論文の概要: Causal Feature Engineering of Price Directions of Cryptocurrencies using Dynamic Bayesian Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08157v2
- Date: Mon, 29 Apr 2024 00:56:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 01:24:18.975247
- Title: Causal Feature Engineering of Price Directions of Cryptocurrencies using Dynamic Bayesian Networks
- Title（参考訳）: 動的ベイズネットワークを用いた暗号通貨の価格方向の因果的特徴工学
- Authors: Rasoul Amirzadeh, Asef Nazari, Dhananjay Thiruvady, Mong Shan Ee,
- Abstract要約: 仮想通貨の人気は上昇しているが、価格のボラティリティと不確実性のため、暗号通貨はリスクの高い投資のままである。
本稿では,5つの人気の価格方向を予測できる動的ベイズネットワーク(DBN)手法を提案する。
次のトレーディングデーでBitcoin以外は。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4356611205757077
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cryptocurrencies have gained popularity across various sectors, especially in finance and investment. The popularity is partly due to their unique specifications originating from blockchain-related characteristics such as privacy, decentralisation, and untraceability. Despite their growing popularity, cryptocurrencies remain a high-risk investment due to their price volatility and uncertainty. The inherent volatility in cryptocurrency prices, coupled with internal cryptocurrency-related factors and external influential global economic factors makes predicting their prices and price movement directions challenging. Nevertheless, the knowledge obtained from predicting the direction of cryptocurrency prices can provide valuable guidance for investors in making informed investment decisions. To address this issue, this paper proposes a dynamic Bayesian network (DBN) approach, which can model complex systems in multivariate settings, to predict the price movement direction of five popular altcoins (cryptocurrencies other than Bitcoin) in the next trading day. The efficacy of the proposed model in predicting cryptocurrency price directions is evaluated from two perspectives. Firstly, our proposed approach is compared to two baseline models, namely an auto-regressive integrated moving average and support vector regression. Secondly, from a feature engineering point of view, the impact of twenty-three different features, grouped into four categories, on the DBN's prediction performance is investigated. The experimental results demonstrate that the DBN significantly outperforms the baseline models. In addition, among the groups of features, technical indicators are found to be the most effective predictors of cryptocurrency price directions.
- Abstract（参考訳）: 暗号通貨は様々な分野、特に金融と投資で人気を博している。
この人気は、プライバシや分散化、追跡不能といったブロックチェーン関連の特徴から生まれた、独自の仕様によるものだ。
仮想通貨の人気は上昇しているが、価格のボラティリティと不確実性のため、暗号通貨はリスクの高い投資のままである。
暗号通貨価格の固有のボラティリティと、内部の暗号通貨関連要因と外部の影響力のあるグローバル経済要因が組み合わさって、その価格と価格運動の方向を予測するのが困難である。
それでも、暗号通貨価格の方向性を予測することで得られる知識は、投資家が情報的投資決定を行う上で貴重なガイダンスを提供することができる。
本稿では,多変量設定で複雑なシステムをモデル化可能な動的ベイズネットワーク(DBN)アプローチを提案し,次の取引日に5つの人気アルトコイン(ビットコイン以外の暗号通貨)の価格移動方向を予測する。
提案モデルの有効性を2つの観点から評価した。
まず,提案手法を2つのベースラインモデル,すなわち自己回帰型統合移動平均とベクトル回帰モデルと比較する。
第2に,機能工学の観点からは,DBNの予測性能に対する23の異なる特徴が4つのカテゴリに分けた影響について検討した。
実験の結果,DBNはベースラインモデルよりも有意に優れていた。
さらに、特徴群の中で、技術的指標が暗号通貨価格の方向性の最も効果的な予測因子であることが判明した。
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