Bálkar Miðlun hefur þróað gervigreind, svokallað tauganet, til að eiga í sjálfvirkum viðskiptum með rafmyntir. Fyrirlestur hér fyrir neðan var fluttur fyrir Tölvunarfræðideild Háskóla Íslands 2. desember 2020 og útskýrir hvernig tauganetið er byggt upp.
Gögnin sem gervigreindin notar eru markaðsgögn Bitcoin – USD
- Tímaröð markaðsverðs Open, High, Low, Close, Volume
- Gögn frá 2013, ca 60.000 tímapunktar
- 300.000 mæligildi
Fjöldi breyta
- 10 abstract aðferðir: tæknigreining, áhættustýring, sjálflærð abstraction
- 20 breytur tengdar abstract aðferðum
Tauganetið er með 25 hidden layers
- Vogtölur og bias breytur eru ca 2500
Convolutional Neural Networks, Fuzzy logic
- Brjóta þarf hrágögn niður í abstract einingar.
- Heitt eða kalt, hátt eða lágt, mikið eða lítið, gott eða vont, svart eða hvítt, kaupa eða selja.
Reinforced learning
- Ákvarðanir eru teknar í umhverfi sem tauganetið hefur ekki séð áður.
- Hámarka þarf uppsafnaðan árangur utan lausnarýmis.
Skorður
- Breyturnar q, sem eru stillingar á Abstract Methods eru jákvæðir integers 0-500
- Breyturnar w, sem eru viktir á Abstract Methods eru jákvæðar rauntölur
- Breyturnar b, sem eru partur af Hidden layers virka sem bias og eru ± n, þ.e. b geta hleypt merki í gegnum nóðuna þó svo summan sé null
Markfall
- Þar sem r er raun ávöxtun fyrir hvern klukkutíma t
- Xt er vector sem segir til um kaup eða sölu, 1 eða 0 fyrir öll t
- VK er viðskiptakostnaður 0.25%
- dX/dt er breyting á X, þ.e. hversu oft erum við að eiga viðskipti
- Tauganetið þarf að finna vektorinn Xt með því að nota gögnin 〖O, H, L,C, V〗(t-1)
Genatísk bestun notuð til að hámarka markfallið Z
- Þúsundir af random vektorum X eru búnir til
- Bestu vektorarnir, X, eru kross breeduð og stökkbreytt kynslóð eftir kynslóð
- Hæfustu einstaklingarnir lifa hinir deyja