論文の概要: Cryptocurrency Valuation: An Explainable AI Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12893v1
- Date: Sun, 30 Jan 2022 19:01:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-01 16:11:58.977955
- Title: Cryptocurrency Valuation: An Explainable AI Approach
- Title（参考訳）: 暗号通貨の評価 - 説明可能なAIアプローチ
- Authors: Yulin Liu and Luyao Zhang
- Abstract要約: 本稿では、独自のブロックチェーン会計手法を用いて、新しい市場間投資比率、価格対実用率(PU)比率を提案する。
我々は、教師なしおよび教師なし機械学習によるPU比の評価を検証する。
本稿では、従来の買い取り戦略や市場刺激戦略よりも優れたPU比による自動取引戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8566457170664925
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Currently, there are no convincing proxies for the fundamentals of
cryptocurrency assets. We propose a new market-to-fundamental ratio, the
price-to-utility (PU) ratio, utilizing unique blockchain accounting methods. We
then proxy various fundamental-to-market ratios by Bitcoin historical data and
find they have little predictive power for short-term bitcoin returns. However,
PU ratio effectively predicts long-term bitcoin returns. We verify PU ratio
valuation by unsupervised and supervised machine learning. The valuation method
informs investment returns and predicts bull markets effectively. Finally, we
present an automated trading strategy advised by the PU ratio that outperforms
the conventional buy-and-hold and market-timing strategies. We distribute the
trading algorithms as open-source software via Python Package Index for future
research.
- Abstract（参考訳）: 現在、暗号通貨資産の基礎に関する説得力のあるプロキシは存在しない。
本稿では、独自のブロックチェーン会計手法を用いて、新しい市場間投資比率(PU比)を提案する。
その後、Bitcoinの履歴データによって、さまざまな基本的な市場比をプロキシし、短期的なbitcoinリターンの予測力はほとんどない。
しかし、pu比率は長期bitcoinリターンを効果的に予測する。
教師なしおよび教師なし機械学習によるpu比評価を検証する。
この評価方法は投資リターンを知らせ、強気相場を効果的に予測する。
最後に、PU比によって推奨される自動取引戦略を提示する。
今後の研究のために,Python Package Index経由でオープンソースソフトウェアとしてトレーディングアルゴリズムを配布する。
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