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Predicción del precio de Bitcoin utilizando aprendizaje automático: Un enfoque para la ingeniería de la dimensión de la muestra
Zheshi Chen, Chunhong Li, Wenjun Sun
Revista de Matemáticas Computacionales y Aplicadas 365, 112395, 2020
Después del auge y la caída de los precios de las criptomonedas en los últimos años, Bitcoin ha sido cada vez más considerado como un activo de inversión. Debido a su naturaleza altamente volátil, existe una necesidad de buenas predicciones en las que basar las decisiones de inversión. Aunque los estudios existentes han aprovechado el aprendizaje automático para una predicción más precisa del precio de Bitcoin, pocos se han centrado en la viabilidad de aplicar diferentes técnicas de modelado a muestras con diferentes estructuras de datos y características dimensionales. Para predecir el precio de Bitcoin a diferentes frecuencias utilizando técnicas de aprendizaje automático, primero clasificamos el precio de Bitcoin por precio diario y precio de alta frecuencia. Se utiliza un conjunto de características de alta dimensión que incluyen propiedades y red, comercio y mercado, atención y precio del oro al contado para la predicción del precio diario de Bitcoin, mientras que las características básicas de comercio adquiridas de un intercambio de criptomonedas se utilizan para la predicción del precio en intervalos de 5 minutos. Métodos estadísticos que incluyen Regresión Logística y Análisis Discriminante Lineal para la predicción del precio diario de Bitcoin con características de alta dimensión logran una precisión del 66%, superando algoritmos de aprendizaje automático más complicados. En comparación con los resultados de referencia para la predicción del precio diario, logramos un mejor rendimiento, con las precisiones más altas de los métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático del 66% y 65.3%, respectivamente. Modelos de aprendizaje automático que incluyen Bosque Aleatorio, XGBoost, Análisis Discriminante Cuadrático, Máquinas de Soporte Vectorial y Memoria a Largo y Corto Plazo para la predicción del precio de Bitcoin en intervalos de 5 minutos son superiores a los métodos estadísticos, con una precisión que alcanza el 67.2%. Nuestra investigación sobre la predicción del precio de Bitcoin puede considerarse un estudio piloto de la importancia de la dimensión de la muestra en las técnicas de aprendizaje automático.