Yapay Zeka: Kripto Pazarındaki Devrimin Öncüsü

Yapay Zeka: Kripto Pazarındaki Devrimin Öncüsü

Henley & Partners, uluslararası yatırım yoluyla oturum ve vatandaşlık danışmanlığı hizmeti sunan bir firma olarak, küresel servet istihbaratı sağlayıcısı New World Wealth ile iş birliği yaparak hazırlanan “Kripto Varlık Raporu”nu kamuoyuyla paylaştı. Rapora göre, dünya genelinde kripto para dünyasında 88 bin 200 milyonerin bulunduğu, bunlardan 40 bin 500 kişinin servetlerini Bitcoin aracılığıyla elde ettiği belirtiliyor. Ayrıca, kripto para piyasasının toplam kolektif piyasa değerinin 1.180 milyar dolara ulaştığı ve dünya genelinde kripto para birimlerine sahip olan kişi sayısının 425 milyon olduğu raporda yer alıyor.


Bu rapor, kripto varlıklarının dünya genelindeki yaygınlığını ve kripto para birimlerinin yatırımcılar arasındaki popülerliğini gösteriyor. Henley & Partners ile New World Wealth’in ortaklığıyla yapılan bu araştırma, kripto para piyasasının giderek artan etkisini vurguluyor ve gelecekteki finansal trendler üzerinde önemli bir rol oynamaya devam edeceğini öngörüyor. Bu veriler, herkesin dikkatini çekmeli ve kripto pazarındaki potansiyeli değerlendirmesi gerektiğini işaret ediyor.


Peki, tüm bunları sizin adınıza yapacak birinin olabileceğini düşünün. Tüm gün aktif olarak piyasaları takip eden, risk almak konusunda tereddüt etmeyen ve en gerçekçi kararları verebilen, güncel haberlere anında erişim sağlayan, aylarca sürebilecek teknik analiz bilgisine anında sahip olan ve en önemlisi piyasada edinilmiş tüm deneyime sahip biri. Eminim ki hepiniz yapay zekadan bahsettiğimi biliyorsunuz. Yapay zekanın kripto pazarında devrim yaratarak yatırımcılara gelişmiş araçlar ve öngörüler sunma potansiyelini farkında mısınız?


Yapay zeka, bir varlığın fiyatını belirlemek için şirketlerin gelirlerinden, ticaret hacimlerinden ve hatta sosyal medya etkileşimlerinden çeşitli verileri analiz edebilir. Ayrıca, teknik göstergeleri tanır ve geçmiş fiyat hareketlerine dayanarak gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeye çalışır. Yapay zeka tarafından üretilen tahminler, insanların yapabileceğinden daha kesin olabilir ve insan faktörünün etkisinden arındırılmıştır. Bu, yatırımcıların daha doğru kararlar vermelerine ve daha yüksek getiriler elde etmelerine yardımcı olabilir. Ayrıca, yapay zeka aynı anda çok sayıda veriyi işleyebilir ve karar verme sürecini hızlandırabilir, böylece yatırımcılar daha hızlı hareket edebilirler. Son olarak, yapay zeka kripto para piyasaları tüm yatırımcılar için daha etkili bir yatırım ortamı yaratabilir. Bütün yatırımcılar üstün piyasa analizini bir saniye içinde alabilecek ve yatırım kararlarını buna göre oluşturabilecekler. Bu, piyasa manipülasyonunu azaltabilir ve daha adil bir yatırım ortamı yaratabilir.


Tüm bu nedenlerle, yapay zeka kripto para piyasaları için gelecekte büyük bir potansiyel taşıyor. Bu teknolojiyi takip etmek ve ondan yararlanmak, yatırımcıların daha iyi bir şekilde piyasaları takip etmelerine ve daha iyi kararlar vermelerine yardımcı olabilir. Yatırımcıların, yapay zekaya dayanan araçları kullanarak kripto para piyasalarında varlıklarını güvence altına almaları ve büyütmeleri devasa bir fırsat. Teknolojinin giderek daha fazla yaygınlaşmasıyla birlikte, yakında herkes bu avantajlardan yararlanabilecek fakat herkes bu değişime ayak uydurabilecek mi? Varsayalım ki bu dahi makineler en optimal seçenekleri bulduklarında, tüm kullanıcılar onların tavsiyelerine uyup o coinleri mi alacak? Peki ya hacmin piyasaya etkisi? Bildiğiniz üzere, talep ürünü değerli kılar ve bu da sürekli bir hacim artışına yol açar. Dolayısıyla fiyat artacak, ama bu artışın nedeni ürünün kıymeti mi yoksa makinelerin bizi o ürüne yönlendirmesi mi?

Pınar Kocagöz

KAYNAKÇA
  •  
    • Dase, S., & Pawar, D. (2010). Artificial Neural Networks: Mathematical Model of Neurons.
    • Hebb, D. O. (1949). The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. Wiley.
    • Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning Internal Representations by Error Propagation. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition.
    • Öztemel, E. (2003). Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık.
    • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
    • LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
    • Dumoulin, V., & Visin, F. (2016). A guide to convolution arithmetic for deep learning. arXiv preprint arXiv:1603.07285.
    • H. G. R. G. (2020). “Recurrent Neural Networks (RNN)”. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 2nd Edition, pp. 256-259.
    • Olah, A. (2015). “Understanding LSTM Networks”. Colah’s Blog. Retrieved from colah.github.io.
    • Cho, K., Van Merriënboer, B., Gulcehre, C., et al. (2014). “Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation”. arXiv preprint arXiv:1406.1078.
    • Lipton, Z. C. (2015). “A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning”. arXiv preprint arXiv:1506.00019.
    • https://neptune.ai/blog/recurrent-neural-network-guide

Yorum Gönderin

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir