論文の概要: Utilizing RNN for Real-time Cryptocurrency Price Prediction and Trading Strategy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05829v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 22:44:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:13:02.172736
• Title: Utilizing RNN for Real-time Cryptocurrency Price Prediction and Trading Strategy Optimization
• Title（参考訳）: リアルタイム暗号価格予測と取引戦略最適化のためのRNNの利用
• Authors: Shamima Nasrin Tumpa, Kehelwala Dewage Gayan Maduranga,
• Abstract要約: 本研究では、リアルタイム暗号通貨価格予測と最適化取引戦略におけるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の利用について検討する。 時系列データにおける長期パターンをキャプチャするRNNの機能を活用することにより,価格予測の精度向上と効果的な取引戦略の確立を目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5524804393257919
• License:
• Abstract: This study explores the use of Recurrent Neural Networks (RNN) for real-time cryptocurrency price prediction and optimized trading strategies. Given the high volatility of the cryptocurrency market, traditional forecasting models often fall short. By leveraging RNNs' capability to capture long-term patterns in time-series data, this research aims to improve accuracy in price prediction and develop effective trading strategies. The project follows a structured approach involving data collection, preprocessing, and model refinement, followed by rigorous backtesting for profitability and risk assessment. This work contributes to both the academic and practical fields by providing a robust predictive model and optimized trading strategies that address the challenges of cryptocurrency trading.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、リアルタイム暗号通貨価格予測と最適化取引戦略におけるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の利用について検討する。 暗号通貨市場の高ボラティリティを考えると、従来の予測モデルはしばしば不足する。 時系列データにおける長期パターンをキャプチャするRNNの機能を活用することにより,価格予測の精度向上と効果的な取引戦略の確立を目指す。 このプロジェクトは、データ収集、前処理、モデルの改良を含む構造化されたアプローチに従い、厳格なバックテストによって利益率とリスク評価を行う。 この研究は、堅牢な予測モデルと、暗号通貨取引の課題に対処する最適化された取引戦略を提供することによって、学術的および実践的な分野の両方に寄与する。

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