使用AI预测加密货币交易收益：基于大数据集的智能标注模型研究

使用AI预测加密货币交易收益：基于大数据集的智能标注模型研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_70955880/article/details/142108120

本文介绍了一种基于神经网络的加密货币交易策略研究，通过大数据集和智能标注方法预测区块链资产价格趋势，并将其应用于实际交易策略中。研究发现，技术分析工具可以通过大数据集识别模式，提高价格趋势预测的准确性。

一、研究背景与目的

算法交易利用计算机程序确定的一组规则执行订单，特别适用于高波动性市场，如加密货币市场。本研究旨在开发一种可靠且盈利的模型，基于公开历史数据预测加密资产价格的未来走势。研究采用了新的标记方案，将问题映射为机器学习分类问题，并在不同市场周期下对三种主要加密货币进行了广泛回测。

二、数据集与特征提取

数据集包含402种加密资产的数据，采用OHLC+成交量格式，时间间隔为4小时。经过特征提取，得到了150万个样本。特征提取选择了波林格区间、RSI、ULTOSC等指标，总的特征向量包括36个条目。

三、模型选择与训练

研究采用了多层感知器（MLP）作为分类器模型，通过网格搜索确定了最佳的窗口大小和参数设置。与其他模型（如XGBoost、Logit和SGDLinear）相比，MLP在准确率和泛化性能上表现最好。

四、回测与性能评估

通过回测方法评估了算法交易策略的性能，结果显示该模型具有良好的泛化性能，尤其是在以太坊的长期回测中表现最佳。研究还实现了一个保护性止损机制，以降低市场崩盘时的风险。

五、与其他研究的比较

研究与五篇相关论文进行了比较，结果显示本研究的策略在侧向市场和短期上涨市场中表现良好。同时，研究发现技术指标、移动平均线交叉和时间信息是最有价值的特征，蜡烛图模式的有效性相对较低。

六、总结与展望

本研究开发了一种基于大数据集和智能标注的简单预测模型，用于预测区块链资产价格趋势。研究发现技术分析工具可以通过大数据集识别模式，提高价格趋势预测的准确性。未来的研究可以探索多时间框架价格行动分析的新信息，并将其应用于不同的金融市场。

本文内容仅仅是技术探讨和学习，并不构成任何投资建议。