区块链技术的现代性带来了可以改变世界的新的突破性事物。应用简单的传统算法和方法无法解决现实世界的问题，因此软件开发者必须使用新技术。机器学习是这些解决方案之一。虽然传统意义上的机器学习基础可以追溯到20世纪40年代后期，但该技术本身直到最近才开始腾飞，这得益于可用于训练系统的计算能力的快速增长。在智能市场分析系统方面，使用机器学习工具可以消除传统方法的许多缺点。Cryptics平台积极利用机器学习方法来创建用于分析加密市场和算法交易的系统。这使其能够提高从系统运行中获得的数据的可靠性，从而降低风险并为投资者节省资金。下面我们尝试用简单的语言向读者解释最有趣的机器学习方法的本质，以及这些解决方案在实践中的应用示例。1.使用神经网络的时间序列统计分析在分析加密货币的交易信息时，分析系统必须处理两类数据。第一类是直接通过交易API获取的原始数据。这些数据通常由数值组成，可以进行数学和统计分析，并且通常具有有序结构。但也有一些资料，其选择的原则和标准并没有明确规定。例如，那些来自不同来源的信息，例如评级机构、社交网络、有关投资者对特定产品的兴趣程度的信息等。一般来说，为了获得预期的结果，有必要分析整个数据集并识别规律性。为了实现这一目标，Cryptics系统采用时间序列统计分析技术结合机器学习算法来实现。用极其简单的话来说，算法会为每一种数据分配特定的对象，这些数据可以用一组描述其状态的参数来表示。神经网络使用Kohonen映射方法分析所有对象的连接集。这将算法留给了寻找相似对象并将它们分组的问题。2.资本资产定价模型和风险评估资本资产定价模型（CAPM）是用来评估金融资产盈利能力的模型。该模型的本质是假设存在高流动性的资产市场，例如加密货币，由此得出的结论是，所需的利润金额并不完全由当前资产的特定风险特征水平决定，就像加密货币的整体利润金额由一般风险状况决定。使用此模型，结合机器学习方法，Cryptics能够足够准确地实时分析特定加密活动的盈利能力和风险。3.Ensemblelearners使用ensemblelearners的基础在于在同一个数据样本中学习几个基本对象，并使用来自不同对象的结果的联合来预测后续变化的密码机制。这种方法的数学基础是18世纪初制定的陪审团审判定理。根据这个定理，大多数参与者在分析后做出的决定最有可能是正确的。这使得网络可以分析对汇率变化影响不大的市场指标，并根据这些指标制定解决方案，从而使总数据样本的误差小于单独应用每个指标所产生的误差。4.Q-learningQ-learning或强化学习，它可以通过反馈的方式提高神经网络的性能。根据算法的结果，形成效用函数。作为此功能的结果，该算法接收有关以前经验的数据，从而可以排除故意丢失的事件发展的某些细节。当然，这只是机器学习的冰山一角，无法在本文中概括整个Cryptics子系统和框架中使用的技术方法。每个具有特定工具、公式和计算的广泛主题和描述都需要大量空间来解释。使用机器学习工具可以让我们的产品显着提高算法的工作效率，从而对整体系统效率产生积极影响。
