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自2009年比特币诞生以来，加密货币以快速增长和高波动性为特征的动态格局吸引了投资者和交易员的极大关注。新的数字货币的出现挑战了传统的金融模式，需要先进的分析工具来驾驭市场的不可预测性。

对有效交易策略的追求导致了对人工智能和机器学习技术的探索，这些技术有望提高这个投机但利润丰厚的领域的决策能力。

2024年3月26日，巴塞罗那大学和Málaga大学的研究人员在《定量金融与经济学》杂志上发表了一项开创性的研究。他们的研究证明了指数广义自回归条件异方差(EGARCH)与尖端机器学习技术的强大集成，可以熟练地管理加密货币市场特有的波动性。

这种创新的方法显著提高了加密货币交易决策预测的准确性。

该调查评估了几种机器学习模型，如带有模糊逻辑和量子神经网络的自适应遗传算法，以预测各种加密货币的买卖行为。

该研究的一个关键发现是，当这些模型与EGARCH结合使用时，它们的性能优越，通过有效地模拟加密货币的价格波动特征，显著提高了预测准确性。

值得注意的是，加密货币X2Y2显示出最高的预测准确性，强调了将复杂的机器学习方法与波动率模型相结合的潜力，可以大大降低交易风险并改进投资决策。

巴塞罗那大学的首席研究员David Alaminos博士评论说:“我们的方法利用了神经网络和遗传算法的优势，并通过EGARCH的波动率建模能力进行了增强。这种协同作用促进了更可靠的市场走势预测，并显著降低了交易风险。”

这种方法为旨在降低加密货币投资风险的投资者提供了工具。此外，从本研究中获得的见解可以帮助监管机构制定政策，以增强市场公平和稳定，同时还可以帮助开发人员推进金融技术的预测算法。

更多信息:David Alaminos等人，算法交易中管理极端加密货币波动:EGARCH通过遗传算法和神经网络，定量金融与经济学(2024)。DOI: 10.3934 / QFE.2024007引文:解锁加密货币利润:人工智能驱动的交易策略驯服市场波动(2024年，5月23日)从https://techxplore.com/news/2024-05-cryptocurrency-profits-ai-powered-strategies.html检索2024年5月26日本文受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。