論文の概要: Ensemble and Multimodal Approach for Forecasting Cryptocurrency Price

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08967v1
• Date: Sat, 12 Feb 2022 21:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-27 17:37:14.210713
• Title: Ensemble and Multimodal Approach for Forecasting Cryptocurrency Price
• Title（参考訳）: 暗号通貨価格予測のためのアンサンブルとマルチモーダルアプローチ
• Authors: Zeyd Boukhers and Azeddine Bouabdallah and Matthias Lohr and Jan J\"urjens
• Abstract要約: 暗号通貨の為替レートの予測は極めて難しい課題だ。 本稿では,価格変動を導出するすべてのモダリティを利用するマルチモーダルなAdaBoost-LSTMアンサンブル手法を提案する。 既存のツールや手法と比べて19.29%の改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.333582981327497
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Since the birth of Bitcoin in 2009, cryptocurrencies have emerged to become a global phenomenon and an important decentralized financial asset. Due to this decentralization, the value of these digital currencies against fiat currencies is highly volatile over time. Therefore, forecasting the crypto-fiat currency exchange rate is an extremely challenging task. For reliable forecasting, this paper proposes a multimodal AdaBoost-LSTM ensemble approach that employs all modalities which derive price fluctuation such as social media sentiments, search volumes, blockchain information, and trading data. To better support investment decision making, the approach forecasts also the fluctuation distribution. The conducted extensive experiments demonstrated the effectiveness of relying on multimodalities instead of only trading data. Further experiments demonstrate the outperformance of the proposed approach compared to existing tools and methods with a 19.29% improvement.
• Abstract（参考訳）: 2009年のBitcoin誕生以来、仮想通貨は世界的な現象となり、重要な分散型金融資産となった。 この分散化により、これらのデジタル通貨の価値は、時間とともに非常に変動する。 したがって、仮想通貨為替レートの予測は極めて難しい課題である。 本稿では,ソーシャルメディアの感情,検索ボリューム,ブロックチェーン情報,トレーディングデータなどの価格変動を導出するすべてのモダリティを利用するマルチモーダルなAdaBoost-LSTMアンサンブル手法を提案する。 投資意思決定を支援するため、このアプローチは変動分布も予測する。 実験により, 取引データのみに代えて, マルチモダリティに依存する効果が示された。 さらなる実験では、既存のツールや手法と比較して19.29%の改善が見られた。

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