【摘 要】
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这篇文章通过已实现波动率来观察和考虑比特币的短期波动性,并比较了传统的计量经济学模型与机器学习模型预测比特币波动率的准确性,说明了机器学习模型预测比特币短期波动的优势。在传统的计量经济学模型中,本文主要考虑了 AR、GARCH以及HAR三种时间序列模型,在机器学习模型中,本文选择了五种经典的机器学习模型,分别是随机森林、梯度提升决策树、支持向量回归、隐马尔科夫模型以及长短时期记忆网络。本文设置了不
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这篇文章通过已实现波动率来观察和考虑比特币的短期波动性,并比较了传统的计量经济学模型与机器学习模型预测比特币波动率的准确性,说明了机器学习模型预测比特币短期波动的优势。在传统的计量经济学模型中,本文主要考虑了 AR、GARCH以及HAR三种时间序列模型,在机器学习模型中,本文选择了五种经典的机器学习模型,分别是随机森林、梯度提升决策树、支持向量回归、隐马尔科夫模型以及长短时期记忆网络。本文设置了不同的滚动窗口长度和预测步长来说明机器学习模型预测比特币波动率的稳定性,并通过修正的Giacomini-White检验来说明机器学习模型预测性能的提升具有统计学意义上的显著性,在实证结果中也表明了长短时期记忆网络在预测比特币波动率上的表现优于其他所有模型。本文构造了新的外部变量来探索对比特币波动率的预测造成的影响。本文用深度学习方法构造了 Twitter情绪数据,发现Twitter情绪数据对比特币波动率的预测性能的提升十分显著。最后本文将三种主流金融资产的已实现波动率作为新的变量加入比特币波动率的预测过程,结果证明主流金融资产对比特币波动率的预测没有显著影响。
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