比特币市场算法交易策略的探索
机器学习
2021-10-29 v1
摘要
比特币正稳步成为全球社会中的主流资产。其高度波动的特性使得交易者与投机者涌入市场，利用其显著的价格摆动以期获利。本工作将算法交易方法引入比特币市场，通过对价格方向的分类来利用其在日间的变异性。在先前工作基础上，本文利用比特币网络内部特征与外部特征来为各类机器学习模型的预测提供信息。作为模型的实证检验，我们在完全未见过的数据（采集于2021年第一季度）上以真实交易策略进行评估。仅使用二分类预测器，在三个月交易期结束时，我们的模型显示出平均86%的利润，与更传统的买入持有策略结果相当。然而，在通过利用模型预测置信度评分将风险容忍分数纳入交易策略后，我们的模型比简单买入持有策略多盈利12.5%。这些结果表明机器学习模型在从比特币市场提取利润方面具有可信潜力，并为进一步面向真实世界比特币交易的研究起到先导作用。
引用
@article{arxiv.2110.14936,
title = {Exploration of Algorithmic Trading Strategies for the Bitcoin Market},
author = {Nathan Crone and Eoin Brophy and Tomas Ward},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.14936},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 4 figures, submitted to Soft Computing Letters