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価格パターン分類による暗号資産市場と株式市場の比較

記事 arXiv papers · 著者: Yu Zhang et al.
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サマリー

本研究は、暗号資産の投資家と株式投資家で取引行動が異なるかを問い、資産価格の履歴をその行動の証拠として用います。まず、同じ期間に観測された暗号資産と株式の時系列を、複数の機械学習モデルで分類します。報告された高い分類精度は、両者の価格パターンを見分けられる可能性を示しますが、その違いが生じる理由や、今後も続くかまでは分類だけでは分かりません。

次に、分布のモーメント、極値、複数の次数の自己相関など、時系列の特性を計算します。その説明力を評価するため、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどの分類器を使います。結果は、これらの特徴が2つの資産群の識別に役立つことを示しています。概要にはサンプリング方法、アウト・オブ・サンプル検証、具体的な精度の数値がないため、報告された違いの強さや取引との関連性を独立に評価できません。この手法は比較分析であり、取引ルールや利益の証拠ではありません。

主なアイデア

  • 価格時系列を使って、暗号資産と株式の値動きの違いを識別できます。
  • 同じ期間の2つの資産群を分類した際に、高い精度を報告しています。
  • 分布統計量と自己相関の特徴量が、観測されたパターンの違いの説明に役立ちます。
  • 検証したモデルには、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンが含まれます。
  • 分類結果は違いを示しますが、その原因や収益性を明らかにするものではありません。

タグ

暗号資産株式機械学習統計
全文
# 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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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。