論文の概要: A Blockchain Transaction Graph based Machine Learning Method for Bitcoin
Price Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09667v1
- Date: Fri, 21 Aug 2020 20:08:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 21:27:26.568054
- Title: A Blockchain Transaction Graph based Machine Learning Method for Bitcoin
Price Prediction
- Title（参考訳）: Bitcoin価格予測のためのブロックチェーントランザクショングラフに基づく機械学習手法
- Authors: Xiao Li and Weili Wu
- Abstract要約: 既存のbitcoinの予測は、主に簡単な機能エンジニアリングに当てはまる。
異なる範囲のパターンを明らかにするために,kオーダーのトランザクショングラフを提案する。
特徴を受け入れて価格予測を行う新しい予測手法を提案し, 異なる歴史時代の特定のパターンを生かした価格予測手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.575998118995216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bitcoin, as one of the most popular cryptocurrency, is recently attracting
much attention of investors. Bitcoin price prediction task is consequently a
rising academic topic for providing valuable insights and suggestions. Existing
bitcoin prediction works mostly base on trivial feature engineering, that
manually designs features or factors from multiple areas, including Bticoin
Blockchain information, finance and social media sentiments. The feature
engineering not only requires much human effort, but the effectiveness of the
intuitively designed features can not be guaranteed. In this paper, we aim to
mining the abundant patterns encoded in bitcoin transactions, and propose
k-order transaction graph to reveal patterns under different scope. We propose
the transaction graph based feature to automatically encode the patterns. A
novel prediction method is proposed to accept the features and make price
prediction, which can take advantage from particular patterns from different
history period. The results of comparison experiments demonstrate that the
proposed method outperforms the most recent state-of-art methods.
- Abstract（参考訳）: Bitcoinは最も人気のある暗号通貨の一つだが、最近投資家の注目を集めている。
bitcoinの価格予測タスクは、価値ある洞察と提案を提供するための学術的なトピックの増加をもたらしている。
既存のbitcoinの予測は主に、Bticoin Blockchainの情報、金融、ソーシャルメディアの感情など、さまざまな分野の機能や要素を手動で設計する、簡単な機能エンジニアリングに基づいている。
機能エンジニアリングは多くの人的努力を必要とするだけでなく、直感的に設計された機能の有効性を保証できない。
本稿では,bitcoinトランザクションに符号化された豊富なパターンをマイニングし,異なる範囲のパターンを明らかにするためにkオーダートランザクショングラフを提案する。
パターンを自動的にエンコードするトランザクショングラフベースの機能を提案する。
特徴を受け入れて価格予測を行う新しい予測手法を提案し, 異なる歴史時代の特定のパターンを生かした価格予測手法を提案する。
比較実験の結果,提案手法が最新の最先端手法よりも優れていることがわかった。
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