В этой статье исследуется взаимосвязь между расширенным адаптивным эвристическим программированием (EAHP) и тестированием будущей эффективности (FET) в мире криптовалют. В нем обсуждается, как EAHP, алгоритм машинного обучения, используется для анализа рыночных тенденций и принятия торговых решений. В статье также рассматривается, как FET используется для оценки эффективности торговых стратегий и доработки их для будущего использования. Понимая связь между EAHP и FET, трейдеры могут получить представление о том, как оптимизировать свои стратегии торговли криптовалютой.