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機械学習を用いたビットコイン価格予測：サンプル次元エンジニアリングへのアプローチ
チェン・ゼシ、リ・チュンホン、サン・ウェンジュン
計算および応用数学ジャーナル 365, 112395, 2020
近年の暗号通貨の価格の急騰と急落の後、ビットコインは投資資産としてますます見なされるようになっています。その非常に変動しやすい性質のため、投資判断の基礎となる良い予測が必要とされています。既存の研究は、より正確なビットコイン価格予測のために機械学習を活用していますが、異なるデータ構造と次元特徴を持つサンプルに異なるモデリング技術を適用する可能性に焦点を当てたものはほとんどありません。機械学習技術を使用して異なる頻度でビットコイン価格を予測するために、まずビットコイン価格を日次価格と高頻度価格に分類します。不動産とネットワーク、取引と市場、注目と金スポット価格を含む高次元特徴のセットがビットコインの日次価格予測に使用され、暗号通貨取引所から取得した基本的な取引特徴が5分間隔の価格予測に使用されます。高次元特徴を持つビットコインの日次価格予測に対するロジスティック回帰および線形判別分析を含む統計的方法は、66%の精度を達成し、より複雑な機械学習アルゴリズムを上回っています。日次価格予測のベンチマーク結果と比較して、我々はより良いパフォーマンスを達成し、統計的方法と機械学習アルゴリズムの最高精度はそれぞれ66%および65.3%です。ビットコインの5分間隔の価格予測に対するランダムフォレスト、XGBoost、二次判別分析、サポートベクターマシン、長短期記憶を含む機械学習モデルは、精度が67.2%に達し、統計的方法を上回ります。ビットコイン価格予測の調査は、機械学習技術におけるサンプル次元の重要性のパイロットスタディと見なすことができます。