🚀MODÈLE DE PRÉVISION AI POPCAT🚀 Je viens de construire un ensemble AI avancé pour prévoir $POPCAT avec un potentiel de lune au niveau de DOGE 🐱🚀 LA STACK : ensemble ML de 8 modèles combinant : • RandomForest (32%) + GradientBoost (17%) • Réseaux de neurones LSTM + BiLSTM (25%) • Régularisation Ridge/Lasso/ElasticNet (19%) • SVR pour les motifs non linéaires (7%) LES DONNÉES (82 caractéristiques) : 📊 Technique : RSI (multi-temporel), MACD, niveaux de Fibonacci, rendements logarithmiques 🌐 Contexte du marché : BTC, SOL, DOGE, SHIB, PEPE, BONK (prix + corrélations) 📈 Analyse des tendances : bandes logarithmiques, momentum, motifs de volatilité LA SAUCE SECRÈTE : Analyse de la course haussière de DOGE à 144,9x pour modéliser des montées réalistes de memecoins. Le système déclenche des courses haussières probabilistes (cibles de 2x-145x) à des cycles clés en tenant compte du comportement de DOGE. ANTI-SURAPprentissage : ✅ Validation croisée des séries temporelles ✅ Forte régularisation (10-100x) ✅ Sous-échantillonnage des caractéristiques ✅ Limites de poids de l'ensemble 5 ENSEMBLES DE PROFIL : Conservateur → Équilibré → LSTM-Lourd → Momentum → Montée de Memecoin Ensemble final : Neural Meta-Ensemble (combinaison pondérée des 5) DERNIÈRE PRÉVISION : 3Y : 155 $ (+99 900% 🌙) Donc, la première image est tout spaghetti parce qu'il s'agit d'un certain nombre de prévisions différentes sur différents horizons temporels. Le plus haussier semble être l'horizon temporel de 9 mois. Toutes ces options semblent honnêtement excellentes. La 2ème image (le graphique noir) est un Master Ensemble de toutes ces options regroupées en une seule solution potentielle et graphiques en échelle logarithmique.