論文の概要: Beyond Trading Data: The Hidden Influence of Public Awareness and Interest on Cryptocurrency Volatility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08967v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 12:46:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:24:18.661571
• Title: Beyond Trading Data: The Hidden Influence of Public Awareness and Interest on Cryptocurrency Volatility
• Title（参考訳）: 取引データを超えた: 公開意識と暗号通貨の変動に対する関心の隠れた影響
• Authors: Zeyd Boukhers, Azeddine Bouabdallah, Cong Yang, Jan Jürjens,
• Abstract要約: 本研究はビットコイン・ドル取引レートのボラティリティに影響を及ぼす様々な独立した要因について検討する。 我々は,AdaBoost-LSTMアンサンブルモデルであるCoMForEを提案する。 先進的なモデルでは、全体的な暗号通貨価値分布の変動を予測し、投資決定に対する価値を高めることで、さらに一歩進んでいます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.091344537490436
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• Abstract: Since Bitcoin first appeared on the scene in 2009, cryptocurrencies have become a worldwide phenomenon as important decentralized financial assets. Their decentralized nature, however, leads to notable volatility against traditional fiat currencies, making the task of accurately forecasting the crypto-fiat exchange rate complex. This study examines the various independent factors that affect the volatility of the Bitcoin-Dollar exchange rate. To this end, we propose CoMForE, a multimodal AdaBoost-LSTM ensemble model, which not only utilizes historical trading data but also incorporates public sentiments from related tweets, public interest demonstrated by search volumes, and blockchain hash-rate data. Our developed model goes a step further by predicting fluctuations in the overall cryptocurrency value distribution, thus increasing its value for investment decision-making. We have subjected this method to extensive testing via comprehensive experiments, thereby validating the importance of multimodal combination over exclusive reliance on trading data. Further experiments show that our method significantly surpasses existing forecasting tools and methodologies, demonstrating a 19.29% improvement. This result underscores the influence of external independent factors on cryptocurrency volatility.
• Abstract（参考訳）: ビットコインが2009年に初めて登場して以来、暗号通貨は重要な分散型金融資産として世界的な現象となっている。 しかし、これらの分散された性質は、従来のフィアット通貨に対する顕著なボラティリティをもたらし、暗号フィアット為替レートを正確に予測するタスクとなっている。 本研究はビットコイン・ドル取引レートのボラティリティに影響を及ぼす様々な独立した要因について検討する。 この目的のために,マルチモーダルなAdaBoost-LSTMアンサンブルモデルであるCoMForEを提案する。 先進的なモデルでは、全体的な暗号通貨価値分布の変動を予測し、投資決定に対する価値を高めることで、さらに一歩進んでいます。 我々は,この手法を総合的な実験を通じて広範囲な試験に応用し,取引データへの排他的依存よりもマルチモーダルな組み合わせの重要性を検証した。 さらに,本手法は既存の予測ツールや方法論をはるかに上回り,19.29%の改善が示されている。 この結果は、外部の独立要因が暗号通貨のボラティリティに与える影響を浮き彫りにする。

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