最近の研究プロジェクトでは、CryptoQuant プラットフォームのオンチェーン データを使用してビットコインの価格を予測するさまざまなモデルがテストされました。この研究では、2012 年から現在までの 373 の特徴が利用されました。従来の機械学習モデルはスライディング ウィンドウ手法を使用しているため不適切であり、3D データ処理にはテンソルに基づくディープラーニング手法が適用されました。

最も有望な結果は、N-Beats モデルと WaveNet モデルで得られました。TensorFlow で開発された N-Beats モデルは、平均絶対パーセント誤差 (MAPE) が 31.9849 を達成しました。トレーニング、検証、テスト データでのモデルのパフォーマンスは画像 A に示されており、30 日間の予測はグラフ B に示されています。

WaveNet モデルも、負の対数尤度損失値が 2.88 で、許容できる結果を示しました。画像 C は、過去 1 か月の価格予測のパフォーマンスを示し、画像 D は、今後の 1 か月のビットコイン価格予測を示しています。 WaveNet モデルによれば、ビットコインの価格は、50% の信頼区間で、過去数か月間に経験したのと同じ範囲内で変動する可能性があります。