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Previsione del prezzo Bitcoin: un approccio basato sulla dimensione campione del machine learning

Sumit Ranjan, Parthajit Kayal, Malvika Saraf

Economia computazionale 61 (4), 1617-1636, 2023

Lo scopo del documento è prevedere i prezzi dei Bitcoin utilizzando varie tecniche di apprendimento automatico. A causa della sua elevata volatilità, una previsione accurata dei prezzi è la necessità del momento per un valido processo decisionale sugli investimenti. Al contrario, questo studio classifica il prezzo del Bitcoin in base al prezzo giornaliero e ad alta frequenza (prezzo con intervallo di 5 minuti). Per la previsione del prezzo giornaliero e per l'intervallo di 5 minuti, vengono utilizzate rispettivamente una serie di funzionalità ad alta dimensione e funzionalità di trading fondamentali. Successivamente, scopriamo che metodi statistici come la regressione logistica prevedono il prezzo giornaliero con una precisione del 64,84% mentre complessi algoritmi di apprendimento automatico come XGBoost prevedono un prezzo con intervallo di 5 minuti con un livello di precisione del 59,4%. Questo lavoro sulla previsione del prezzo di Bitcoin riconosce l'importanza delle dimensioni del campione negli algoritmi di apprendimento automatico.