當區塊鏈遇上機器學習，會是怎樣的火花
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現實世界的問題不能通過應用簡單的、傳統的算法和方式來解決，所以軟件創造者們必須使用新的技術。
機器學習就是這些解決方案中的一種。
雖然在傳統意義上的機器學習的基礎可以回溯到20世紀40年代晚期，這項技術本身直到最近才開始興起，它得益于用來訓練系統的可用計算能力的迅速增長。
談到智能市場分析系統，使用機器學習工具能夠排除掉很多傳統方法的劣勢。Cryptics平臺積極利用機器學習的方法來創建系統，用來分析密碼市場與算法交易。這讓它能夠提高系統運行所得數據的可靠性，從而降低風險、節省投資者的資金。
下面我們嘗試用簡單的語言向讀者解釋最有趣的機器學習方法之本質，以及在實踐中應用這些解決方案的案例。
1.用神經網絡的時間序列的統計分析
在分析加密貨幣的交易信息時，有兩種類型的數據必須用分析系統來處理。第一種類型是通過交易的API直接獲取的原始數據。這些數據通常由數值組成，可以用數學的方式和統計方法進行分析，它們通常具有有序的結構。
但還有些信息，其選擇的原則標準并沒有被明確定義。舉個例子，那些從不同信息源而來的信息，比如從評級機構、社交網絡來的信息，關于某特定產品中投資者的興趣等級的信息等。
一般來說，為了獲取想要的結果，就必須要分析整套數據，必須進行規律性的識別。為了達到這個目標，Cryptics系統就用時間序列的統計分析技術配合機器學習算法來實現。
在極端簡單的單詞中，算法將會把特定的對象分配到每一種數據中，它們可以被一組描述其狀態的參數來表示。所有對象的連接集都由神經網絡使用Kohonen映射法來分析。這就讓算法解決了找出相似對象并將它們分組的問題。
2.資本資產定價模型和風險評估
資本資產定價模型（CAPM）是一種用來評估金融資產利潤率的模型。這個模型的本質是假設存在一個高度流動性的資產市場，舉個例子，一種加密貨幣，它能得出結論，即所需的利潤金額并不是完全由當前資產的特定風險特征等級決定的，就像加密貨幣整體的利潤金額由一般風險特征決定那樣。
使用這個模型，并結合機器學習的方法，Cryptics就能夠以足夠高的準確度來實時分析某特定加密行為的盈利能力和風險了。
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