論文の概要: Expert System for Bitcoin Forecasting: Integrating Global Liquidity via TimeXer Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22326v1
• Date: Fri, 26 Dec 2025 15:36:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:29.997921
• Title: Expert System for Bitcoin Forecasting: Integrating Global Liquidity via TimeXer Transformers
• Title（参考訳）: Bitcoin予測のエキスパートシステム:TimeXer変換器によるグローバルな流動性の統合
• Authors: Sravan Karthick T,
• Abstract要約: 本稿では,Global M2 Liquidityを12週間のラグ構造を持つ先行変数として統合することにより,重要なギャップを解消する。 TimeXerアーキテクチャを用いて、流動性条件付き予測モデル(TimeXer-Exog)と最先端ベンチマークを比較した。 2020年1月から2025年8月までの1日当たりのBitcoin価格データに関する実験では、明示的なマクロ経済条件が長期の予測を大幅に安定させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bitcoin price forecasting is characterized by extreme volatility and non-stationarity, often defying traditional univariate time-series models over long horizons. This paper addresses a critical gap by integrating Global M2 Liquidity, aggregated from 18 major economies, as a leading exogenous variable with a 12-week lag structure. Using the TimeXer architecture, we compare a liquidity-conditioned forecasting model (TimeXer-Exog) against state-of-the-art benchmarks including LSTM, N-BEATS, PatchTST, and a standard univariate TimeXer. Experiments conducted on daily Bitcoin price data from January 2020 to August 2025 demonstrate that explicit macroeconomic conditioning significantly stabilizes long-horizon forecasts. At a 70-day forecast horizon, the proposed TimeXer-Exog model achieves a mean squared error (MSE) 1.08e8, outperforming the univariate TimeXer baseline by over 89 percent. These results highlight that conditioning deep learning models on global liquidity provides substantial improvements in long-horizon Bitcoin price forecasting.
• Abstract（参考訳）: Bitcoinの価格予測は、極度のボラティリティと非定常性によって特徴付けられ、多くの場合、長い地平線上での伝統的な単変量時系列モデルを否定する。 本稿は,グローバルM2流動性(Global M2 Liquidity)を18大経済から集約し,12週間のラグ構造を持つ主要な外因性変数として統合することにより,重要なギャップを解消する。 TimeXerアーキテクチャを用いて、LSTM、N-BEATS、PatchTST、および標準単変量TimeXerなどの最先端ベンチマークと、流動性条件付き予測モデル(TimeXer-Exog)を比較した。 2020年1月から2025年8月までの1日当たりのBitcoin価格データに関する実験では、明示的なマクロ経済条件が長期の予測を大幅に安定させることを示した。 70日間の予測地平線において、提案したTimeXer-Exogモデルは平均二乗誤差(MSE)1.08e8を達成する。 これらの結果は、グローバルな流動性に対するディープラーニングモデルの条件付けが、長期のBitcoin価格予測を大幅に改善することを示している。

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