基于区块链活动数据的数字资产市场预测
摘要：区块链技术在各行业和市场中展示出显著的效果和巨大的潜力，成为一个贯穿所有领域的编织材料，实现去中心化和安全的价值交换，从而前所未有地连接了我们的文明。资产价值预测的标准方法是基于市场分析和LSTM神经网络。然而，区块链技术使我们能够访问大量的公共数据，如已执行的交易和账户余额分布。我们探索是否使用现代深度学习技术分析这些数据可以比标准方法获得更高的准确性。在以太坊区块链上的一系列实验中，我们通过区块链数据实现了比基于交易量数据的LSTM方法减少4倍的误差。通过利用区块链账户分布直方图、空间数据集建模和卷积架构，误差进一步减少了26\%。提出的方法在一个开源的加密货币预测框架中实现，可以在其他分析环境中使用。
作者：Zvezdin Besarabov, Todor Kolev
论文ID：1810.06696
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2018-10-17