Мне скинули 250 USDT в подарок. Я зарегистрировала кошелек в BiBit. Мне объяснили, что просто так нельзя вывести, надо продать. И тут какой-то филиал ада открылся. Отзывы побольшей части от том, что в переписке снижают цену. Или то, что платежи проводят в несколько заходов и поэтому карты блочат.
А мне бы живых денег хотелось бы, у меня водонагреватель умер, я без горячей воды уже четвертый день.У меня волосы уже как грязные носки- их как поставишь, так и стоят (не могу с тазика в наклонку мыть длинные волосы - рискую так и остаться 🙈). Мне как раз "денег" скинули на покупку нового.
Памагите, пожалуйста. Я совершенно не понимаю что мне делать и как дабы не заблокировали карты.
Казахстан создаёт национальный резервный криптовалютный фонд с объемом от 500 миллионов до 1 миллиарда долларов, сообщил глава Центрального банка страны.
Часть средств будет получена из изъятых и репатриированных криптокошельков.
Стратегия фонда будет максимально осторожной, с акцентом на инвестиции в ETF и акции криптовалютных компаний, а прямые покупки токенов будут минимальными.
Ожидается, что запуск фонда состоится в конце текущего года или начале следующего.
Казахстан станет первым государством в Центральной Азии, создающим такой фонд.
Вот и подошёл к концу 3-ий сезон мобильной игры PPKAS. На этот раз задорно летающий на ракете лягушонок принёс мне 26,75$.
Лягушонок вас категорически приветствует
Всего за 3 месяца получилось 28+40+26 = 94$. За всё время я вложил около 50 рублей и это было не обязательно. Да, кто-то скажет что это копейки, однако если в танках я расстреливал эти деньги золотыми снарядами, то тут я их получаю, что таки две большие разницы.
Что можно сказать по игре? Из Топ-100 по добытым пепекам я выпал, нахожусь рядом. Разработчики добавили бусты, я ими не пользуюсь. Часть вырученных средств направил на прокачку Т-формера, чтобы меньше летать на ракете и больше получать трилемм. Прокачал чуть вместимость хранилищ у виртуальных асиков.
Курс наградного токена PPKAS постоянно падает, инсайд - там при создании токена не было пресейла, а был минт, умный народ подсуетился, получил 5% объёма бесплатно и теперь льёт в стакан. Это плохие новости. Хорошие - говорят, вроде как кто хотел слить наминченное уже свои токены слили. Для ЛЛ: разрабы по доброте душевной на старте раздали 5% PPKAS случайным прохожим, некоторые случайные прохожие тут же стали продавать халяву и понижать курс.
В общем пока в моменте курс падает, но игруха всё равно что-то приносит, так что в целом всё хорошо. Короткая видеоинструкция по игре и ссылка на получение хорошего годного стартового бонуса (регистрация в игре через телеграм-бота) есть на ютубе: https://www.youtube.com/watch?v=_nOPvjYWwWU
Счастье для всех, даром, и пусть никто не уйдёт обиженным!
Как традиционные индикаторы технического анализа соревнуются с алгоритмами машинного обучения в предсказании движения цены Биткоина и построении прибыльных торговых стратегий.
Архитектура LSTM представляет собой рекуррентную нейронную сеть, способную обрабатывать последовательные данные благодаря механизму "памяти", позволяющему сохранять и использовать информацию из предыдущих шагов для формирования текущего выхода.
Сравнительный анализ эффективности стратегий EMA, MACD+ADX, LSTM и LightGBM на данных о торговле Биткоином с учетом транзакционных издержек.
Несмотря на широкое использование технического анализа в торговле криптовалютами, его эффективность в сочетании с современными методами машинного обучения остаётся предметом дискуссий. В работе 'Technical Analysis Meets Machine Learning: Bitcoin Evidence' проведено сравнительное исследование производительности стратегий технического анализа (EMA, MACD+ADX) и моделей машинного обучения (LSTM, LightGBM) на данных о торговле Bitcoin. Полученные результаты демонстрируют, что модель LSTM значительно превосходит все остальные стратегии, включая простую стратегию "купи и держи", обеспечивая кумулятивную доходность около 65.23% менее чем за год. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности торговых стратегий за счет более глубокой интеграции методов машинного обучения и традиционного технического анализа в динамично развивающемся крипторынке?
За пределами традиционных индикаторов: поиск предсказательной силы
Традиционный технический анализ, основанный на стратегиях EMA и MACD+ADX, часто запаздывает и не улавливает сложные рыночные динамики. Эти подходы, применяемые к Bitcoin, испытывают трудности в последовательном превосходстве над стратегией Buy-and-Hold в меняющихся условиях. Существующие системы ограничены в адаптации к новым условиям и выявлении закономерностей, предсказывающих цены. Неспособность учитывать нелинейные зависимости и внешние факторы увеличивает число ложных сигналов. Ограниченность ручных настроек подчеркивает необходимость разработки адаптивных, основанных на данных подходов. Данные – не истина, а компромисс между шумом и моделью.
Машинное обучение для прогнозирования: новый взгляд на финансовые рынки
Традиционные методы прогнозирования часто неэффективны в условиях высокой волатильности и сложности финансовых рынков, опираясь на статические модели и экспертные оценки. Машинное обучение предлагает альтернативу, позволяя разрабатывать предиктивные модели, обучающиеся на исторических данных для прогнозирования тенденций. Модели LightGBM и LSTM особенно подходят для этой задачи, выявляя сложные взаимосвязи и долгосрочные зависимости в последовательных данных. LightGBM эффективно обрабатывает большие объемы данных, обеспечивая высокую точность прогнозирования. LSTM – это разновидность рекуррентной нейронной сети, предназначенная для обработки последовательностей и сохранения информации о прошлых событиях. Для достижения надежных результатов модели требуют надежных обучающих наборов данных и тщательной оценки, чтобы обеспечить обобщение и избежать переобучения. Постановка задачи в виде бинарной классификации – предсказание направления цены – позволяет эффективно применять эти алгоритмы.
Оценка эффективности и учет реальных издержек
Для оценки эффективности моделей LSTM и LightGBM необходимо строгое бэктестирование с использованием Тестового Набора Данных, определяющее способность стратегий генерировать стабильную прибыль в различных рыночных условиях. Результаты служат основой для сравнения с традиционными методами торговли. Оценка стратегий не должна ограничиваться только прибылью; необходимо учитывать Транзакционные Издержки, которые могут существенно снизить рентабельность. В данном исследовании учтены комиссии и проскальзывания, что обеспечивает более реалистичную оценку. Целью является демонстрация того, что стратегии, основанные на машинном обучении, способны генерировать Кумулятивную Прибыль, превосходящую традиционные методы. Стратегия на основе LSTM показала наивысшую кумулятивную доходность среди протестированных стратегий. Модель LSTM достигла точности 0.5611, превзойдя базовый уровень 0.5 и опередив стратегию "купи и держи" даже с учетом комиссии в 0.1%.
Архитектура LSTM демонстрирует использование ячеек памяти для обработки последовательностей данных, позволяя сохранять и использовать информацию из прошлых временных шагов.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к проверке гипотез на основе эмпирических данных, а не слепой веры в устоявшиеся паттерны технического анализа. Этот подход созвучен философии Карла Поппера. “Нельзя доказать истину, но можно опровергнуть ложь.” Подобно тому, как авторы сравнивают эффективность различных стратегий торговли биткоином, используя LSTM и LightGBM, Поппер подчеркивал важность фальсификации – попытки опровергнуть теорию посредством экспериментов. В контексте анализа временных рядов, как показано в исследовании, выявление аномалий и несоответствий – это не признак слабости модели, а возможность её улучшения и приближения к истине. Превосходство LSTM над традиционными методами, особенно с учётом транзакционных издержек, подтверждает необходимость постоянного пересмотра и проверки существующих знаний.
Что дальше?
Представленные результаты, безусловно, демонстрируют превосходство рекуррентных нейронных сетей, в частности LSTM, над классическими индикаторами технического анализа в контексте торговли Bitcoin. Однако, не стоит забывать: данные – это лишь выборка, а не сама реальность. Превосходство, выявленное в рамках данного исследования, ограничено конкретным набором данных и параметрами моделей. Вопрос о стабильности этих результатов во времени и на других криптовалютных рынках остается открытым.
Крайне важно признать, что успешная торговая стратегия, основанная на машинном обучении, – это не предсказание будущего, а лишь аппроксимация вероятностей. Необходимо углубленное исследование влияния различных режимов обучения, архитектур нейронных сетей и методов регуляризации на устойчивость и обобщающую способность моделей. Особенно остро стоит вопрос о калибровке вероятностей, выдаваемых моделями, и их адекватном использовании в управлении рисками.
Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке более надежных и адаптивных моделей, способных учитывать не только исторические данные о ценах, но и внешние факторы, такие как новости, настроения в социальных сетях и макроэкономические показатели. Попытки интегрировать различные типы данных и методы машинного обучения представляются перспективными, но требуют критической оценки и строгого тестирования. В конечном счете, истина не рождается из одной модели, а вырастает из последовательности проверок, ошибок и сомнений.
Гигант в сфере денежных переводов Western Union тестирует систему расчётов на основе стейблкоинов для обеспечения своих казначейских операций и модернизации способов трансграничного перевода денег. Во время недавнего отчёта о прибылях и убытках Дебин МакГранахан, генеральный директор Wester Union, сообщил, что компания «активно тестирует решения на основе стейблкоинов», которые позволят ей «снизить зависимость от традиционных банковских систем, сократить сроки расчётов и повысить эффективность использования капитала».
Стейблкоины позволят осуществлять денежные переводы быстрее и дешевле
По словам МакГрэнахана, с помощью стейблкоинов Western Union надеется «переводить деньги быстрее, с большей прозрачностью и меньшими затратами», чтобы лучше обслуживать более 150 миллионов своих клиентов, не нарушая при этом нормативные требования и не подрывая доверие клиентов.
«Исторически сложилось так, что Western Union придерживалась осторожной позиции в отношении криптовалют из-за опасений по поводу волатильности, неопределённости в сфере регулирования и защиты клиентов. Однако после принятия закона GENIUS мы увидели потенциально интересные возможности для интеграции цифровых активов в наш бизнес», — добавил он.
В июле этого года президент США Дональд Трамп подписал Закон GENIUS, который формализовал нормативно-правовую базу для эмитентов стейблкоинов и тем самым открыл традиционным финансовым учреждениям возможность безопасно взаимодействовать с DeFi. После его принятия многие традиционные игроки, такие как Mastercard, проявили интерес к использованию стейблкоинов для расчётов и платежей.
Помимо казначейских операций, Western Union изучает возможность использования своей глобальной сети для ввода и вывода цифровых активов. МакГранахан сказал, что компания «наблюдает большой интерес» со стороны потенциальных партнёров, использующих цифровые технологии, которые хотят использовать её инфраструктуру для объединения традиционных финансов с криптоэкономикой, особенно в регионах, где традиционное банковское обслуживание ограничено.
Наконец, Western Union работает над расширением своих возможностей за счёт партнёрских отношений, которые позволят клиентам хранить и переводить стейблкоины.
Интерес Western Union к криптовалютам
Последнее заявление не стало неожиданностью, поскольку это 175-летнее учреждение уже давно проявляет живой интерес к криптовалютному пространству, несмотря на свою осторожную позицию.
Western Union запустила пилотные программы с использованием блокчейна Ripple и токена XRP для трансграничных платежей ещё в 2015 году, а затем в 2021 году. В 2022 году компания подала заявки на регистрацию нескольких товарных знаков для различных криптоориентированных сервисов.
Ранее в этом году МакГранахан заявил, что компания рассматривает стейблкоины как возможность для развития и что компания стремится сделать услуги по конвертации стейблкоинов в фиатную валюту доступными в таких регионах, как Латинская Америка и Африка.
Конкуренты Western Union, такие как MoneyGram и PayPal, уже запустили собственные инициативы в области стейблкоинов. MoneyGram недавно запустила мгновенные денежные переводы в стейблкоинах USDC в Колумбии в рамках партнёрства с Crossmint, а PayPal представила свой стейблкоин PYUSD для ускорения платежей и переводов в своей экосистеме.
