論文の概要: Transformer-based approach for Ethereum Price Prediction Using Crosscurrency correlation and Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08077v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 03:03:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 15:11:33.715364
• Title: Transformer-based approach for Ethereum Price Prediction Using Crosscurrency correlation and Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: クロスカレンシー相関と感情分析を用いたethereum価格予測のためのトランスフォーマ・アプローチ
• Authors: Shubham Singh, Mayur Bhat
• Abstract要約: この研究は、暗号通貨の価格予測のためのトランスフォーマーベースのニューラルネットワークの能力を掘り下げている。 この実験は、暗号通貨の価格が他の暗号通貨や暗号通貨に関する感情と強く相関しているという仮説に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.641297430032214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The research delves into the capabilities of a transformer-based neural network for Ethereum cryptocurrency price forecasting. The experiment runs around the hypothesis that cryptocurrency prices are strongly correlated with other cryptocurrencies and the sentiments around the cryptocurrency. The model employs a transformer architecture for several setups from single-feature scenarios to complex configurations incorporating volume, sentiment, and correlated cryptocurrency prices. Despite a smaller dataset and less complex architecture, the transformer model surpasses ANN and MLP counterparts on some parameters. The conclusion presents a hypothesis on the illusion of causality in cryptocurrency price movements driven by sentiments.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ethereum暗号通貨価格予測のためのトランスフォーマーベースのニューラルネットワークの能力を探っている。 この実験は、暗号通貨の価格が他の暗号通貨や暗号通貨に関する感情と強く相関しているという仮説に基づいている。 このモデルは、単一機能シナリオからボリューム、センチメント、関連する暗号通貨価格を含む複雑な構成まで、いくつかの設定にトランスフォーマーアーキテクチャを使用している。 より小さなデータセットとより複雑なアーキテクチャにもかかわらず、トランスフォーマーモデルはいくつかのパラメータで ann と mlp に匹敵する。 この結論は、感情によって引き起こされる暗号通貨価格運動における因果関係の錯覚に関する仮説を提示する。

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