韓国の研究者がフォーラムデータを使ってBitcoin価格を予測

韓国の高麗大学、高麗大学の研究者による12、2017に公開されているオープンアクセスのピアレビューされた研究論文では、 ビットコイン価格 オンラインフォーラムに投稿されたユーザーの意見に基づく取引などが含まれます。

この論文は、Bitcoinがオンラインフォーラムで情報に遭遇した場合:テキストマイニングを使用してユーザーの意見を分析し、価値の変動を予測する注目すべきコメントに十分注意を払わなかったBitcoinフォーラムの以前の研究とは異なり、この新しい研究では、 12月の2013から9月の2016までのほぼ3年間にわたるBitcoinオンラインフォーラムのデータに基づいて、取引の変動の価格と程度を予測しようとユーザーのコメントからキーワードを抽出した。ビットコインのトランザクション数と価格を予測します。

価格予測モデルを作成する最初のステップは、データを収集することでした。 オンラインフォーラムのBitcoin関連の投稿(bitcointalk.org)、毎日のビットコインのトランザクション数、および ビットコイン価格 収集されたデータを構成しました。 キーワードはビットコードフォーラムのデータから抽出され、これらはフォーラム評点の評定に基づいて判断され、測定された。 このフォーラムデータはデータクローラによって収集されました。 この記事ではBitcoinセクションのBitcoin Discussionサブセクションを使用しました。これはコメントが最も活発に投稿される場所であるため、個人的に識別可能なユーザーデータは収集されなかったためです。

次に、17,381フォーラムの記事とBitcoinフォーラムから収集された627,122ユーザーのコメントから、ドキュメント用語マトリックスが構築されました。 各記事には、「コンテンツ」、「トピック」、「コメント」、「日付」、「ビュー」という5つの属性があり、それぞれのコメントには「コンテンツ」と「日付」の機能が含まれていました。 研究者は、「日付」フィールドを使用して、日々の分析のために文書用語行列を分割し、トピックモデルを毎日適用し、異なるトピックセットとその代表キーワードを異なる日付で抽出しました。

Bitcointalk.orgのデータに加えて、Coindeskの価格データが使用され、Google TrendsデータとWikipedia使用データが調査され、学習モデルが強化されました。 結果は顕著であった。 最も正確な予測モデル ビットコイン価格 ビットレート取引の最も正確な予測モデルは80.39パーセントの精度を持っていましたが、81.37パーセントの精度レートが得られました。

しかし、提案された方法は、その概念が長期間にわたって構築されたという事実のために、より広範な適用性の点で限界があり、さらに、本発明の知見は、のBitcoinフォーラムの。

この特定の研究におけるビットコイン価格および取引を予測するのに使用されるのと同じ方法およびモデルが、潜在的に他者の価格および取引を予測するために使用され得ることは注目に値する cryptocurrencies。 本研究は、文部科学省、財団法人情報通信技術振興機構(IITP)の助成を受けて、韓国国立科学財団(国立科学財団)による基礎科学研究プログラムの支援を受けて行われた。

100の精度では、従来の通貨や暗号侵害の起伏を予測することはできませんが、特に予測不能な 黒い白鳥 この調査では、ソーシャルメディアとトレンドを使用して通貨変動を判断するための機能的基盤を紹介しています。 将来的には、より正確なモデルを作成するために、研究を構築し、微調整することができます。

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