Hallo, ich bin ein KI-Entwickler. Ich habe die folgenden Modelle erstellt. Ich warte auf Ihre Kommentare und suche nach Möglichkeiten.
Erklärungen zur Diagrammanalyse:
Das erste Diagramm zeigt den ETH-Preis in einem 1-Stunden-Zeitraum mit Vorhersagen, die durch grüne und rote Sterne markiert sind:
Grüne Sterne zeigen erwartete kurzfristige Aufwärtstrends an:
Mindestens 2,5 % Anstieg erforderlich. Aufwärtstrend muss innerhalb von 24 Stunden erfolgen. Stop-Loss sollte 2,5 % nicht überschreiten.
Rote Sterne zeigen erwartete kurzfristige Abwärtstrends an:
Mindestens 2,5 % Rückgang erforderlich. Rückgang muss innerhalb von 24 Stunden erfolgen. Stop-Loss sollte 2,5 % nicht überschreiten.
Modelle der Phase I und Phase II:
Modelle der Phase I: Maschinelle Lernmodelle, die anhand von Daten aus den Jahren 2015 bis 2024 trainiert wurden, um grüne und rote Sterne vorherzusagen. Höhere Werte deuten auf eine höhere Wahrscheinlichkeit des vorhergesagten Trends hin. Relevante Diagramme umfassen Phase I Langfristige Trendprognose V1 und V2 für Aufwärtstrends und Phase I Kurzfristige Trendprognose V1 und V2 für Abwärtstrends.
Phase-II-Modelle: Echtzeitmodelle, die sich mit der Zeit verbessern:
Allgemeines Modell: Trainiert mit 75 % der Daten, optimiert mit 25 %, für allgemeine Markttrends.Spezialmodell: Trainiert mit den ersten 75 % der Daten und optimiert mit den letzten 25 %, nützlich für bestimmte Marktstrukturen, aber weniger zuverlässig unter unsicheren Bedingungen.
Anomaliemodelle:
Anomaliemodelle (Anom_Model_1 bis Anom_Model_4): Echtzeitmodelle, die Marktanomalien erkennen: Größere Entfernung von 0 deutet auf mehr abnormale Preise hin. Zunehmende Anomalie bei fallenden Preisen deutet auf Unterbewertung hin; zunehmende Anomalie bei steigenden Preisen deutet auf Überbewertung hin. Anomalien können durch Nachrichten, Manipulation oder Unsicherheit entstehen.
Handelstaktiken:
Handeln Sie, wenn mindestens 2 von 4 Phase-I- und Phase-II-Modellen ein starkes Ergebnis aufweisen. Verwenden Sie Anomaliestufen, um das Risiko zu bestimmen.
