Prognose von Kryptowährungspreisen mit LSTM, SVM und Polynomiale Regression

Konsep Inti

Die Support Vector Machine erzielt die genauesten Kryptowährungspreisprognosen.

Abstrak

Inhaltsverzeichnis:

• Einleitung zur Kryptowährungsprognose
• Verwendung von LSTM, SVM und Polynomiale Regression
• Vergleich der Algorithmen
• Ergebnisse und Diskussion
• Schlussfolgerung und Empfehlungen

Hauptpunkte:

• Internet beschleunigt Investitionen in Kryptowährungen
• LSTM, SVM und Polynomiale Regression für Prognosen
• SVM erzielt die genauesten Ergebnisse

Statistik

Die Support Vector Machine verwendet einen linearen Kernel, um den kleinsten mittleren quadratischen Fehler zu erzeugen.
Der mittlere quadratische Fehler beträgt 0,02.

Kutipan

"Die Unsicherheit der Kryptowährungswerte ist ein kritisches Problem in der Münzinvestition." - Novan Fauzi Al Giffary, Feri Sulianta

Wawasan Utama Disaring Dari

Prediction Of Cryptocurrency Prices Using LSTM, SVM And Polynomial Regression

by Novan Fauzi ... pada arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03410.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie können zusätzliche Variablen die Genauigkeit der Kryptowährungsprognosen beeinflussen?

Zusätzliche Variablen können die Genauigkeit der Kryptowährungsprognosen erheblich beeinflussen, da sie weitere Einblicke in die Faktoren liefern können, die die Preisentwicklung von Kryptowährungen beeinflussen. Beispielsweise könnten Variablen wie Marktnachrichten, soziale Medien-Sentimentanalysen, regulatorische Entwicklungen oder sogar makroökonomische Indikatoren wie Zinssätze oder Inflationsraten einbezogen werden. Durch die Integration dieser zusätzlichen Variablen in die Prognosemodelle können die Algorithmen möglicherweise präzisere Vorhersagen treffen, da sie ein umfassenderes Bild der Marktdynamik liefern.

Welche anderen Anwendungen könnten die LSTM-, SVM- und Polynomiale-Regression-Modelle haben?

Die LSTM-, SVM- und Polynomiale-Regression-Modelle haben breite Anwendungsmöglichkeiten über die Kryptowährungsprognosen hinaus.

LSTM: LSTM-Modelle werden häufig in der Sprachverarbeitung, Zeitreihenanalyse, maschinellem Übersetzen und der Erkennung von Mustern in großen Datenmengen eingesetzt. Sie finden auch Anwendung in der Aktienmarktprognose, Wettervorhersage und medizinischen Diagnose.

SVM: SVM-Modelle werden in der Bilderkennung, medizinischen Diagnose, Text- und Sprachklassifizierung, Finanzanalyse und Bioinformatik eingesetzt. Sie sind besonders effektiv bei der Klassifizierung von Daten und der Regression.

Polynomiale Regression: Polynomiale Regression wird häufig in der Modellierung nichtlinearer Zusammenhänge verwendet. Neben der Finanzanalyse kann sie in der Physik, Chemie, Ökonomie und Ingenieurwissenschaften eingesetzt werden, um komplexe Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren.

Wie könnten Kryptowährungspreise in Zukunft durch externe Faktoren beeinflusst werden?

Kryptowährungspreise könnten in Zukunft durch eine Vielzahl externer Faktoren beeinflusst werden. Dazu gehören regulatorische Entwicklungen, Marktnachrichten, technologische Fortschritte, makroökonomische Indikatoren, das Vertrauen der Anleger, geopolitische Ereignisse und sogar Umweltfaktoren. Zum Beispiel könnten neue Vorschriften zur Kryptowährungsnutzung die Preise beeinflussen, während positive Nachrichten über die Integration von Kryptowährungen in den Mainstream diese Preise steigen lassen könnten. Technologische Durchbrüche wie die Einführung neuer Blockchain-Technologien könnten ebenfalls Auswirkungen haben. Letztendlich sind Kryptowährungspreise von einer Vielzahl externer Faktoren abhängig, die sich ständig ändern und die Preisentwicklung beeinflussen können.