मशीन लर्निंग का उपयोग कर क्रिप्टोकरेंसी कीमतों का पूर्वानुमान

विषय सूची

1. परिचय

क्रिप्टोकरेंसी बाजार ने 2017 से अभूतपूर्व वृद्धि का अनुभव किया है, जनवरी 2018 में बाजार पूंजीकरण $800 बिलियन से अधिक के शिखर पर पहुंच गया। यह शोध बाजार की अक्षमता परिकल्पना को संबोधित करता है, क्रिप्टोकरेंसी कीमतों की भविष्यवाणी करने और एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग रणनीतियों के माध्यम से असामान्य लाभ उत्पन्न करने के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करके।

2. कार्यप्रणाली

2.1 डेटा संग्रह

अध्ययन ने नवंबर 2015 से अप्रैल 2018 तक 1,681 क्रिप्टोकरेंसी के दैनिक डेटा का विश्लेषण किया। डेटासेट में बायनेंस, अपबिट और क्रैकन सहित कई एक्सचेंजों में मूल्य आंदोलनों, ट्रेडिंग वॉल्यूम और बाजार पूंजीकरण मेट्रिक्स शामिल थे।

2.2 मशीन लर्निंग मॉडल

तीन प्राथमिक मॉडलों का मूल्यांकन किया गया:

• दो ग्रेडिएंट बूस्टिंग डिसीजन ट्री कार्यान्वयन (XGBoost, LightGBM)
• लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) रिकरंट न्यूरल नेटवर्क

2.3 ट्रेडिंग रणनीति कार्यान्वयन

निवेश पोर्टफोलियो मॉडल भविष्यवाणियों के आधार पर बनाए गए थे, जिनके प्रदर्शन को मापा गया निवेश पर रिटर्न (आरओआई) द्वारा, खरीदो और रखो रणनीतियों सहित मानक बेंचमार्क के विरुद्ध।

3. तकनीकी कार्यान्वयन

3.1 गणितीय ढांचा

मूल्य भविष्यवाणी समस्या को समय श्रृंखला पूर्वानुमान कार्य के रूप में तैयार किया जा सकता है। मान लीजिए $P_t$ समय $t$ पर मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है, और $X_t$ सुविधा वैक्टर का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें ऐतिहासिक कीमतें, वॉल्यूम और तकनीकी संकेतक शामिल हैं। भविष्यवाणी मॉडल सीखना चाहता है:

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

जहां $f$ मशीन लर्निंग मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है और $\epsilon_t$ त्रुटि पद है।

3.2 एल्गोरिदम विवरण

ग्रेडिएंट बूस्टिंग कमजोर भविष्यवाणी मॉडलों का एक समूह बनाता है, आमतौर पर निर्णय वृक्ष, चरणबद्ध तरीके से। एल्गोरिदम एक हानि फ़ंक्शन $L$ को कम करता है, पिछले पेड़ों के अवशेषों की भविष्यवाणी करने वाले पेड़ों को जोड़कर:

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

जहां $h_m(x)$ आधार शिक्षार्थी है और $\gamma_m$ चरण आकार है।

4. प्रायोगिक परिणाम

शोध ने प्रदर्शित किया कि मशीन लर्निंग-सहायता प्राप्त ट्रेडिंग रणनीतियां लगातार मानक बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करती हैं। प्रमुख निष्कर्षों में शामिल हैं:

• तीनों मॉडलों ने सकारात्मक असामान्य रिटर्न उत्पन्न किए
• ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम ने अधिकांश परिदृश्यों में श्रेष्ठ प्रदर्शन दिखाया
• LSTM नेटवर्क ने जटिल अस्थायी निर्भरताओं को पकड़ा लेकिन अधिक कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता थी
• सरल एल्गोरिदमिक तंत्र ने अल्पकालिक बाजार विकास का प्रभावी ढंग से पूर्वानुमान लगाया

5. कोड कार्यान्वयन

नीचे ग्रेडिएंट बूस्टिंग दृष्टिकोण का एक सरलीकृत पायथन कार्यान्वयन है:

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

# सुविधा इंजीनियरिंग फ़ंक्शन
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()

# मॉडल प्रशिक्षण और भविष्यवाणी
model = xgb.XGBRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=6,
    learning_rate=0.1
)

# मानते हुए कि X_train, y_train तैयार सुविधाएं और लक्ष्य हैं
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

6. भविष्य के अनुप्रयोग

क्रिप्टोकरेंसी भविष्यवाणी में मशीन लर्निंग की सफलता कई भविष्य की दिशाएं खोलती है:

• वैकल्पिक डेटा स्रोतों का एकीकरण (सोशल मीडिया सेंटीमेंट, ब्लॉकचेन मेट्रिक्स)
• मौलिक और तकनीकी विश्लेषण को जोड़ने वाले संकर मॉडलों का विकास
• बेहतर अनुक्रम मॉडलिंग के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का अनुप्रयोग
• जोखिम प्रबंधन ढांचे के साथ रीयल-टाइम ट्रेडिंग सिस्टम
• पारंपरिक और क्रिप्टो परिसंपत्तियों को शामिल करते हुए क्रॉस-एसेट पोर्टफोलियो अनुकूलन

7. संदर्भ

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.