論文の概要: DAM: A Universal Dual Attention Mechanism for Multimodal Timeseries Cryptocurrency Trend Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00522v1
- Date: Wed, 1 May 2024 13:58:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 21:02:11.732199
- Title: DAM: A Universal Dual Attention Mechanism for Multimodal Timeseries Cryptocurrency Trend Forecasting
- Title（参考訳）: DAM:マルチモーダルタイムリー暗号トレンド予測のためのユニバーサルデュアルアテンションメカニズム
- Authors: Yihang Fu, Mingyu Zhou, Luyao Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル時系列データを用いた暗号通貨のトレンド予測のための新しいデュアルアテンションメカニズム(DAM)を提案する。
われわれのアプローチは、重要な暗号通貨メトリクスと、CryptoBERTを通じて分析されたニュースやソーシャルメディアからの感情データを統合する。
本手法は,分散システム,自然言語処理,財務予測といった要素を組み合わせることで,LSTMやTransformerといった従来のモデルよりも最大20%高い精度で性能を向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8965079384103865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the distributed systems landscape, Blockchain has catalyzed the rise of cryptocurrencies, merging enhanced security and decentralization with significant investment opportunities. Despite their potential, current research on cryptocurrency trend forecasting often falls short by simplistically merging sentiment data without fully considering the nuanced interplay between financial market dynamics and external sentiment influences. This paper presents a novel Dual Attention Mechanism (DAM) for forecasting cryptocurrency trends using multimodal time-series data. Our approach, which integrates critical cryptocurrency metrics with sentiment data from news and social media analyzed through CryptoBERT, addresses the inherent volatility and prediction challenges in cryptocurrency markets. By combining elements of distributed systems, natural language processing, and financial forecasting, our method outperforms conventional models like LSTM and Transformer by up to 20\% in prediction accuracy. This advancement deepens the understanding of distributed systems and has practical implications in financial markets, benefiting stakeholders in cryptocurrency and blockchain technologies. Moreover, our enhanced forecasting approach can significantly support decentralized science (DeSci) by facilitating strategic planning and the efficient adoption of blockchain technologies, improving operational efficiency and financial risk management in the rapidly evolving digital asset domain, thus ensuring optimal resource allocation.
- Abstract（参考訳）: 分散システムの世界では、ブロックチェーンが暗号通貨の台頭を触媒し、セキュリティの強化と分散化と大きな投資機会を融合している。
その可能性にもかかわらず、暗号通貨のトレンド予測に関する現在の研究は、金融市場のダイナミクスと外部の感情の影響の微妙な相互作用を十分に考慮することなく、感情データをシンプルにマージすることで、しばしば不足する。
本稿では,マルチモーダル時系列データを用いて暗号通貨のトレンドを予測するためのDAM(Dual Attention Mechanism)を提案する。
我々のアプローチは、重要な暗号通貨のメトリクスと、CryptoBERTを通じて分析されたニュースやソーシャルメディアからの感情データを統合することで、暗号市場における固有のボラティリティと予測課題に対処します。
本手法は,分散システム,自然言語処理,財務予測といった要素を組み合わせることで,LSTMやTransformerといった従来のモデルよりも最大20倍の精度で性能を向上する。
この進歩は分散システムの理解を深め、金融市場において実践的な意味を持ち、暗号通貨やブロックチェーン技術のステークホルダーに恩恵を与える。
さらに、我々の強化された予測手法は、戦略的計画とブロックチェーン技術の効率的な採用を容易にし、急速に進化するデジタル資産ドメインにおける運用効率と金融リスク管理を改善し、最適なリソース割り当てを確保することで、分散科学(DeSci)を著しく支援することができる。
関連論文リスト
- Enhancing Cryptocurrency Market Forecasting: Advanced Machine Learning Techniques and Industrial Engineering Contributions [0.0]
この章は、2014年から2024年までの暗号通貨価格予測に適用された機械学習(ML)テクニックを包括的にレビューする。
線形モデルやツリーベースアプローチ,高度なディープラーニングアーキテクチャなど,さまざまなMLアルゴリズムについて検討する。
また、価格変動を予想する市場感情の把握における感情分析の役割についても検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T14:00:44Z) - Cryptocurrency Price Forecasting Using XGBoost Regressor and Technical Indicators [2.038893829552158]
本研究では,暗号通貨の価格を予測するための機械学習手法を提案する。
我々は、XGBoost回帰モデルの訓練および供給のために、EMA(Exponential moving Avergence)やMACD( moving Avergence Divergence)といった重要な技術指標を活用している。
モデルの性能を様々なシミュレーションにより評価し,有望な結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T14:41:27Z) - IT Strategic alignment in the decentralized finance (DeFi): CBDC and digital currencies [49.1574468325115]
分散型金融(DeFi)は、ディスラプティブベースの金融インフラである。
1) DeFiの一般的なIT要素は何か?
2) DeFi における IT 戦略の整合性には,どのような要素があるのでしょう?
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T10:19:20Z) - Trust Dynamics and Market Behavior in Cryptocurrency: A Comparative Study of Centralized and Decentralized Exchanges [1.9624273277521183]
中央集権的な信頼メカニズムから分散的な信頼メカニズムへの移行は、暗号通貨エコシステムを形成する上で重要な役割を担っている。
本研究は,学際研究,分散システムのブリッジング,行動金融,分散ファイナンス(DeFi)に大きく貢献する。
分散コンピューティングコミュニティ、特にデジタル経済における分散信頼メカニズムの理解と適用に関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-26T07:58:05Z) - Decentralized Multimedia Data Sharing in IoV: A Learning-based Equilibrium of Supply and Demand [57.82021900505197]
インターネット・オブ・ビークルズ(IoV)は、道路の安全性を高め、交通渋滞を軽減し、インフォテインメントアプリケーションを通じてユーザーエクスペリエンスを向上させることにより、交通システムを変革する大きな可能性を秘めている。
分散データ共有は、セキュリティ、プライバシ、信頼性を改善し、IoVにおけるインフォテインメントデータの共有を容易にする。
市場における需給バランスを学習するための多知能強化学習に基づく分散型データ共有インセンティブ機構を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-29T14:58:28Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T07:08:26Z) - Deep Learning and NLP in Cryptocurrency Forecasting: Integrating Financial, Blockchain, and Social Media Data [3.6390165502400875]
本稿では,機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)技術を活用した暗号通貨価格予測の新しい手法を提案する。
ニュースやソーシャルメディアのコンテンツを分析することで、仮想通貨市場に対する大衆の感情の影響を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-23T16:14:44Z) - Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in
Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。
多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。
深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。
本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z) - Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。
我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z) - Beyond Trading Data: The Hidden Influence of Public Awareness and Interest on Cryptocurrency Volatility [7.091344537490436]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-12T21:39:29Z) - Reinforcement-Learning based Portfolio Management with Augmented Asset
Movement Prediction States [71.54651874063865]
ポートフォリオマネジメント(PM)は、最大利益や最小リスクといった投資目標を達成することを目的としている。
本稿では,PMのための新しいステート拡張RLフレームワークであるSARLを提案する。
当社の枠組みは, 金融PMにおける2つのユニークな課題に対処することを目的としている。(1) データの異種データ -- 資産毎の収集情報は通常, 多様性, ノイズ, 不均衡(ニュース記事など), (2) 環境の不確実性 -- 金融市場は多様で非定常である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-09T08:10:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。