文献

J-GLOBAL ID：202202280834859720   整理番号：22A1165054

リアルタイムデータに関するARIMAモデルを用いた暗号通貨率予測【JST・京大機械翻訳】

Cryptocurrency Exchange Rate Prediction using ARIMA Model on Real Time Data

著者 (5件)： K Dhinakaran (Dhanalakshmi College of Engineering,Artificial Intelligence and Data Science) ,  P Baby Shamini (R.M.K Engineering College,Computer Science and Engineering) ,  J Divya (R.M.K Engineering College,Computer Science and Engineering) ,  C Indhumathi (R.M.K Engineering College,Computer Science and Business Systems) ,  R Asha (R.M.K Engineering College,Information Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 914-917  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地球を横断する最も貴重な通貨の1つは,現在,Cryptcurrityである。価値が高いのは別として,その値は2010年の約1ドルから2021年の57521,576(ビトコイン)に増加した。近年,経済とコンピュータ科学を含むさまざまな分野でかなりの注目を集めている。前者は,市場にどう影響するかを決定する要因に対する価格変動とその将来の価格を決定する研究に焦点を当てた。後者は,主にその脆弱性,スケーラビリティ,および他の技術暗号問題に焦点を合わせる。その目的は,価格時系列を3年間にわたって分析することによって,暗号の将来価値を推定する際に,従来の自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデルの利点を明らかにすることであった。一方では,この事実は,時系列の伝導がほとんど不変であり,この単純なスキームが,短期予測のために使用されたとき,大部分のサブ期間において効率的であり,また,全データセットにわたって訓練されたARIMAモデルを用いる価格の暗号性予測における更なる調査,ならびに,長さがwの入力によって,Cryptocurrency価格の歴史の限られた部分である,ことを示した。予測精度と窓サイズの選択の相互作用を,本研究でよく強調した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  地球 ,  *計算機科学 ,  暗号 ,  短期予測
準シソーラス用語： 価格変動 ,  *ARIMAモデル ,  予測精度 ,  自己回帰 ,  仮想通貨 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： リアルタイムデータ ,  ARIMAモデル ,  暗号通貨 ,  予測