پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال با استفاده از یادگیری ماشین

فهرست مطالب

1. مقدمه

بازار ارزهای دیجیتال از سال ۲۰۱۷ رشد بی‌سابقه‌ای را تجربه کرده است، به طوری که ارزش بازار در ژانویه ۲۰۱۸ به بیش از ۸۰۰ میلیارد دلار رسید. این تحقیق با به‌کارگیری الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال و ایجاد سود غیرعادی از طریق استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی، فرضیه ناکارآمدی بازار را مورد بررسی قرار می‌دهد.

2. روش‌شناسی

2.1 جمع‌آوری داده‌ها

این مطالعه داده‌های روزانه ۱۶۸۱ ارز دیجیتال از نوامبر ۲۰۱۵ تا آوریل ۲۰۱۸ را تحلیل کرده است. مجموعه داده شامل حرکات قیمت، حجم معاملات و معیارهای ارزش بازار در صرافی‌های متعدد از جمله بایننس، آپ‌بیت و کرکن بود.

2.2 مدل‌های یادگیری ماشین

سه مدل اصلی مورد ارزیابی قرار گرفتند:

• دو پیاده‌سازی درخت تصمیم گرادیانت بوستینگ (XGBoost, LightGBM)
• شبکه‌های عصبی بازگشتی حافظه کوتاه‌مدت-بلندمدت (LSTM)

2.3 پیاده‌سازی استراتژی معاملاتی

سبدهای سرمایه‌گذاری بر اساس پیش‌بینی‌های مدل ساخته شدند و عملکرد با معیار بازده سرمایه‌گذاری (ROI) در مقایسه با معیارهای استاندارد از جمله استراتژی‌های خرید و نگهداری اندازه‌گیری شد.

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 چارچوب ریاضی

مسئله پیش‌بینی قیمت را می‌توان به عنوان یک کار پیش‌بینی سری زمانی فرموله کرد. فرض کنید $P_t$ نشان‌دهنده قیمت در زمان $t$ باشد و $X_t$ نشان‌دهنده بردارهای ویژگی شامل قیمت‌های تاریخی، حجم‌ها و اندیکاتورهای فنی باشد. مدل پیش‌بینی هدف یادگیری زیر را دارد:

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

که در آن $f$ نشان‌دهنده مدل یادگیری ماشین و $\epsilon_t$ جمله خطا است.

3.2 جزئیات الگوریتم

گرادیانت بوستینگ به صورت مرحله‌ای مجموعه‌ای از مدل‌های پیش‌بینی ضعیف، معمولاً درخت‌های تصمیم، می‌سازد. الگوریتم با افزودن درخت‌هایی که باقیمانده درخت‌های قبلی را پیش‌بینی می‌کنند، یک تابع زیان $L$ را کمینه می‌کند:

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

که در آن $h_m(x)$ یادگیر پایه و $\gamma_m$ اندازه گام است.

4. نتایج تجربی

این تحقیق نشان داد که استراتژی‌های معاملاتی کمک‌شده با یادگیری ماشین به طور مداوم از معیارهای استاندارد بهتر عمل کردند. یافته‌های کلیدی شامل:

• هر سه مدل بازده غیرعادی مثبت تولید کردند
• الگوریتم‌های گرادیانت بوستینگ در بیشتر سناریوها عملکرد برتری نشان دادند
• شبکه‌های LSTM وابستگی‌های زمانی پیچیده را ثبت کردند اما به منابع محاسباتی بیشتری نیاز داشتند
• مکانیسم‌های الگوریتمی ساده به طور مؤثری تکامل کوتاه‌مدت بازار را پیش‌بینی کردند

5. پیاده‌سازی کد

در زیر یک پیاده‌سازی ساده‌شده پایتون از رویکرد گرادیانت بوستینگ ارائه شده است:

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

# تابع مهندسی ویژگی
function 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()

# آموزش مدل و پیش‌بینی
model = xgb.XGBRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=6,
    learning_rate=0.1
)

# فرض می‌شود X_train, y_train ویژگی‌ها و اهداف آماده شده هستند
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

6. کاربردهای آینده

موفقیت یادگیری ماشین در پیش‌بینی ارزهای دیجیتال چندین جهت آینده را باز می‌کند:

• ادغام منابع داده جایگزین (احساسات رسانه‌های اجتماعی، معیارهای بلاکچین)
• توسعه مدل‌های ترکیبی که تحلیل بنیادی و فنی را ترکیب می‌کنند
• کاربرد معماری‌های ترنسفورمر برای مدل‌سازی توالی بهبودیافته
• سیستم‌های معاملاتی بلادرنگ با چارچوب‌های مدیریت ریسک
• بهینه‌سازی سبد دارایی‌های متقابل شامل دارایی‌های سنتی و رمزارز

7. مراجع

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.