Fugu-MT 論文翻訳(概要): Next-Day Bitcoin Price Forecast Based on Artificial intelligence Methods

論文の概要: Next-Day Bitcoin Price Forecast Based on Artificial intelligence Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12961v1
Date: Mon, 21 Jun 2021 04:45:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-25 14:52:52.005414
Title: Next-Day Bitcoin Price Forecast Based on Artificial intelligence Methods
Title（参考訳）: 人工知能による次世代Bitcoin価格予測
Authors: Liping Yang
Abstract要約: 本稿では,Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) とLong Short-term memory (LSTM) というディープラーニング手法を組み合わせて,翌日のBitcoin価格予測の問題を調査する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, Bitcoin price prediction has attracted the interest of researchers and investors. However, the accuracy of previous studies is not well enough. Machine learning and deep learning methods have been proved to have strong prediction ability in this area. This paper proposed a method combined with Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) and a deep learning method called long short-term memory (LSTM) to research the problem of next-day Bitcoin price forecast.
Abstract（参考訳）: 近年、bitcoinの価格予測は研究者や投資家の関心を惹きつけている。しかし、これまでの研究の正確性は十分ではない。機械学習とディープラーニングの手法はこの領域で強い予測能力があることが証明されている。本稿では,Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) とLong Short-term memory (LSTM) というディープラーニング手法を組み合わせて,翌日のBitcoin価格予測の問題を調査する手法を提案する。

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