#PredictionTime #BTC #binance

Prediksi harga Bitcoin: Pendekatan dimensi sampel pembelajaran mesin

Sumit Ranjan, Parthajit Kayal, Malvika Saraf

Ekonomi Komputasi 61 (4), 1617-1636, 2023

Tujuan dari makalah ini adalah untuk memprediksi harga Bitcoin menggunakan berbagai teknik pembelajaran mesin. Karena atribut volatilitasnya yang tinggi, prediksi harga yang akurat adalah kebutuhan saat ini untuk pengambilan keputusan investasi yang tepat. Sebagai gantinya, penelitian ini mengkategorikan harga Bitcoin berdasarkan harga harian dan frekuensi tinggi (harga interval 5 menit). Untuk prediksi harga harian dan interval 5 menit, masing-masing serangkaian fitur dimensi tinggi dan fitur perdagangan fundamental digunakan. Setelah itu, kami menemukan bahwa metode statistik seperti Regresi Logistik memprediksi harga harian dengan akurasi 64,84% sementara algoritma pembelajaran mesin yang kompleks seperti XGBoost memprediksi harga interval 5 menit dengan tingkat akurasi 59,4%. Pekerjaan pada prediksi harga Bitcoin ini menyadari pentingnya dimensi sampel dalam algoritma pembelajaran mesin.