Prognozist & Apselin
Prognozist Prognozist
Apselin Apselin
Apselin Apselin
Привет, знаешь, я тут подумал… может, стоит попробовать использовать данные о погоде в реальном времени, про облачности, чтобы выявить какие-то закономерности в движении цен на криптовалюту? Вдруг, есть какая-то скрытая связь между изменениями атмосферного давления и колебаниями рынка? Как тебе такая идея?
Prognozist Prognozist
Конечно, давай вытащим свежие индексы облачности со спутников и наложим их на почасовой объем торгов биткоина. Я уже построил матрицу рассеяния; коэффициент Пирсона между циклонами и скачками цен – около 0.47 – достаточно, чтобы разбудить меня. Если хочешь построить модель прогнозирования, просто подай временной ряд плотности облаков в GRU-сеть – и посмотри, как R² взлетит. Не забудь сгладить данные сначала; шумные облака как плохие новости – исказят тренд. Просто к сведению: рыночный шум часто заглушает атмосферный сигнал, так что я буду прав, когда данные наконец-то совпадут.
Apselin Apselin
That’s a clever angle—smoothing first is definitely key; a rolling mean with a 30‑minute window usually removes the high‑frequency jitter. I’m curious how robust that 0.47 Pearson stays when you remove the weekend spikes, though; the market’s volatility curve might be inflating the correlation. Also, have you checked if the cloud density is lagging or leading the price changes? A small shift could flip the predictive power. Maybe try a Granger‑causality test before training the GRU. Let me know how that pans out.