Przewidywanie ceny Bitcoina: podejście do przykładowego wymiaru uczenia maszynowego
Sumit Ranjan, Parthajit Kayal, Malvika Saraf
Ekonomia obliczeniowa 61 (4), 1617-1636, 2023
Celem artykułu jest przewidywanie cen Bitcoina przy użyciu różnych technik uczenia maszynowego. Ze względu na wysoką zmienność, dokładne przewidywanie cen jest potrzebą chwili w celu podjęcia rozsądnych decyzji inwestycyjnych. Z drugiej strony, badanie to kategoryzuje cenę Bitcoina według ceny dziennej i ceny o wysokiej częstotliwości (cena z interwałem 5-minutowym). Do przewidywania cen dziennych i 5-minutowych stosuje się odpowiednio zestaw cech wielowymiarowych i podstawowych cech handlowych. Następnie odkryliśmy, że metody statystyczne, takie jak regresja logistyczna, przewidują cenę dzienną z dokładnością 64,84%, podczas gdy złożone algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, przewidują cenę w 5-minutowym przedziale czasu z poziomem dokładności 59,4%. W tej pracy dotyczącej przewidywania ceny Bitcoina uznano znaczenie przykładowych wymiarów w algorytmach uczenia maszynowego.
SATS/USDT opłaca się inwestować w Satoshi? W ciągu ostatnich 30 dni Satoshi miał 30/30 (100%) zielonych dni. Z naszych danych historycznych wynika, że obecnie opłaca się inwestować w Satoshi. Cena Satoshi wzrosła o 154,32% w ciągu ostatniego roku, podczas gdy 3-letnia wydajność monety wynosi 28,37%.
Dan Tapiero, doświadczony makroinwestor, podzielił się swoimi optymistycznymi prognozami dla Bitcoina (BTC) w 2024 roku, przewidując znaczną tendencję wzrostową. Przewidywany wzrost Bitcoina w 2024 r. Wysoka wydajność od początku roku: Tapiero podkreśla niezwykły wzrost Bitcoina, odnotowując 160% wzrost od początku roku i jego podejście do wysokiego zamknięcia na koniec roku. Nieuchronność inwestycji instytucjonalnych: podkreśla…
Bitcoin jest cenny, ponieważ ma wszystkie podstawowe właściwości pieniądza papierowego: akceptowalność, podzielność, trwałość, zamienność (zamienność), przenośność i rzadkość. To, czy możesz fizycznie dotknąć waluty, nie ma wpływu na te sześć cech.