論文の概要: Quantifying Cryptocurrency Unpredictability: A Comprehensive Study of Complexity and Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09079v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 08:53:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:47:14.011590
- Title: Quantifying Cryptocurrency Unpredictability: A Comprehensive Study of Complexity and Forecasting
- Title（参考訳）: 暗号の不予測可能性の定量化:複雑さと予測の包括的考察
- Authors: Francesco Puoti, Fabrizio Pittorino, Manuel Roveri,
- Abstract要約: 我々は、Litecoin、Coin、Bitcoin、USDの為替レートに着目した暗号通貨の時系列予測タスクについて検討する。
その結果、暗号通貨の時系列はブラウンノイズによく似た特徴を示すことが明らかとなった。
時系列予測への幅広い統計、機械学習、ディープラーニングモデルの応用は、暗号通貨の予測可能性の低さを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.724847012963521
- License:
- Abstract: This paper offers a thorough examination of the univariate predictability in cryptocurrency time-series. By exploiting a combination of complexity measure and model predictions we explore the cryptocurrencies time-series forecasting task focusing on the exchange rate in USD of Litecoin, Binance Coin, Bitcoin, Ethereum, and XRP. On one hand, to assess the complexity and the randomness of these time-series, a comparative analysis has been performed using Brownian and colored noises as a benchmark. The results obtained from the Complexity-Entropy causality plane and power density spectrum analysis reveal that cryptocurrency time-series exhibit characteristics closely resembling those of Brownian noise when analyzed in a univariate context. On the other hand, the application of a wide range of statistical, machine and deep learning models for time-series forecasting demonstrates the low predictability of cryptocurrencies. Notably, our analysis reveals that simpler models such as Naive models consistently outperform the more complex machine and deep learning ones in terms of forecasting accuracy across different forecast horizons and time windows. The combined study of complexity and forecasting accuracies highlights the difficulty of predicting the cryptocurrency market. These findings provide valuable insights into the inherent characteristics of the cryptocurrency data and highlight the need to reassess the challenges associated with predicting cryptocurrency's price movements.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,暗号通貨の時系列における一変量予測可能性について詳細に検討する。
複雑性測定とモデル予測の組み合わせを利用して、Litecoin, Binance Coin, Bitcoin, Ethereum, XRPのUSDにおける為替レートに着目した、暗号通貨の時系列予測タスクを調査します。
一方、これらの時系列の複雑さと乱数性を評価するために、ブラウンノイズとカラーノイズをベンチマークとして比較分析を行った。
複素エントロピー因果平面と電力密度スペクトル解析から得られた結果は、ユニバリケートな文脈で解析すると、暗号通貨の時系列がブラウンノイズとよく似た特性を示すことを示している。
一方,時系列予測における統計的,機械学習,ディープラーニングモデルの適用は,暗号通貨の予測可能性の低さを実証している。
特に、我々の分析では、Naiveモデルのような単純なモデルが、異なる予測地平線と時間窓をまたいで精度を予測するという点で、より複雑なマシンやディープラーニングモデルよりも一貫して優れています。
複雑さと予測精度の複合研究は、暗号通貨市場を予測することの難しさを浮き彫りにしている。
これらの発見は、暗号通貨データ固有の特性に関する貴重な洞察を与え、暗号通貨の価格変動を予測することに関連する課題を再評価する必要性を強調している。
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