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比特幣價格預測：機器學習樣本維度方法

蘇米特·蘭詹、帕塔吉特·卡亞爾、馬爾維卡·薩拉夫

計算經濟學61(4), 1617-1636, 2023

本文的目的是使用各種機器學習技術來預測比特幣價格。由於其高波動性，準確的價格預測是做出明智投資決策的必要條件。與此同時，本研究按每日價格和高頻價格（5 分鐘間隔價格）對比特幣價格進行分類。對於每日和 5 分鐘間隔價格預測，分別採用了一組高維特徵和基本交易特徵。此後，我們發現 Logistic 迴歸等統計方法預測每日價格的準確度爲 64.84%，而 XGBoost 等複雜的機器學習算法預測 5 分鐘間隔價格的準確度爲 59.4%。這項關於比特幣價格預測的工作認識到樣本維度在機器學習算法中的重要性。