从链上到宏观：评估数据源多样性在加密货币市场预测中的重要性
投资组合管理
2025-07-16 v1 人工智能
新兴技术
机器学习
统计金融
摘要
本研究通过整合多种数据类别（包括技术指标、链上指标、情感指标、兴趣指标、传统市场指数及宏观经济指标）来探讨数据源多样性对加密货币预测模型性能的影响。我们引入Crypto100指数（代表市值最前100大加密货币），并提出一种新型特征降维算法，以识别来自多样化数据源中最具影响力和韧性的特征。我们的实验结果表明，数据源的多样性显著提升了不同时间范围内预测模型的性能。关键发现包括：链上指标对短期和长期预测至关重要；传统市场指数和宏观经济指标对长期预测日益重要；利用多样化数据源可显著提高模型准确率。这些发现帮助阐明了加密货币市场的短期与长期驱动因素，为开发更精准和韧性的预测模型奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2506.21246,
title = {From On-chain to Macro: Assessing the Importance of Data Source Diversity in Cryptocurrency Market Forecasting},
author = {Giorgos Demosthenous and Chryssis Georgiou and Eliada Polydorou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21246},
year = {2025}
}