现代性带来了可以改变世界的新颖和突破性的事物。现实的问题无法通过应用简单的传统算法和方法来解决，因此软件创建者必须使用新技术。机器学习是这些解决方案之一。尽管传统意义上的机器学习的基础可以追溯到1940年代后期，但是由于用于训练系统的可用计算能力的迅速提高，该技术本身才刚刚开始兴起。对于智能市场分析系统，使用机器学习工具可以消除许多传统方法的弊端。 Cryptics平台积极使用机器学习方法来创建用于分析加密货币市场和算法交易的系统。这样可以提高从系统运行中获得的数据的可靠性，从而降低风险并节省投资者。资金。下面我们尝试使用简单的语言向读者解释最有趣的机器学习方法的本质，以及在实践中应用这些解决方案的案例。 1.使用神经网络对时间序列进行统计分析在分析加密货币交易信息时，分析系统必须处理两种类型的数据。第一种是直接通过交易API获取的原始数据。这些数据通常由数值组成，并且可以通过数学和统计方法进行分析。它们通常具有有序的结构。但是，也有一些信息表明选择它的原则和标准尚未明确定义。例如，那些来自不同信息源的信息，例如来自评级机构的信息，社交网络，有关投资者对特定产品的兴趣程度的信息等。通常来说，为了获得所需的结果，数据必须进行分析并必须定期进行识别。为了实现此目标，CrypTIcs系统使用带有机器学习算法的时间序列统计分析技术。用非常简单的话来说，该算法将为每种类型的数据分配特定的对象，并且可以用一组描述其状态的参数来表示它们。使用Kohonen映射方法通过神经网络分析所有对象的连接集。这使算法可以解决查找相似对象并将其分组的问题。 2.资本资产定价模型和风险评估资本资产定价模型（CAPM）是用于评估金融资产盈利能力的模型。该模型的本质是假设存在一个高度流动的资产市场。例如，一种加密货币可以得出结论，所需的利润量并不完全由流动资产的特定风险特征水平决定。正如加密货币的总体利润金额由一般风险特征决定一样。使用此模型，结合机器学习方法，CrypTIcs可以以足够高的准确性实时分析特定加密行为的获利能力和风险。 3.集成学习者使用集成学习器的基础在于以下想法：学习同一数据样本中的几个基本对象，并使用不同对象的结果的组合来预测后续更改的加密机制。这种方法的数学基础是18世纪初制定的陪审团定理。根据该定理，大多数参与者在分析后做出的决定最有可能是正确的。这使网络可以分析对汇率变化影响很小的市场指标，并根据这些指标开发解决方案，从而使总数据样本中的误差小于单独应用每个指标所产生的误差。 4. Q学习Q学习或强化学习，它可以使用反馈方法来改善神经网络的性能。根据算法的结果，形成效用函数。关于此函数的结果，该算法将接收有关过去经验的数据，这可以排除故意丢失事件发展某些细节的情况。当然，这只是机器学习的冰山一角，不可能总结整个CrypTIcs子系统以及本文框架中使用的技术方法。每个带有特定工具，公式和计算的广泛主题和描述都需要大量空间来解释。机器学习工具的使用可以使我们的产品大大提高其算法的有效性，这将对整个系统的效率产生积极影响。