AI TRADING

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Die Differenz zwischen dem geschätzten und dem tatsächlichen Preis für 4H wird voraussichtlich weniger als 0,5 % und das 1D-Modell weniger als 1 % betragen. Wenn du mich unterstützen möchtest, kannst du mir folgen und die Beiträge liken.
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#ETH #BTC #MicroStrategyAcquiresBTC

Risikomanagement und Positionsabsicherung

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#MarketPullback #ETH #BTC

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#Ethereum #BTC #BinanceAlphaAlert

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#ETH #BTC #Follow_Like_Comment #forecast

Hier ist der Fast AI Trend Predictor für das ETH 1H-Diagramm:
Vergessen Sie nicht, die Beschreibung der Bewertungs-/Verständnismethode zu lesen.

KI-Modelle versuchen, Bewegungen von 2,5 % und mehr in einem kurzen Zeitraum und deren Richtung vorherzusagen.
Das erste Diagramm zeigt den ETH-Preis in einem 1-Stunden-Zeitraum. Das zweite Diagramm zeigt potenzielle Aufwärts- (grün/blau) und Abwärtstrends (rot/lila). Die schattierten Bereiche zeigen mögliche Trendzonen basierend auf den Vorhersagen des Modells an. Hellblau/rot stellt einen leichten Trend dar, während Dunkelblau/rot einen stärkeren Trend basierend auf Prognoseunterschieden anzeigt. Dies ist eine experimentelle Studie und es wird erwartet, dass sie sich im Laufe der Zeit verbessert, da das Modell lernt.

#DataAnalytics #DataDrivenSuccess #forecast #Forecasting #ETH🔥🔥🔥🔥

Hier ist der Fast AI Trend Predictor für das ETH 1H-Diagramm:
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KI-Modelle versuchen, Bewegungen von 2,5 % und mehr in einem kurzen Zeitraum und deren Richtung vorherzusagen.
Das erste Diagramm zeigt den ETH-Preis in einem 1-Stunden-Zeitraum. Das zweite Diagramm zeigt potenzielle Aufwärts- (grün/blau) und Abwärtstrends (rot/lila). Die schattierten Bereiche zeigen mögliche Trendzonen basierend auf den Vorhersagen des Modells an. Hellblau/rot stellt einen leichten Trend dar, während Dunkelblau/rot einen stärkeren Trend basierend auf Prognoseunterschieden anzeigt. Dies ist eine experimentelle Studie und es wird erwartet, dass sie sich im Laufe der Zeit verbessert, da das Modell lernt.

#DataAnalytics #DataDrivenSuccess #forecast #Forecasting
#Analsis

Hier ist der Fast AI Trend Predictor für das ETH 1H-Diagramm:
Vergessen Sie nicht, die Beschreibung zur Bewertung/Verständnismethode zu lesen.

Einfach ausgedrückt, Blau und Grün bewerten die Wahrscheinlichkeit der Bildung eines langfristigen Trends. Rot und Lila bewerten die Wahrscheinlichkeit eines kurzfristigen Trends.

Blau und Grün hoch / Rot und Lila tief = Möglicher langfristiger Trend kommt

Blau und Grün tief / Rot und Lila hoch = Möglicher langfristiger kurzfristiger Trend kommt

Ich suche auch einen Portfoliomanager für ein Unternehmen. Interessierte können Kommentare abgeben.
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Hier ist der Fast AI Trend Predictor für das ETH 1H-Diagramm:
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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.

#ETH #AI #Forecasting