Practical Forecasting of Cryptocoins Timeseries using Correlation Patterns

要約

暗号コイン (ビットコイン、イーサ、ライトコインなど) は、取引可能なデジタル資産です。
クリプトコインの所有権は分散台帳（ブロックチェーン）に登録されます。
安全な暗号化技術により、台帳に登録されたトランザクション (所有者間のコインの転送) の安全性が保証されます。
暗号コインは特定の取引価格で交換されます。
あらゆる異なる暗号資産セットにわたる取引価格の極端な変動性には議論の余地がありません。
ただし、さまざまな暗号通貨間の取引価格間の関係は、ほとんど解明されていないままです。
主要なコイン取引所はトレンドの相関関係を示し、売りか買いかをアドバイスします。
しかし、価格相関関係はほとんど解明されていない。
過去 2 年間のコインと価格の相関傾向を調査することで、多種多様な暗号通貨にわたる傾向の相関関係を明らかにしました。
私たちはトレンド間の因果関係を研究し、導き出された相関関係を利用して、相関関係のある暗号通貨の時系列モデリング（GBM、LSTM、GRUなど）の最先端の予測技術の精度を理解します。
私たちの評価では、(i) 最も取引されているコイン (ビットコインやイーサなど) と他のタイプの暗号通貨との間に強い相関パターンがあること、(ii) 最先端の時系列予測アルゴリズムを使用して暗号コインの価格傾向を予測できることが示されています。
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私たちは、分析を再現するためのデータセットとコードを研究コミュニティにリリースしました。

要約(オリジナル)

Cryptocoins (i.e., Bitcoin, Ether, Litecoin) are tradable digital assets. Ownerships of cryptocoins are registered on distributed ledgers (i.e., blockchains). Secure encryption techniques guarantee the security of the transactions (transfers of coins among owners), registered into the ledger. Cryptocoins are exchanged for specific trading prices. The extreme volatility of such trading prices across all different sets of crypto-assets remains undisputed. However, the relations between the trading prices across different cryptocoins remains largely unexplored. Major coin exchanges indicate trend correlation to advise for sells or buys. However, price correlations remain largely unexplored. We shed some light on the trend correlations across a large variety of cryptocoins, by investigating their coin/price correlation trends over the past two years. We study the causality between the trends, and exploit the derived correlations to understand the accuracy of state-of-the-art forecasting techniques for time series modeling (e.g., GBMs, LSTM and GRU) of correlated cryptocoins. Our evaluation shows (i) strong correlation patterns between the most traded coins (e.g., Bitcoin and Ether) and other types of cryptocurrencies, and (ii) state-of-the-art time series forecasting algorithms can be used to forecast cryptocoins price trends. We released datasets and code to reproduce our analysis to the research community.

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