Dùng PCA và tương quan chính tắc để dự báo lợi nhuận Ethereum

Tóm tắt

Bài nghiên cứu đánh giá các phương pháp giảm chiều để khảo sát mối quan hệ giữa Bitcoin và Ethereum, đồng thời dự báo lợi nhuận Ethereum. Tập dữ liệu sử dụng lợi nhuận logarit và các biến đồng biến bổ sung. Trước tiên, các tác giả dùng tương quan Pearson làm thước đo sơ bộ về mối liên hệ giữa hai loại tiền mã hóa, sau đó áp dụng phân tích tương quan chính tắc và phân tích thành phần chính để giảm chiều dữ liệu và khảo sát mối quan hệ giữa các tài sản.

Đối với nhiệm vụ dự báo, nghiên cứu dùng các đặc trưng của Bitcoin để dự báo lợi nhuận Ethereum và đo lường hiệu quả của các phương pháp thống kê. Mô tả được cung cấp nêu thiết kế nghiên cứu nhưng không đưa ra điểm số dự báo, ngày lấy mẫu, chi tiết mô hình hay so sánh với phương pháp cơ sở. Vì vậy, mô tả cho biết những phương pháp nào được đánh giá nhưng không cho thấy giảm chiều có cải thiện dự báo hay mối quan hệ nào có khái quát được vượt ra ngoài dữ liệu đã phân tích hay không. Trọng tâm là mối liên hệ thống kê và dự báo lợi nhuận giữa hai loại tiền mã hóa, chứ không phải một chiến lược giao dịch hoàn chỉnh có quy tắc khớp lệnh hoặc quản lý rủi ro.

Ý chính

• Nghiên cứu khảo sát mối liên hệ giữa Bitcoin và Ethereum bằng lợi nhuận logarit cùng các biến đồng biến bổ sung.
• Tương quan Pearson cung cấp đánh giá ban đầu về mối quan hệ giữa hai tài sản.
• Phân tích tương quan chính tắc và phân tích thành phần chính được dùng để giảm chiều dữ liệu.
• Nhiệm vụ dự báo sử dụng các đặc trưng Bitcoin để dự báo lợi nhuận Ethereum.
• Mô tả được cung cấp không báo cáo điểm số dự báo hay xác lập liệu các phương pháp có cải thiện dự báo hay không.

Thẻ

# Dimensionality reduction for prediction: Application to Bitcoin and Ethereum


# Dimensionality reduction for prediction: Application to Bitcoin and Ethereum









The objective of this paper is to assess the performances of dimensionality reduction techniques to establish a link between cryptocurrencies. We have focused our analysis on the two most traded cryptocurrencies: Bitcoin and Ethereum. To perform our analysis, we took log returns and added some covariates to build our data set. We first introduced the pearson correlation coefficient in order to have a preliminary assessment of the link between Bitcoin and Ethereum. We then reduced the dimension of our data set using canonical correlation analysis and principal component analysis. After performing an analysis of the links between Bitcoin and Ethereum with both statistical techniques, we measured their performance on forecasting Ethereum returns with Bitcoin s features.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.