CryptoPulse: Short-Term Cryptocurrency Forecasting with Dual-Prediction and Cross-Correlated Market Indicators

要約

暗号通貨は、価格のボラティリティが高い市場で変動し、投資家に大きな課題をもたらします。
情報に基づいた意思決定を支援するために、暗号通貨市場の動きを予測するシステムが開発されており、通常は歴史的なパターンに焦点を当てています。
ただし、これらの方法は、市場のダイナミクスに影響を与える3つの重要な要因を見落としていることがよくあります。1）マクロ投資環境は、共同投資家の行動に影響を与える主要な暗号通貨の変動に反映されています。
2）投資家の戦略に影響を与えるニュースに大きく影響された全体的な市場感情。
3）技術的指標。短期的な価格の動きに不可欠な、過剰に買われたり過剰販売条件、勢い、市場動向についての洞察を提供します。
このペーパーでは、マクロ経済の変動、技術指標、および個々の暗号通貨の価格の変化を組み込むことにより、翌日の終値を予測する二重予測メカニズムを提案します。
さらに、新しい改良メカニズムは、市場センチメントベースの再融合と融合を通じて予測を強化します。
実験は、提案されたモデルが最先端のパフォーマンスを達成し、一貫して10の比較方法を上回ることを示しています。

要約(オリジナル)

Cryptocurrencies fluctuate in markets with high price volatility, posing significant challenges for investors. To aid in informed decision-making, systems predicting cryptocurrency market movements have been developed, typically focusing on historical patterns. However, these methods often overlook three critical factors influencing market dynamics: 1) the macro investing environment, reflected in major cryptocurrency fluctuations affecting collaborative investor behaviors; 2) overall market sentiment, heavily influenced by news impacting investor strategies; and 3) technical indicators, offering insights into overbought or oversold conditions, momentum, and market trends, which are crucial for short-term price movements. This paper proposes a dual prediction mechanism that forecasts the next day’s closing price by incorporating macroeconomic fluctuations, technical indicators, and individual cryptocurrency price changes. Additionally, a novel refinement mechanism enhances predictions through market sentiment-based rescaling and fusion. Experiments demonstrate that the proposed model achieves state-of-the-art performance, consistently outperforming ten comparison methods.

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