Fugu-MT 論文翻訳(概要): Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation

論文の概要: Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11431v1
Date: Sun, 19 May 2024 03:15:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 17:49:33.760757
Title: Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation
Title（参考訳）: 暗号価格予測のためのディープラーニングモデルの実装と評価
Authors: Jingyang Wu, Xinyi Zhang, Fangyixuan Huang, Haochen Zhou, Rohtiash Chandra,
Abstract要約: 本稿では、暗号通貨価格予測のためのディープラーニングに関する文献をレビューし、暗号通貨価格予測のための新しいディープラーニングモデルを評価する。我々のディープラーニングモデルには、長い短期記憶(LSTM)リカレントニューラルネットワークの変種、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の変種、トランスフォーマーモデルが含まれています。また、新型コロナウイルスのパンデミックを通じて価格の大幅な変動を示す4つの暗号通貨のボラティリティ分析を実施している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.240745112593501
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: There has been much interest in accurate cryptocurrency price forecast models by investors and researchers. Deep Learning models are prominent machine learning techniques that have transformed various fields and have shown potential for finance and economics. Although various deep learning models have been explored for cryptocurrency price forecasting, it is not clear which models are suitable due to high market volatility. In this study, we review the literature about deep learning for cryptocurrency price forecasting and evaluate novel deep learning models for cryptocurrency stock price prediction. Our deep learning models include variants of long short-term memory (LSTM) recurrent neural networks, variants of convolutional neural networks (CNNs), and the Transformer model. We evaluate univariate and multivariate approaches for multi-step ahead predicting of cryptocurrencies close-price. Our results show that the univariate LSTM model variants perform best for cryptocurrency predictions. We also carry out volatility analysis on the four cryptocurrencies which reveals significant fluctuations in their prices throughout the COVID-19 pandemic. Additionally, we investigate the prediction accuracy of two scenarios identified by different training sets for the models. First, we use the pre-COVID-19 datasets to model cryptocurrency close-price forecasting during the early period of COVID-19. Secondly, we utilise data from the COVID-19 period to predict prices for 2023 to 2024.
Abstract（参考訳）: 投資家や研究者による正確な暗号通貨価格予測モデルには、多くの関心が寄せられている。ディープラーニングモデル(Deep Learning model)は、さまざまな分野を変革し、金融と経済学の可能性を示してきた、卓越した機械学習技術である。暗号通貨価格の予測には様々なディープラーニングモデルが研究されているが、高い市場のボラティリティのためにどのモデルが適切かは明らかではない。本研究では,暗号通貨価格予測のためのディープラーニングに関する文献をレビューし,暗号通貨価格予測のための新しいディープラーニングモデルを評価する。我々のディープラーニングモデルには、長い短期記憶(LSTM)リカレントニューラルネットワークの変種、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の変種、トランスフォーマーモデルが含まれています。暗号通貨の近接価格予測のための多段階事前予測のための一変量および多変量アプローチの評価を行う。その結果,一変量LSTMモデルの変種は暗号通貨の予測に最適であることが示唆された。また、新型コロナウイルスのパンデミックを通じて価格の大幅な変動を示す4つの暗号通貨のボラティリティ分析を実施している。さらに,モデルの異なるトレーニングセットによって識別される2つのシナリオの予測精度について検討した。まず、COVID-19以前のデータセットを使用して、COVID-19の初期段階における暗号通貨のクローズプライス予測をモデル化します。第2に、2023年から2024年の価格を予測するために、新型コロナウイルス時代のデータを活用します。

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