Meramal Harga Kriptowang Menggunakan Pembelajaran Mesin

Kandungan

1. Pengenalan

Pasaran kriptowang telah mengalami pertumbuhan yang tidak pernah berlaku sebelum ini sejak 2017, dengan permodalan pasaran memuncak melebihi $800 bilion pada Januari 2018. Kajian ini menangani hipotesis ketidakcekapan pasaran dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin terkini untuk meramal harga kriptowang dan menjana keuntungan tidak normal melalui strategi perdagangan beralgorithm.

2. Metodologi

2.1 Pengumpulan Data

Kajian ini menganalisis data harian untuk 1,681 kriptowang dari November 2015 hingga April 2018. Set data termasuk pergerakan harga, volum perdagangan, dan metrik permodalan pasaran merentasi pelbagai pertukaran termasuk Binance, Upbit, dan Kraken.

2.2 Model Pembelajaran Mesin

Tiga model utama dinilai:

• Dua pelaksanaan pokok keputusan gradient boosting (XGBoost, LightGBM)
• Rangkaian neural berulang Long Short-Term Memory (LSTM)

2.3 Pelaksanaan Strategi Perdagangan

Portfolio pelaburan dibina berdasarkan ramalan model, dengan prestasi diukur melalui pulangan atas pelaburan (ROI) berbanding penanda aras standard termasuk strategi beli-dan-pegang.

3. Pelaksanaan Teknikal

3.1 Kerangka Matematik

Masalah ramalan harga boleh dirumuskan sebagai tugas ramalan siri masa. Biarkan $P_t$ mewakili harga pada masa $t$, dan $X_t$ mewakili vektor ciri termasuk harga sejarah, volum, dan penunjuk teknikal. Model ramalan bertujuan untuk mempelajari:

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

di mana $f$ mewakili model pembelajaran mesin dan $\epsilon_t$ adalah istilah ralat.

3.2 Butiran Algoritma

Gradient boosting membina ensemble model ramalan lemah, biasanya pokok keputusan, secara berperingkat. Algoritma meminimumkan fungsi kerugian $L$ dengan menambah pokok yang meramal baki pokok sebelumnya:

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

di mana $h_m(x)$ adalah pelajar asas dan $\gamma_m$ adalah saiz langkah.

4. Keputusan Eksperimen

Kajian menunjukkan bahawa strategi perdagangan berbantu pembelajaran mesin secara konsisten mengatasi penanda aras standard. Penemuan utama termasuk:

• Ketiga-tiga model menjana pulangan tidak normal positif
• Algoritma gradient boosting menunjukkan prestasi unggul dalam kebanyakan senario
• Rangkaian LSTM menangkap kebergantungan temporal kompleks tetapi memerlukan lebih banyak sumber pengiraan
• Mekanisme algoritma mudah berkesan meramal evolusi pasaran jangka pendek

5. Pelaksanaan Kod

Di bawah adalah pelaksanaan Python dipermudahkan bagi pendekatan gradient boosting:

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

# Fungsi kejuruteraan ciri
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()

# Latihan model dan ramalan
model = xgb.XGBRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=6,
    learning_rate=0.1
)

# Andaikan X_train, y_train adalah ciri dan sasaran yang disediakan
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

6. Aplikasi Masa Depan

Kejayaan pembelajaran mesin dalam ramalan kriptowang membuka beberapa hala tuju masa depan:

• Integrasi sumber data alternatif (sentimen media sosial, metrik rantaian blok)
• Pembangunan model hibrid menggabungkan analisis asas dan teknikal
• Aplikasi seni bina transformer untuk pemodelan jujukan yang lebih baik
• Sistem perdagangan masa nyata dengan rangka kerja pengurusan risiko
• Pengoptimuman portfolio aset silang menggabungkan aset tradisional dan kripto

7. Rujukan

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.