Cryptocurrency Price Forecasting Using XGBoost Regressor and Technical Indicators

要約

株式市場の急速な成長は、大きな利益をもたらす可能性があるため、多くの投資家を魅了しています。
ただし、金融市場は複雑で常に変化しているため、株価を正確に予測することは困難です。
これは、極度のボラティリティで知られる暗号通貨市場に特に当てはまり、トレーダーや投資家が賢明で収益性の高い決定を下すことが困難になっています。
この研究では、仮想通貨の価格を予測するための機械学習アプローチを導入しています。
具体的には、指数移動平均 (EMA) や移動平均収束発散 (MACD) などの重要なテクニカル指標を利用して、XGBoost リグレッサー モデルをトレーニングし、フィードします。
ビットコイン暗号通貨の終値に焦点を当てた分析を通じて、私たちのアプローチを実証します。
私たちはさまざまなシミュレーションを通じてモデルのパフォーマンスを評価し、動的な市場状況において仮想通貨トレーダーや投資家を支援/導く上での有用性を示唆する有望な結果を示しています。

要約(オリジナル)

The rapid growth of the stock market has attracted many investors due to its potential for significant profits. However, predicting stock prices accurately is difficult because financial markets are complex and constantly changing. This is especially true for the cryptocurrency market, which is known for its extreme volatility, making it challenging for traders and investors to make wise and profitable decisions. This study introduces a machine learning approach to predict cryptocurrency prices. Specifically, we make use of important technical indicators such as Exponential Moving Average (EMA) and Moving Average Convergence Divergence (MACD) to train and feed the XGBoost regressor model. We demonstrate our approach through an analysis focusing on the closing prices of Bitcoin cryptocurrency. We evaluate the model’s performance through various simulations, showing promising results that suggest its usefulness in aiding/guiding cryptocurrency traders and investors in dynamic market conditions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google