Trading」の日本語参考訳です。版はこちらからご利用になれます。つに、暗号通貨トレーダーの心理検出の開発があります。ポストから全体的なトレーダーの心理に対する深い情報を提供する心理アナライザーを開発しています。トレーダーの心理は暗号通貨の価格変動を判断する際に重要な要因です。暗号通貨トレーディング・ボットを開発することです。アプリケーションの技術的なコンポーネントを理解するには、暗号通貨とブロックチェーン・アプリケーションの現在の状況を理解することが重要です。この記事には、暗号通貨の価値と重要な特性を引き出す方法に関する情報が含まれます。暗号通貨は新興通貨でありデジタル資産としての交換媒体の役割を果たします。デジタル通貨およびデジタル資産はブロックチェーンの上に設計されています。暗号通貨の暗号的性質は、暗号通貨トークンの作成および複製を防ぐことです。暗号通貨の供給量は有限であり、供給量が有限で時間とともに需要が増加して価格が上昇すると投資家が考えることから、暗号通貨の価値の一部は得られています。暗号通貨ブロックチェーンは、分散型の台帳内にトランザクションを永続的に記録します。記録および実行できます。より自動的に記録および追跡されるため、ブロックチェーン・プラットフォームは高度な安全性を備えています。トランザクションはネットワーク上の多くのノードにより検証された台帳でのみ処理および記録されます。トランザクションが発生すると、台帳の日付のハッシュ値およびタイムスタンプとともにトランザクションが台帳に記録されます。情報を操作または変更するには分散ネットワークの多くのノードのレコードを変更する必要があるため、情報の操作や変更はまず不可能です。ブロックチェーン上で行われるトランザクションは、高速、低コスト、高いセキュリティー、エラーの少なさ、攻撃や障害の中心ポイントの排除、など多くの利点があります。ブロックチェーンブロックチェーンに記録された情報とトランザクションの不変性により、スマート・コントラクトをプログラムとして実行できます。スマート・コントラクトは、特定の基準が満たされたときにトランザクションを促進、検証、実行するコンピューター・プロトコルです。スマート・コントラクトを利用すると、ほかの契約とやりとりし、意思決定を行い、データを格納して、ユーザー間で通貨を転送できます。なしで、プログラムされたとおりに実行できます。スマート・コントラクトは、ユーザー間で何らかのトランザクションが必要とされるすべての産業、ビジネス、システムのビジネスプロセスを改善するために使用できます。ブロックチェーンは、トラストプロトコルと呼ばれます。分散型台帳というブロックチェーンの独創的な設計とスマート・コントラクトにより、信頼性が求められるトランザクションを実行することが可能になります。ブロックチェーンの投資家は、社会に存在する従来のトランザクション・プラットフォームを分散型のプラットフォームに置き換え可能であると信じています。ビットコインとライトコインは、どちらもピア・ツー・ピア型の支払いプロトコルです。開発するためのプラットフォームです。アプリケーションのテストや高い計算能力が必要なタスクに利用できる、分散型スーパーコンピューター・ネットワークです。シアコインは、分散型クラウド・ストレージ・ネットワークです。これらの分散型アプリケーションでは、暗号通貨が各ネットワークを利用するエントリーポイントとしての役割を果たします。イーサリアムでプログラムされたアプリケーションは、ネットワークへの支払いとしてイーサリアムが提示されない限り実行できません。ゴーレムのスーパーコンピューター・ネットワークは、ゴーレム暗号通貨が引き換えに提示されない限り利用できません。シアコインのクラウドストレージは、シアコインが引き換えに提示されない限りネットワークに実装できません。暗号通貨トークンは、ネットワーク上で動作しているノードに対する報酬や懸賞金として提示されることもあります。ビットコインのノードのオーナーは、ネットワークを維持するために計算能力を提供していることに対する報酬としてビットコインを受け取ります。ライトコインのノードのオーナーは、ライトコイン・ネットワークの動作を支援していることに対する報酬としてライトコインを受け取ります。イーサリアム・ネットワークも、ネットワークの維持をノードに依存しています。イーサリアム・ネットワークのノードとして各自のコンピューターを提供することと引き換えに、ノードのオーナーはイーサリアムを受け取ります。ゴーレムとシアコインも同様に、ネットワークの維持に対する報酬として、ノードのオーナーはゴーレムまたはシアコインをそれぞれ受け取ります。ゴーレムのオーナーは、ブロックチェーンを活用したスーパーコンピューターを動作させるために余っている計算能力を提供します。シアコインのノードのオーナーは、分散型ストレージ・ブロックチェーンを維持するために余っている計算ストレージを提供します。ノードのオーナーに対する報酬システムは、オーナーがネットワークの維持を続けるインセンティブとして機能しています。ネットワークを維持しているノードは、暗号通貨とその価値の継続的な存在を保証します。ノードのオーナーが多いほど、暗号通貨の価値も高くなります。中に、分散型アプリケーションを開発したチームは、販売可能なトークンの一部を安価で初期投資家に提示します。ホワイトペーパーには、ブロックチェーンの利点と、投資家や将来のノードオーナーのコミュニティーに提供される経済的なインセンティブがリストされます。チームとプロジェクトを信用した投資家はトークンを購入します。参加者の投資額により、暗号通貨の初期価格が決まります。行ったチームは、調達された資金をプロジェクトの開発およびプロジェクトに関連するほかの費用に利用します。プロジェクトの開発が続行されると、さらに多くの投資家がプロジェクトに参加し、投資と引き換えにトークンを受け取ります。人々は、暗号通貨を受け取る報酬として、ネットワーク上のノードを実行します。ノードオーナーの数が多いほどネットワークは強力になります。プロジェクトがすべてうまく行った場合、その暗号通貨は、非常に高速で、コスト効率の高い、ほかのトランザクション・プラットフォームよりも優れたピア・ツー・ピア型のトランザクション・プラットフォームになります。兆ドルのブロックチェーン・プラットフォームで利用されている暗号通貨の開始時点と比較して妥当な価格が設定されます。ブロックチェーン・プラットフォームがその規模に成長するかどうかは、時間が経過しないと分かりません。次の図は、この記事で紹介した暗号通貨の成長率と価格を示したものです。暗号通貨の成長率これらの成長率は、大きな利益が得られることを示しています。重要な問題は、最新の予測テクノロジーをどのように利用すれば価格変動を予測できるかということです。価格変動を予測する標準化された手法はありません。多くのブロックチェーン・プラットフォームは、トランザクション・プラットフォームの既存の非効率性に対処する技術的なソリューションを提供することを目標としています。プロジェクトの展望を測定する基本的な方法は、プロジェクトのホワイトペーパーを徹底的に評価することです。ホワイトペーパーは、提案されているブロックチェーンの技術的側面とプロジェクトの全体的な規模についての優れた観点を提供します。価格追跡に標準的な手法はありません。株式市場と比較して観察されるファンダメンタルもなく、評価の基となる四半期レポートもありません。テクニカル分析は、取引で最良のスプレッドを達成するために役立つ手法であり、鞘取りの状況を活用するためにも使用されます。市場心理に焦点を当てます。市場心理は、暗号通貨の価格変動を検出する重要な要素です。暗号通貨およびそのブロックチェーン・プロトコルが初期の開発段階を過ぎると、大きな事件、政治的な出来事、ネットワークのアップグレード、会議、パートナーシップ、Segwit、トレーダーの心理などが暗号通貨の価格変動を引き起こす傾向があります。サブセットである心理分析を利用することです。これらの暗号通貨の価格変動の多くは、集団本能により決定されます。行動ファイナンス理論における集団本能とは、個々の意思決定の欠如により、人々が周りの大多数の人と同じ方法で考えて行動するという心理的な特徴のことです。価格変動は市場心理および暗号通貨を取り巻くコミュニティーの見解に基づく傾向があります。ポストの心理分析が暗号通貨の価格変動の動向を示す最良の指標であると信じられています。指定されたテキストを解析して単語をトークンにします。単語の頻度が識別され、単語表現のバッグが生成されます。次に、各単語の主観性が既存の辞書から検索されます。辞書は研究者により事前に記録された心理的な値のデータベースです。辞書に基づいてテキストが分類され、全体的な心理が計算されます。ポストのような短いテキストの心理分析には役立ちません。考慮できないため、言語学のセマンティクスを考慮できず、心理変化の識別および否定の範囲の理解には有用でないためです。テキストの意味的な合成性を考慮できるため、この種のプロジェクトに非常に適しています。ツイートのような短いテキストに取り組む場合、心理を判断する情報が少ないため、テキストの合成性を検出できることが非常に重要になります。構文的な順序を考慮するという点で非常に優れています。グループ、スコアを含む、複数の部分で構成されます。葉グループは入力を受け取り、根グループは分類器を使用してクラスとスコアを決定します。データが心理アナライザーに渡されると、データは二分木で解析されます。特定のベクトル表現がすべての単語から形成され、葉として表されます。下から上へ、ベクトルは最適化するパラメーターおよびソフトマックス分類器の特徴入力として使用されます。つのクラスに分類されます。次のステップは再帰が発生する場所です。つのベクトルは次の根に移動します。スコアとクラスが出力されます。スコアは解析のポジティブ性またはネガティブ性を表し、クラスは現在の解析の構造をコード化します。目の葉は次の単語を受け取ります。つの単語をすべて含む解析のスコアが出力され、次の根グループに移動します。再帰プロセスは、すべての単一の単語を含むすべての入力が使用されるまで続けられます。つの単語を使用するのではなく、次のすべての単語を使用します。解析全体のベクトルを確認します。構文解析のすべてのスコアを分析しています。各再帰プロセスで最良のサブ構造を選択するため、根グループにより生成されたスコア値を使用します。最終的な構造が決定されたら、元に戻り、文の文法的構造が分かるようにデータにラベルを付けます。バックプロパゲーションにより訓練されます。適切な文構造を比較して行われます。優れた可能性が明らかになります。同じ合成関数がテンソルとして使用されるため、学習するパラメーターが少ないことです。この違いにより、同様の単語は同様のベクトルになるように、同様の単語は同様の合成的な動作になります。