Uw huidige methode, gebaseerd op statistische analyse van historische gas fees op Ethereum, kan nuttig zijn voor het identificeren van patronen en trends. Echter, er zijn enkele overwegingen: Voordelen: - Eenvoudig en snel te implementeren. - Goed voor het detecteren van algemene patronen en seizoensgebonden variaties. Nadelen: - Kan onvoldoende reageren op plotselinge marktveranderingen of netwerkcongestie. - Houdt mogelijk geen rekening met externe factoren zoals nieuwe dApps, updates of marktvolatiliteit. - Beperkt zich tot historische data zonder voorspellende kracht voor onverwachte gebeurtenissen. Aanbevelingen: - Integreer machine learning modellen (bijvoorbeeld regressie, tijdreeksanalyse zoals ARIMA, of neurale netwerken) voor meer dynamische en nauwkeurige voorspellingen. - Houd rekening met externe factoren zoals netwerkgebruik, block-tijd, en marktvolatiliteit. - Gebruik real-time data en monitoring om voorspellingen aan te passen. Kortom, terwijl uw statistische analyse een goede basis is, kan het verbeteren door complexere modellen en externe data te integreren, vooral omdat het doel kosten te minimaliseren vraagt om zo adaptief en nauwkeurig mogelijk te zijn.