論文の概要: AI-Assisted Investigation of On-Chain Parameters: Risky Cryptocurrencies
and Price Factors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08554v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 09:20:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-27 05:25:26.172421
- Title: AI-Assisted Investigation of On-Chain Parameters: Risky Cryptocurrencies
and Price Factors
- Title（参考訳）: AIによるオンチェーンパラメータの調査:リスク暗号と価格要因
- Authors: Abdulrezzak Zekiye, Semih Utku, Fadi Amroush, Oznur Ozkasap
- Abstract要約: 本稿では,歴史的データの解析と,オンチェーンパラメータを用いた人工知能アルゴリズムについて述べる。
歴史的暗号通貨のオンチェーンデータの解析を行い,価格と他のパラメータの相関性を測定した。
分析の結果,暗号通貨価格と最大供給量と総供給量との間に有意な負の相関がみられ,価格と24時間取引量との間には弱い正の相関が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502302
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cryptocurrencies have become a popular and widely researched topic of
interest in recent years for investors and scholars. In order to make informed
investment decisions, it is essential to comprehend the factors that impact
cryptocurrency prices and to identify risky cryptocurrencies. This paper
focuses on analyzing historical data and using artificial intelligence
algorithms on on-chain parameters to identify the factors affecting a
cryptocurrency's price and to find risky cryptocurrencies. We conducted an
analysis of historical cryptocurrencies' on-chain data and measured the
correlation between the price and other parameters. In addition, we used
clustering and classification in order to get a better understanding of a
cryptocurrency and classify it as risky or not. The analysis revealed that a
significant proportion of cryptocurrencies (39%) disappeared from the market,
while only a small fraction (10%) survived for more than 1000 days. Our
analysis revealed a significant negative correlation between cryptocurrency
price and maximum and total supply, as well as a weak positive correlation
between price and 24-hour trading volume. Moreover, we clustered
cryptocurrencies into five distinct groups using their on-chain parameters,
which provides investors with a more comprehensive understanding of a
cryptocurrency when compared to those clustered with it. Finally, by
implementing multiple classifiers to predict whether a cryptocurrency is risky
or not, we obtained the best f1-score of 76% using K-Nearest Neighbor.
- Abstract（参考訳）: 近年、仮想通貨は投資家や学者にとって広く研究されている話題となっている。
投資決定を情報化するためには、暗号通貨価格に影響を与える要因を理解し、リスクの高い暗号通貨を特定することが不可欠である。
本稿では、暗号通貨の価格に影響を及ぼす要因を特定し、リスクの高い暗号通貨を見つけるために、歴史的データを分析し、オンチェーンパラメータに人工知能アルゴリズムを用いることに焦点を当てる。
歴史的暗号通貨のオンチェーンデータの解析を行い,価格と他のパラメータの相関性を測定した。
さらに、クラスタリングと分類を使用して、暗号通貨をよりよく理解し、リスクがあるかどうかを分類しました。
分析の結果、かなりの数の暗号通貨(39%)が市場から姿を消し、わずか10%(1000日以上)しか生き残っていないことがわかった。
分析の結果,暗号通貨価格と最大供給量と総供給量との間に有意な負の相関がみられ,価格と24時間取引量との間には弱い正の相関が認められた。
さらに、暗号通貨をオンチェーンパラメータを使って5つの異なるグループにクラスタ化しました。
最後に、暗号通貨がリスクかどうかを予測するために複数の分類器を実装することで、k-nearestの隣人を用いて、最高のf1-scoreを76%取得した。
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