Cryptomon

Cryptomon

Created using Figma
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最後の更新

2018/04/03

Cryptomonは、機械学習に基づく実際の予測アルゴリズムとカスタム指標を備えたプラットフォームを使用する準備ができています。 2017年6月に最初のバージョンのCryptomonがリリースされました。その後、Cryptomonプラットフォームのマシンインテリジェンスの専門家のコミュニティを構築しました。これらはすべて、開発中の他の取引ツールやプラットフォームに勝る大きな競争上の優位性をもたらし、MLは将来のマイルストーンとしてのみ使用しています。
Pre-ICO 15%
2018/04/03
2018/05/03
100% 完成した
資金調達 - データなし
past
  • 1 CMN
    =
    0.5525 USD
トークンの詳細
ティッカー
CMN
会社の詳細
登録国
Slovakia
追加の詳細
プラットフォーム
Ethereum
カテゴリー
プラットフォーム

約 Cryptomon

Cryptomonは、トレーディング戦略をマスターするための一連の予測と最新の指標を提供します。計算能力とデータサイエンスを備えた暗号トレーダーは、よりスマートで迅速な取引意思決定とトレーディング利益の最大化を実現できます。では、マシンインテリジェンスを使用している場合、MA(移動平均)のようなレガシーインジケータを使用する理由は何ですか?

特徴

-  取引シグナル通知
-  予測アルゴリズムと指標
-  機械学習

技術情報

K-nearest neighbors
The k-nearest neighbors (KNN) algorithm is a non-parametric algorithm that can be used for either classification or regression. Non-parametric means that it makes no assumption about the underlying data or its distribution. It is one of the simplest Machine Learning algorithms, and has applications in a variety of fields, ranging from the healthcare industry, to the finance industry. More info on wikipedia. Source code available on GitHub.

Multilayer perceptron 
A multilayer perceptron (MLP) is a feedforward artificial neural network model that maps sets of input data onto a set of appropriate outputs. An MLP consists of multiple layers of nodes in a directed graph, with each layer fully connected to the next one. Except for the input nodes, each node is a neuron (or processing element) with a nonlinear activation function. MLP utilizes a supervised learning technique called backpropagation for training the network.MLP is a modification of the standard linear perceptron and can distinguish data that are not linearly separable. More info on wikipedia. Source code available on GitHub.

LSTM 
A powerful type of neural network designed to handle sequence dependence is called recurrent neural networks. The Long Short-Term Memory network or LSTM network is a type of recurrent neural network used in deep learning because very large architectures can be successfully trained. More info on wikipedia.

WTBS indicator
When To Buy and Sell technical indicator is based on CNN - Convolutional Neural Network. NN use a variation of multilayer perceptrons designed to require minimal preprocessing. They are also known as shift invariant or space invariant artificial neural networks (SIANN), based on their shared-weights architecture and translation invariance characteristics. Convolutional networks were inspired by biological processes in which the connectivity pattern between neurons is inspired by the organization of the animal visual cortex. More info on wikipedia. Source code available on GitHub.

%name%ロードマップ

  • June 2017

  • First version with basic predictions
    BTC subscriptions
  • Q3 - Q4 2017

  • Cryptomon Lab with ML stack
    New indicators in Lab - WTBS (When To Buy and Sell) indicator, WM (Whale Moves) indicator
    Multilayer perceptron and K-nearest neighbors v2 implemented on web
    WTBS v1 indicator implemented on web
  • Q1 2018

  • CMN token public presale and sale
    CMN token based subscriptions, BTC subscriptions disabled
    WM v1 indicator implementation on web
    Bounty program start
  • Q2 2018

  • CMN reward program start
    Requests for enhancements listed on https://gitcoin.co or https://gittoken.org
    New prediction algorithms and indicators
    Support for the new exchanges and currency pairs
    CMN token on more than 2 exchanges
    Signals dashboard
  • 続きを読む
  • Q3 2018

  • 0x protocol signals (support for any ERC20 tokens)
    Trade signals notifications for Telegram app
    Support for the new exchanges and currency pairs
    New prediction algorithms/indicators with monitoring of news and social feeds
  • Q4 2018

  • Containerized projects in Lab - user can deploy and execute project directly from web with visible results
    Integrations with 3rd parties like https://tradingview.com - Cryptomon indicators on interactive chart, or integrations with trading bots
    Support for the new exchanges and currency pairs
  • Q1 - Q2 2019

  • Lab marketplace
    CMN token on more than 5 exchanges

アクティビティ

Cryptomon チーム

検証済み 100%

Peter Klobusnik
CEO / FOUNDER / ARCHITECT
検証済み
Peter Kotula
CTO / FOUNDER / ARCHITECT / LEAD SOFTWARE DEVELOPE...
検証済み
Martin Hazy
SUPPORT / MARKETING SPECIALIST
検証済み
Juraj Burian
ARCHITECT / LEAD SOFTWARE DEVELOPER
検証済み

Cryptomon インタビュー

Peter Klobusnik
As a team member, сan you tell us about your role in the ICO project? What do you think about idea?
Working for more than 12 years in the IT industry as an R&D expert and entrepreneur. Currently focusing on deep learning and its applications on time series analytics. Experience in trading and trading algorithms development since 2013.
Peter Kotula
As a team member, сan you tell us about your role in the ICO project? What do you think about idea?
Working in the IT industry since 2006, in various positions, as developer, project manager, architect and DevOps. Blockchain and smart contracts enthusiast. Currently working on Fast/Big Data projects.
Martin Hazy
As a team member, сan you tell us about your role in the ICO project? What do you think about idea?
Martin is working almost 10 years in IT industry for global companies. Except his passion for music and art he is focusing on searching trade patterns and trading strategies in cryptocurrencies and other markets either.
Juraj Burian
As a team member, сan you tell us about your role in the ICO project? What do you think about idea?
Born in 1970, in 1994 finished university study with specialization on theoretical physics, then start developing software on professional basis. In present time working on Big Data projects, distributed calculations with focus on functional programming techniques.
Favorite languages are Scala and Haskell, favorite toolset SMACK.
3.57
stable
5.0 13
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