segmenti più piccoli e gestibili, le CNN possono offrire informazioni dettagliate sulle fluttuazioni dei prezzi.
• Applicazioni: le CNN possono essere utilizzate per riconoscere e prevedere i pattern di mercato sulla base dell'analisi dei grafici, aiutando i trader ad automatizzare l'identificazione dei segnali di mercato critici. Possono anche elaborare diverse forme di dati, tra cui grafici storici, analisi del sentiment e titoli di notizie, offrendo una visione olistica del comportamento del mercato.

Apprendimento per rinforzo nel trading di criptovalute

L'apprendimento per rinforzo è un approccio unico in cui un modello impara a prendere decisioni basate su ricompense e penalità. Nel contesto del trading di criptovalute, gli algoritmi di apprendimento per rinforzo possono simulare diverse strategie di trading ed evolversi nel tempo per massimizzare i rendimenti.

• Punti di forza: L'apprendimento per rinforzo offre un meccanismo adattivo in grado di adattarsi dinamicamente alle mutevoli condizioni di mercato. Non richiede l'etichettatura esplicita dei dati storici, consentendo di esplorare diversi scenari di trading, adattarsi a nuovi ambienti e scoprire strategie che superano i modelli statici.
• applicazioni: Questo modello è particolarmente adatto al trading algoritmico. Grazie all'apprendimento continuo e al perfezionamento delle strategie attraverso tentativi ed errori, è in grado di gestire attività come la gestione del portafoglio, la valutazione del rischio e il dimensionamento delle posizioni. 

Sfide e limiti delle reti neurali nell'analisi tecnica delle criptovalute

Fonte: gestione aziendale

Dati incoerenti tra gli scambi

Uno degli ostacoli più significativi nell'applicazione delle reti neurali alle criptovalute analisi tecnica è l'incoerenza dei dati tra i diversi scambi. 

Cryptovalute Fai trading su più piattaforme, ognuna con le proprie regole, liquidità di mercato e persino modelli di prezzo. Questo può comportare discrepanze di prezzo significative per lo stesso asset tra le diverse borse. 

Ad esempio, il prezzo di Bitcoin potrebbe essere diverso su Binance, Coinbase e Kraken a causa delle differenze di domanda, offerta e base di utenti del mercato. Per una rete neurale addestrata sui dati di prezzo, tali incongruenze possono creare confusione e ridurre la capacità predittiva del modello.

Rumore nei mercati delle criptovalute

I mercati delle criptovalute sono noti per la loro volatilità e l'imprevedibilità, spesso alimentata da speculazioni, influenza dei social media e cambiamenti normativi. Questo rumore può offuscare le tendenze e i modelli sottostanti che le reti neurali sono progettate per riconoscere. 

Questo rumore rende difficile per le reti neurali distinguere tra movimenti di mercato significativi e fluttuazioni casuali. Un modello potrebbe interpretare erroneamente un picco temporaneo causato da un trend sui social media come un trend a lungo termine, portando a previsioni errate. 

Filtrare questo rumore è un compito complesso, che spesso richiede l'uso di algoritmi o tecniche aggiuntivi per garantire che la rete neurale si concentri sui segnali di mercato preziosi.

Problemi con i set di dati di piccole dimensioni

Le criptovalute come asset finanziario sono relativamente nuove, con una storia che dura da poco più di un decennio. Di conseguenza, i set di dati disponibili per l'addestramento delle reti neurali sono relativamente piccoli rispetto ai mercati finanziari tradizionali come azioni o forex. Set di dati di piccole dimensioni possono portare a un overfitting, ovvero a un adattamento eccessivo del modello ai dati di addestramento, che non riesce a generalizzare a dati nuovi e inediti.

Quando si verifica un overfitting, la rete neurale può funzionare bene sui dati storici ma male negli ambienti di trading in tempo reale, diventando meno affidabile nel prevedere i futuri movimenti dei prezzi.

Alto costo di addestramento delle reti neurali

L'addestramento di una rete neurale, in particolare di un modello di deep learning a più livelli, richiede un elevato livello di elaborazione. Questa complessità è ulteriormente aggravata nel settore crittografico, dove i dati sono enormi e in continua evoluzione. 

I costi di gestione di hardware ad alte prestazioni, come GPU o TPU, insieme al consumo energetico e al tempo necessari per addestrare i modelli, possono essere proibitivi per i singoli trader o le piccole aziende.

Inoltre, con la crescita del mercato e la disponibilità di nuovi dati, i modelli devono essere riaddestrati frequentemente, con un ulteriore aumento dei costi e del consumo di risorse.

Limitazioni nel processo decisionale in tempo reale

I mercati delle criptovalute operano 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e le condizioni di mercato possono cambiare nel giro di pochi minuti o addirittura secondi. Questa rapidità rappresenta una sfida significativa per le reti neurali nel processo decisionale in tempo reale. 

Un modello ben addestrato può prevedere le tendenze future sulla base dei dati passati, ma prendere decisioni rapide sui mercati in tempo reale richiede un'elaborazione rapida e aggiornamenti rapidi con nuove informazioni. Le reti neurali possono essere più lente rispetto ad altri sistemi di trading, soprattutto con set di dati di grandi dimensioni o configurazioni complesse. 

Questo ritardo può causare problemi nel trading in tempo reale, con conseguenti occasioni perse o operazioni meno efficaci.

Strumenti e librerie per l'applicazione delle reti neurali nel trading di criptovalute

Con la crescente popolarità delle reti neurali nel trading di criptovalute, la scelta degli strumenti e delle piattaforme giusti può semplificare notevolmente il processo di sviluppo.  

Librerie popolari per reti neurali

Di seguito è riportata una panoramica completa di alcune delle librerie e piattaforme più importanti utilizzate per applicare le reti neurali al trading di criptovalute.

TensorFlow

TensorFlow, uno strumento open source sviluppato da Google, è molto popolare per la creazione di reti neurali. È flessibile, in grado di gestire calcoli matematici complessi e ben scalabile, il che lo rende la scelta ideale per la creazione di modelli di deep learning per il trading di criptovalute. 

TensorFlow funziona sia con CPU che con GPU, consentendo ai trader di gestire grandi set di dati, il che è fondamentale per il trading ad alta frequenza e per prevedere le variazioni di prezzo.

PyTorch

PyTorch, creato dal laboratorio di ricerca sull'intelligenza artificiale di Facebook, è molto popolare tra gli esperti di apprendimento automatico perché è flessibile e facile da usare. Il suo grafico di calcolo dinamico consente a ricercatori e sviluppatori di sperimentare diversi design di reti neurali per il trading di criptovalute. 

Come TensorFlow, anche PyTorch supporta l'accelerazione GPU, importante per addestrare rapidamente grandi set di dati nel trading in tempo reale.

Keras

Keras è un'API di reti neurali di alto livello scritta in Python che funziona su TensorFlow. È progettata per la prototipazione rapida e la creazione di modelli di reti neurali con facilità. 

Keras semplifica i modelli di deep learning, rendendolo uno strumento ideale per i trader alle prime armi con le reti neurali ma desiderosi di utilizzarle per il trading di criptovalute. La sua interfaccia intuitiva consente ai trader di creare, addestrare e utilizzare rapidamente i modelli senza doversi occupare di dettagli tecnici. 

Keras supporta diversi tipi di modelli, come CNN e RNN, il che lo rende utile per analizzare diversi tipi di dati di mercato, dalle tendenze dei prezzi al sentiment delle notizie.

Conclusione

L'utilizzo di modelli di reti neurali per l'analisi tecnica delle criptovalute rappresenta un grande passo avanti nelle strategie di trading. 

Queste reti aiutano a prevedere i prezzi delle criptovalute studiando i dati nel tempo, individuando modelli e utilizzando diversi fattori, come indicatori tecnici, umore del mercato e liquidità. 

L'apprendimento profondo e l'apprendimento per rinforzo rendono questi modelli ancora migliori, consentendo loro di adattarsi e migliorare nel tempo, aiutando i trader a gestire gli alti e bassi del trading di criptovalute. 

Sebbene questi modelli possano migliorare le previsioni sui prezzi, la natura imprevedibile del mercato delle criptovalute fa sì che i trader debbano utilizzarli come parte di una strategia più ampia.

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