OPEN-SOURCE SCRIPT
Blockchain Artificial Neural Networks

I found a very high correlation in a research-based Artificial Neural Networks.(ANN)
Trained only on daily bars with blockchain data and Bitcoin closing price.
NOTE: It does not repaint strictly during the weekly time frame. (TF = 1W)
Use only for Bitcoin .
Blockchain data can be repainted in the daily time zone according to the description time.
Alarms are available.
And you can also paint bar colors from the menu by region.
After making reminders, let's share the details of this interesting research:
INPUTS :
1. Average Block Size
2. Api Blockchain Size
3. Miners Revenue
4. Hash Rate
5. Bitcoin Cost Per Transaction
6. Bitcoin USD Exchange Trade Volume
7. Bitcoin Total Number of Transactions
OUTPUTS :
1. One day next price close (Historical)
TRAINING DETAILS :
Learning cycles: 1096436
AutoSave cycles: 100
Grid :
Input columns: 7
Output columns: 1
Excluded columns: 0
Training example rows: 446
Validating example rows: 0
Querying example rows: 0
Excluded example rows: 0
Duplicated example rows: 0
Network :
Input nodes connected: 7
Hidden layer 1 nodes: 5
Hidden layer 2 nodes: 0
Hidden layer 3 nodes: 0
Output nodes: 1
Controls :
Learning rate: 0.1000
Momentum: 0.8000
Target error: 0.0100
Training error: 0.010571
The average training error is really low, almost worth the target.
Without using technical analysis data, we established Artificial Neural Networks with blockchain data.
Interesting!
Trained only on daily bars with blockchain data and Bitcoin closing price.
NOTE: It does not repaint strictly during the weekly time frame. (TF = 1W)
Use only for Bitcoin .
Blockchain data can be repainted in the daily time zone according to the description time.
Alarms are available.
And you can also paint bar colors from the menu by region.
After making reminders, let's share the details of this interesting research:
INPUTS :
1. Average Block Size
2. Api Blockchain Size
3. Miners Revenue
4. Hash Rate
5. Bitcoin Cost Per Transaction
6. Bitcoin USD Exchange Trade Volume
7. Bitcoin Total Number of Transactions
OUTPUTS :
1. One day next price close (Historical)
TRAINING DETAILS :
Learning cycles: 1096436
AutoSave cycles: 100
Grid :
Input columns: 7
Output columns: 1
Excluded columns: 0
Training example rows: 446
Validating example rows: 0
Querying example rows: 0
Excluded example rows: 0
Duplicated example rows: 0
Network :
Input nodes connected: 7
Hidden layer 1 nodes: 5
Hidden layer 2 nodes: 0
Hidden layer 3 nodes: 0
Output nodes: 1
Controls :
Learning rate: 0.1000
Momentum: 0.8000
Target error: 0.0100
Training error: 0.010571
The average training error is really low, almost worth the target.
Without using technical analysis data, we established Artificial Neural Networks with blockchain data.
Interesting!
オープンソーススクリプト
TradingViewの精神に則り、このスクリプトの作者はコードをオープンソースとして公開してくれました。トレーダーが内容を確認・検証できるようにという配慮です。作者に拍手を送りましょう!無料で利用できますが、コードの再公開はハウスルールに従う必要があります。
免責事項
この情報および投稿は、TradingViewが提供または推奨する金融、投資、トレード、その他のアドバイスや推奨を意図するものではなく、それらを構成するものでもありません。詳細は利用規約をご覧ください。
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