क्रिप्टोकरेंसी और शेयर बाजारों की तुलना के लिए मूल्य प्रतिरूपों का वर्गीकरण
सारांश
यह अध्ययन पूछता है कि क्या क्रिप्टोकरेंसी निवेशक शेयर निवेशकों से अलग ढंग से ट्रेड करते हैं और इन व्यवहारों के साक्ष्य के रूप में परिसंपत्ति मूल्य इतिहास का उपयोग करता है। पहले, यह समान अवधि में देखी गई क्रिप्टोकरेंसी और शेयर समय श्रृंखलाओं को वर्गीकृत करने के लिए कई मशीन-लर्निंग मॉडल लागू करता है। रिपोर्ट की गई उच्च वर्गीकरण सटीकता बताती है कि दोनों समूहों के मूल्य प्रतिरूप अलग पहचाने जा सकते हैं, हालांकि वर्गीकरण मात्र से यह स्थापित नहीं होता कि ये अंतर क्यों पैदा होते हैं या बने रहते हैं।
इसके बाद लेखक समय-श्रृंखला विशेषताओं—जिनमें वितरण के आघूर्ण, चरम मान और कई क्रमों के स्वसहसंबंध शामिल हैं—की गणना करते हैं और उनके व्याख्यात्मक मूल्य का आकलन करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रैंडम फ़ॉरेस्ट, सपोर्ट वेक्टर मशीन तथा अन्य वर्गीकारकों का उपयोग करते हैं। परिणाम बताते हैं कि ये विशेषताएँ दोनों परिसंपत्ति समूहों को अलग करने में मदद करती हैं। दस्तावेज़ में सैंपलिंग विकल्पों, नमूने से बाहर सत्यापन या सटीकता के विशिष्ट आँकड़ों का विवरण नहीं है, इसलिए रिपोर्ट किए गए अंतरों की मजबूती और ट्रेडिंग-संबंधी उपयोगिता का इस सारांश से स्वतंत्र आकलन नहीं किया जा सकता। यह तरीका तुलनात्मक विश्लेषण है, ट्रेडिंग नियम या लाभप्रद रिटर्न का साक्ष्य नहीं।
मुख्य विचार
- मूल्य समय श्रृंखलाओं से क्रिप्टोकरेंसी व्यवहार को शेयर व्यवहार से अलग पहचाना जा सकता है।
- अध्ययन समान अवधि में दोनों परिसंपत्ति समूहों के वर्गीकरण में उच्च सटीकता रिपोर्ट करता है।
- वितरण के आँकड़े और स्वसहसंबंध विशेषताएँ देखे गए प्रतिरूपों के अंतर समझाने में मदद करती हैं।
- परीक्षित मॉडलों में लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रैंडम फ़ॉरेस्ट और सपोर्ट वेक्टर मशीन शामिल हैं।
- वर्गीकरण साक्ष्य अंतर दिखाता है, लेकिन उनके कारण या लाभप्रदता स्थापित नहीं करता।
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पूरा पाठ
# Classification-Based Analysis of Price Pattern Differences Between Cryptocurrencies and Stocks # Classification-Based Analysis of Price Pattern Differences Between Cryptocurrencies and Stocks Cryptocurrencies are digital tokens built on blockchain technology, with thousands actively traded on centralized exchanges (CEXs). Unlike stocks, which are backed by real businesses, cryptocurrencies are recognized as a distinct class of assets by researchers. How do investors treat this new category of asset in trading? Are they similar to stocks as an investment tool for investors? We answer these questions by investigating cryptocurrencies' and stocks' price time series which can reflect investors' attitudes towards the targeted assets. Concretely, we use different machine learning models to classify cryptocurrencies' and stocks' price time series in the same period and get an extremely high accuracy rate, which reflects that cryptocurrency investors behave differently in trading from stock investors. We then extract features from these price time series to explain the price pattern difference, including mean, variance, maximum, minimum, kurtosis, skewness, and first to third-order autocorrelation, etc., and then use machine learning methods including logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), etc. for classification. The classification results show that these extracted features can help to explain the price time series pattern difference between cryptocurrencies and stocks.
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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।