論文の概要: crypto price prediction using lstm+xgboost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22055v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 09:49:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.15625
• Title: crypto price prediction using lstm+xgboost
• Title（参考訳）: lstm+xgboostを用いた暗号価格予測
• Authors: Mehul Gautam,
• Abstract要約: 本研究では,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークとExtreme Gradient Boosting(XGBoost)を統合したハイブリッドディープラーニングと機械学習モデルを提案する。 LSTMコンポーネントは過去の価格データの時間的依存性を捉え、XGBoostは感情スコアやマクロ経済指標などの補助的特徴との非線形関係をモデル化することによって予測を強化する。 このモデルは、Bitcoin、Dogecoin、Litecoinの歴史的データセットに基づいて評価され、グローバルおよびローカライズされた交換データの両方を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The volatility and complex dynamics of cryptocurrency markets present unique challenges for accurate price forecasting. This research proposes a hybrid deep learning and machine learning model that integrates Long Short-Term Memory (LSTM) networks and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for cryptocurrency price prediction. The LSTM component captures temporal dependencies in historical price data, while XGBoost enhances prediction by modeling nonlinear relationships with auxiliary features such as sentiment scores and macroeconomic indicators. The model is evaluated on historical datasets of Bitcoin, Ethereum, Dogecoin, and Litecoin, incorporating both global and localized exchange data. Comparative analysis using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Min-Max Normalized Root Mean Square Error (MinMax RMSE) demonstrates that the LSTM+XGBoost hybrid consistently outperforms standalone models and traditional forecasting methods. This study underscores the potential of hybrid architectures in financial forecasting and provides insights into model adaptability across different cryptocurrencies and market contexts.
• Abstract（参考訳）: 暗号通貨市場のボラティリティと複雑なダイナミクスは、正確な価格予測に固有の課題をもたらす。 本研究では,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークとExtreme Gradient Boosting(XGBoost)を統合したハイブリッドディープラーニングと機械学習モデルを提案する。 LSTMコンポーネントは過去の価格データの時間的依存性を捉え、XGBoostは感情スコアやマクロ経済指標などの補助的特徴との非線形関係をモデル化することによって予測を強化する。 このモデルは、Bitcoin、Ethereum、Dogecoin、Litecoinの歴史的なデータセットに基づいて評価され、グローバルおよびローカライズされた交換データの両方を取り入れている。 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) とMin-Max Normalized Root Mean Square Error (MinMax RMSE) の比較分析により、LSTM+XGBoostハイブリッドはスタンドアローンモデルや従来の予測手法より一貫して優れていることが示された。 本研究は、金融予測におけるハイブリッドアーキテクチャの可能性を強調し、異なる暗号通貨および市場状況におけるモデル適応性に関する洞察を提供する。

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