Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real-Time Prediction of BITCOIN Price using Machine Learning Techniques and Public Sentiment Analysis

論文の概要: Real-Time Prediction of BITCOIN Price using Machine Learning Techniques and Public Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14473v1
Date: Thu, 18 Jun 2020 15:40:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-19 14:37:17.663213
Title: Real-Time Prediction of BITCOIN Price using Machine Learning Techniques and Public Sentiment Analysis
Title（参考訳）: 機械学習と官能評価を用いたBITCOIN価格のリアルタイム予測
Authors: S M Raju and Ali Mohammad Tarif
Abstract要約: 本研究の目的は、機械学習技術と感情分析により、USDにおけるBitcoinの予測可能な価格方向を決定することである。 TwitterとRedditは、大衆の感情を研究する研究者から大きな注目を集めている。我々は、感情分析と機械学習の原則をTwitterやRedditの投稿から抽出したツイートに適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Bitcoin is the first digital decentralized cryptocurrency that has shown a significant increase in market capitalization in recent years. The objective of this paper is to determine the predictable price direction of Bitcoin in USD by machine learning techniques and sentiment analysis. Twitter and Reddit have attracted a great deal of attention from researchers to study public sentiment. We have applied sentiment analysis and supervised machine learning principles to the extracted tweets from Twitter and Reddit posts, and we analyze the correlation between bitcoin price movements and sentiments in tweets. We explored several algorithms of machine learning using supervised learning to develop a prediction model and provide informative analysis of future market prices. Due to the difficulty of evaluating the exact nature of a Time Series(ARIMA) model, it is often very difficult to produce appropriate forecasts. Then we continue to implement Recurrent Neural Networks (RNN) with long short-term memory cells (LSTM). Thus, we analyzed the time series model prediction of bitcoin prices with greater efficiency using long short-term memory (LSTM) techniques and compared the predictability of bitcoin price and sentiment analysis of bitcoin tweets to the standard method (ARIMA). The RMSE (Root-mean-square error) of LSTM are 198.448 (single feature) and 197.515 (multi-feature) whereas the ARIMA model RMSE is 209.263 which shows that LSTM with multi feature shows the more accurate result.
Abstract（参考訳）: Bitcoinは、近年、市場資本化の著しい増加を見せた最初のデジタル分散暗号通貨だ。本論文の目的は,usdにおけるbitcoinの予測可能な価格方向を,機械学習と感情分析によって決定することである。 TwitterとRedditは、大衆の感情を研究する研究者から大きな注目を集めている。我々は、twitterとredditの投稿から抽出されたツイートに感情分析と機械学習原則を適用し、bitcoin価格の動きとツイートの感情の関係を分析した。教師付き学習を用いた機械学習のアルゴリズムを探索し,予測モデルを構築し,今後の市場価格の情報分析を行う。時系列モデル(arima)の正確な性質を評価するのが困難であるため、適切な予測を行うのは非常に困難である。その後、長期記憶細胞(LSTM)を用いたリカレントニューラルネットワーク(RNN)の実装を継続する。そこで我々は,長期記憶(LSTM)技術を用いて,bitcoin価格の時系列モデル予測を高効率で分析し,bitcoin価格の予測可能性とビットコインツイートの感情分析を標準手法(ARIMA)と比較した。 LSTMのRMSE(ルート平均二乗誤差)は198.448(単一特徴)と197.515(多重特徴)であるが、ARIMAモデルRMSEは209.263であり、マルチ特徴を持つLSTMの方がより正確な結果を示している。

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