कन्वोल्यूशनल ऑटोएन्कोडर से क्रिप्टो बाज़ार के शासन वर्गीकृत करना

सारांश

अध्ययन क्रिप्टोकरेंसी बाज़ार के व्यवहार में प्रमुख पैटर्न निकालने और 40 क्रिप्टोकरेंसी को वर्गों में बाँटने के लिए कन्वोल्यूशनल ऑटोएन्कोडर का उपयोग करता है। यह 15 मई 2013 से शुरू होने वाली लगातार बारह छह-माही अवधियों का अध्ययन करता है, फिर समय के साथ वर्ग सदस्यता में बदलावों को क्रिप्टोकरेंसी बाज़ार की परिपक्वता से जोड़ता है। ट्रेडरों के लिए प्रस्तावित उपयोग इन बदलते समूहों को बाज़ार संरचना समझने और संभावित रूप से निवेश या ट्रेडिंग निर्णयों में जानकारी देने के तरीके के रूप में देखना है।

दस्तावेज़ विधि, एसेट समूह और अवलोकन अवधियों का वर्णन करता है, लेकिन वर्गीकरण विवरण, सत्यापन माप, विशिष्ट शासन परिणाम या परीक्षित ट्रेडिंग नियम नहीं देता। इसलिए यह लाभदायक रणनीति का साक्ष्य देने के बजाय क्रिप्टो बाज़ार के विकास का वर्णन करने वाला एक खोजपरक मशीन-लर्निंग तरीका प्रस्तुत करता है। वर्गों के बदलाव बाज़ार की परिपक्वता से जोड़े गए हैं, लेकिन सारांश यह नहीं बताता कि यह व्याख्या कैसे स्थापित हुई या वैकल्पिक डेटा और मॉडल विकल्पों में समूह स्थिर रहते हैं या नहीं।

मुख्य विचार

• क्रिप्टोकरेंसी बाज़ारों से प्रमुख पैटर्न निकालने के लिए कन्वोल्यूशनल ऑटोएन्कोडर का उपयोग किया गया है।
• विश्लेषण बारह छह-माही अवधियों में 40 क्रिप्टोकरेंसी को समूहों में वर्गीकृत करता है।
• समूह सदस्यता में बदलावों की व्याख्या बाज़ार की परिपक्वता के संदर्भ में की गई है।
• कार्य में संभावित निवेश प्रासंगिकता का संकेत है, पर प्रत्यक्ष ट्रेडिंग परीक्षण या रिपोर्ट किए गए सत्यापन माप नहीं हैं।

टैग

# Deep convolutional autoencoder for cryptocurrency market analysis


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This study attempts to analyze patterns in cryptocurrency markets using a special type of deep neural networks, namely a convolutional autoencoder. The method extracts the dominant features of market behavior and classifies the 40 studied cryptocurrencies into several classes for twelve 6-month periods starting from 15th May 2013. Transitions from one class to another with time are related to the maturement of cryptocurrencies. In speculative cryptocurrency markets, these findings have potential implications for investment and trading strategies.

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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।