論文の概要: Exploration of Algorithmic Trading Strategies for the Bitcoin Market
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14936v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 08:13:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-30 05:04:35.684728
- Title: Exploration of Algorithmic Trading Strategies for the Bitcoin Market
- Title（参考訳）: Bitcoin市場におけるアルゴリズム取引戦略の探索
- Authors: Nathan Crone, Eoin Brophy, Tomas Ward
- Abstract要約: この取り組みは、Bitcoin市場にアルゴリズムによるトレーディングのアプローチをもたらし、その価格の変動を日々利用している。
我々は,2021年第1四半期を通じて収集された全く見えないデータに基づいて,実世界のトレーディング戦略を用いてモデルを実証的に評価した。
モデルの平均利益は86%で、従来の買い取り戦略と一致した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bitcoin is firmly becoming a mainstream asset in our global society. Its
highly volatile nature has traders and speculators flooding into the market to
take advantage of its significant price swings in the hope of making money.
This work brings an algorithmic trading approach to the Bitcoin market to
exploit the variability in its price on a day-to-day basis through the
classification of its direction. Building on previous work, in this paper, we
utilise both features internal to the Bitcoin network and external features to
inform the prediction of various machine learning models. As an empirical test
of our models, we evaluate them using a real-world trading strategy on
completely unseen data collected throughout the first quarter of 2021. Using
only a binary predictor, at the end of our three-month trading period, our
models showed an average profit of 86\%, matching the results of the more
traditional buy-and-hold strategy. However, after incorporating a risk
tolerance score into our trading strategy by utilising the model's prediction
confidence scores, our models were 12.5\% more profitable than the simple
buy-and-hold strategy. These results indicate the credible potential that
machine learning models have in extracting profit from the Bitcoin market and
act as a front-runner for further research into real-world Bitcoin trading.
- Abstract（参考訳）: Bitcoinは、われわれのグローバルな社会におけるメインストリームの資産になりつつある。
その非常に不安定な性質は、トレーダーや投機家が市場に入り込み、利益を期待する価格変動を生かしている。
この取り組みは、Bitcoin市場にアルゴリズムによるトレーディングアプローチをもたらし、その方向性の分類を通じて、日々の価格の変動性を活用する。
本稿では,従来の研究に基づいて,Bitcoinネットワークの内部機能と外部機能の両方を利用して,さまざまな機械学習モデルの予測を行う。
実証実験として,2021年第1四半期を通じて収集したデータに対して,実世界の取引戦略を用いて評価を行った。
3ヶ月のトレーディング期間の終わりには、バイナリ予測のみを使用して、当社のモデルの平均利益は86%で、従来型の買い取り戦略の結果と一致しました。
しかし、モデルの予測信頼度を利用して、トレーディング戦略にリスク寛容スコアを組み込んだ後、私たちのモデルは、単純な買い取り戦略よりも12.5\%利益があった。
これらの結果は、機械学習モデルがbitcoin市場から利益を抽出し、現実世界のbitcoin取引に関するさらなる研究の最前線として働く可能性を示している。
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