মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ক্রিপ্টোকারেন্সির মূল্য পূর্বাভাস

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

ক্রিপ্টোকারেন্সি বাজার ২০১৭ সাল থেকে অভূতপূর্ব বৃদ্ধি অনুভব করেছে, যেখানে বাজার মূলধন জানুয়ারি ২০১৮-এ ৮০০ বিলিয়ন ডলারেরও বেশি শীর্ষে পৌঁছেছে। এই গবেষণা ক্রিপ্টোকারেন্সির মূল্য পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশলের মাধ্যমে অস্বাভাবিক মুনাফা তৈরি করে বাজার অদক্ষতা অনুমানকে সম্বোধন করে।

2. পদ্ধতি

2.1 ডেটা সংগ্রহ

গবেষণাটি নভেম্বর ২০১৫ থেকে এপ্রিল ২০১৮ পর্যন্ত ১,৬৮১টি ক্রিপ্টোকারেন্সির দৈনিক ডেটা বিশ্লেষণ করেছে। ডেটাসেটে বিন্যান্স, আপবিট এবং ক্র্যাকেন সহ একাধিক এক্সচেঞ্জ জুড়ে মূল্য চলাচল, ট্রেডিং ভলিউম এবং বাজার মূলধন মেট্রিক্স অন্তর্ভুক্ত ছিল।

2.2 মেশিন লার্নিং মডেল

তিনটি প্রাথমিক মডেল মূল্যায়ন করা হয়েছিল:

• দুটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ডিসিশন ট্রি বাস্তবায়ন (XGBoost, LightGBM)
• লং শর্ট-টার্ম মেমোরি (LSTM) রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক

2.3 ট্রেডিং কৌশল বাস্তবায়ন

মডেল পূর্বাভাসের ভিত্তিতে বিনিয়োগ পোর্টফোলিও তৈরি করা হয়েছিল, কার্যকারতা পরিমাপ করা হয়েছিল বিনিয়োগের উপর রিটার্ন (ROI) দ্বারা এবং কিনে-রাখা কৌশল সহ স্ট্যান্ডার্ড বেঞ্চমার্কের বিরুদ্ধে তুলনা করা হয়েছিল।

3. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

3.1 গাণিতিক কাঠামো

মূল্য পূর্বাভাস সমস্যাটিকে একটি টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিং টাস্ক হিসাবে প্রণয়ন করা যেতে পারে। ধরুন $P_t$ সময় $t$-এ মূল্য প্রতিনিধিত্ব করে, এবং $X_t$ ফিচার ভেক্টর প্রতিনিধিত্ব করে যাতে ঐতিহাসিক মূল্য, ভলিউম এবং টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর অন্তর্ভুক্ত। পূর্বাভাস মডেলটি শিখতে চেষ্টা করে:

$P_{t+1} = f(X_t, X_{t-1}, ..., X_{t-n}) + \epsilon_t$

যেখানে $f$ মেশিন লার্নিং মডেল প্রতিনিধিত্ব করে এবং $\epsilon_t$ হলো এরর টার্ম।

3.2 অ্যালগরিদমের বিবরণ

গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং দুর্বল পূর্বাভাস মডেলের একটি এনসেম্বল তৈরি করে, সাধারণত ডিসিশন ট্রি, পর্যায়ক্রমিক পদ্ধতিতে। অ্যালগরিদমটি পূর্ববর্তী গাছের রেসিডুয়ালগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করে এমন গাছ যোগ করে একটি লস ফাংশন $L$ কে হ্রাস করে:

$F_m(x) = F_{m-1}(x) + \gamma_m h_m(x)$

যেখানে $h_m(x)$ হলো বেস লার্নার এবং $\gamma_m$ হলো স্টেপ সাইজ।

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল

গবেষণায় দেখা গেছে যে মেশিন লার্নিং-সহায়ক ট্রেডিং কৌশলগুলি ধারাবাহিকভাবে স্ট্যান্ডার্ড বেঞ্চমার্কগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। প্রধান ফলাফলগুলির মধ্যে রয়েছে:

• তিনটি মডেলই ইতিবাচক অস্বাভাবিক রিটার্ন তৈরি করেছে
• গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদমগুলি বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে উচ্চতর কার্যকারিতা দেখিয়েছে
• LSTM নেটওয়ার্কগুলি জটিল সময়গত নির্ভরতা ক্যাপচার করেছে কিন্তু আরও গণনীয় সংস্থান প্রয়োজন
• সরল অ্যালগরিদমিক প্রক্রিয়া স্বল্পমেয়াদী বাজার বিবর্তনের কার্যকরভাবে পূর্বাভাস দিয়েছে

5. কোড বাস্তবায়ন

নিচে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং পদ্ধতির একটি সরলীকৃত পাইথন বাস্তবায়ন দেওয়া হলো:

import xgboost as xgb
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং ফাংশন
def create_features(df):
    df['price_lag1'] = df['price'].shift(1)
    df['volume_lag1'] = df['volume'].shift(1)
    df['price_rolling_mean'] = df['price'].rolling(window=7).mean()
    return df.dropna()

# মডেল প্রশিক্ষণ এবং পূর্বাভাস
model = xgb.XGBRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=6,
    learning_rate=0.1
)

# ধরে নিচ্ছি X_train, y_train প্রস্তুত ফিচার এবং টার্গেট
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

6. ভবিষ্যত প্রয়োগ

ক্রিপ্টোকারেন্সি পূর্বাভাসে মেশিন লার্নিং-এর সাফল্য বেশ কয়েকটি ভবিষ্যত দিক উন্মুক্ত করে:

• বিকল্প ডেটা সোর্সের একীকরণ (সোশ্যাল মিডিয়া সেন্টিমেন্ট, ব্লকচেইন মেট্রিক্স)
• ফান্ডামেন্টাল এবং টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস সমন্বিত হাইব্রিড মডেলের উন্নয়ন
• উন্নত সিকোয়েন্স মডেলিংয়ের জন্য ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের প্রয়োগ
• রিস্ক ম্যানেজমেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক সহ রিয়েল-টাইম ট্রেডিং সিস্টেম
• প্রথাগত এবং ক্রিপ্টো অ্যাসেট অন্তর্ভুক্ত করে ক্রস-অ্যাসেট পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন

7. তথ্যসূত্র

1. ElBahrawy, A., et al. (2017). Evolutionary dynamics of the cryptocurrency market. Royal Society Open Science.
2. Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. KDD '16.
3. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation.
4. Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
5. Fama, E. F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. The Journal of Finance.