論文の概要: A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18334v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 13:07:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 01:25:56.736211
• Title: A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin
• Title（参考訳）: Bitcoinのアルゴリズム取引のための機械学習モデルの包括的分析
• Authors: Abdul Jabbar, Syed Qaisar Jalil,
• Abstract要約: 本研究は,アルゴリズム取引におけるビットコイン価格の予測において,21の分類器と20の回帰器を含む41の機械学習モデルの性能を評価する。 我々の包括的な分析は、各モデルの強みと限界を明らかにし、効果的な取引戦略を開発する上で重要な洞察を与えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3069335774032178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study evaluates the performance of 41 machine learning models, including 21 classifiers and 20 regressors, in predicting Bitcoin prices for algorithmic trading. By examining these models under various market conditions, we highlight their accuracy, robustness, and adaptability to the volatile cryptocurrency market. Our comprehensive analysis reveals the strengths and limitations of each model, providing critical insights for developing effective trading strategies. We employ both machine learning metrics (e.g., Mean Absolute Error, Root Mean Squared Error) and trading metrics (e.g., Profit and Loss percentage, Sharpe Ratio) to assess model performance. Our evaluation includes backtesting on historical data, forward testing on recent unseen data, and real-world trading scenarios, ensuring the robustness and practical applicability of our models. Key findings demonstrate that certain models, such as Random Forest and Stochastic Gradient Descent, outperform others in terms of profit and risk management. These insights offer valuable guidance for traders and researchers aiming to leverage machine learning for cryptocurrency trading.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,アルゴリズム取引におけるビットコイン価格の予測において,21の分類器と20の回帰器を含む41の機械学習モデルの性能を評価する。 さまざまな市場条件下でこれらのモデルを検証することにより、揮発性暗号市場への正確性、堅牢性、適応性を強調します。 我々の包括的な分析は、各モデルの強みと限界を明らかにし、効果的な取引戦略を開発する上で重要な洞察を与えます。 私たちは、機械学習のメトリクス(例:Mean Absolute Error、Root Mean Squared Error)とトレーディングのメトリクス(例:ProfitとLoss%、Sharpe Ratio)の両方を使って、モデルパフォーマンスを評価しています。 我々の評価には、過去のデータに対するバックテスト、最近の目に見えないデータに対する前方テスト、実世界のトレーディングシナリオ、モデルの堅牢性と実用性を保証することが含まれる。 主要な発見は、ランダムフォレスト(Random Forest)やStochastic Gradient Descent(Stochastic Gradient Descent)のような特定のモデルが、利益とリスク管理の点で他よりも優れていることを示している。 これらの洞察は、暗号通貨取引に機械学習を活用することを目的としたトレーダーや研究者に貴重なガイダンスを提供する。

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