Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dimensionality reduction for prediction: Application to Bitcoin and Ethereum

論文の概要: Dimensionality reduction for prediction: Application to Bitcoin and Ethereum

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15036v1
Date: Thu, 30 Dec 2021 12:44:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-03 15:48:02.539142
Title: Dimensionality reduction for prediction: Application to Bitcoin and Ethereum
Title（参考訳）: 予測のための次元削減:BitcoinとEthereumへの応用
Authors: Hugo Inzirillo and Benjamin Mat
Abstract要約: 本研究の目的は,暗号通貨間のリンクを確立するために,次元還元技術の性能を評価することである。私たちは、最も取引された2つの暗号通貨、BitcoinとBitcoinに分析を集中させました。われわれは、Bitcoinの機能を組み込んだ予測リターンのパフォーマンスを測定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The objective of this paper is to assess the performances of dimensionality reduction techniques to establish a link between cryptocurrencies. We have focused our analysis on the two most traded cryptocurrencies: Bitcoin and Ethereum. To perform our analysis, we took log returns and added some covariates to build our data set. We first introduced the pearson correlation coefficient in order to have a preliminary assessment of the link between Bitcoin and Ethereum. We then reduced the dimension of our data set using canonical correlation analysis and principal component analysis. After performing an analysis of the links between Bitcoin and Ethereum with both statistical techniques, we measured their performance on forecasting Ethereum returns with Bitcoin s features.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,暗号通貨間のリンクを確立するための次元性低減手法の性能を評価することである。われわれは、bitcoinとethereumの2つの最も取引された暗号通貨の分析に焦点を当てた。分析を行うために、ログの戻り値を取得し、データセットを構築するためのコ変数を追加しました。我々は最初に、BitcoinとEthereumのリンクを予備評価するために、ピアソン相関係数を導入した。次に、標準相関分析と主成分分析を用いてデータセットの次元を削減した。統計技術の両方でBitcoinとEthereumのリンクを分析した後、私たちはEthereumのリターンをBitcoinの機能で予測するパフォーマンスを測定しました。

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