N-HiTS (Neural Hierarchical Interpolation for Time Series) モデルは、時系列予測用に設計されたディープラーニング フレームワークです。入力データを階層レベルに分解し、それぞれが異なる時間パターンを捉えます。補間メカニズムにより、モデルは中間予測を生成し、精度を高めるために再帰的に改良されます。このアプローチにより、N-HiTS は短期的な変動と長期的な傾向の両方を効果的に捉えることができます。

この研究では、過去 180 日間のオンチェーン データを使用して、N-HiTS モデルを使用して今後 30 日間のビットコインの価格を予測しました。モデリングとトレーニングは、PyTorch、PyTorch Lightning、および PyTorch Forecasting ライブラリを使用して実施されました。

図 A は検証データのトレーニング プロセス後の予測価格と実際の価格を示し、図 B は今後 30 日間の予測を示しています。トレーニング データには、cryptoquant プラットフォームから取得した 376 個の機能が含まれています。

CryptoOnchain による執筆