| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Causality
- 비트코인
- neural network
- 시계열분석
- category
- 일기
- meta-learner models
- 역전파
- importancesampling
- 알고리즘
- gradient
- backpropagation
- bayes ball algorithm
- 암호화폐
- LSTM
- Causal Inference
- MCMC
- ML
- English
- diary
- Miracle morning
- UCB
- linear regression
- probabilisticmodeling
- SF
- 머신러닝
- neural network for causality
- Montecarlo
- Chain rule
- 선형회귀분석
Archives
- Today
- Total
목록AI/PyTorch (1)
zip-sa | Data is important
비트코인 가격 변동 예측: LSTM 기반 시계열 분석
목차서론방법론결과논의결론서론비트코인은 암호화폐 시장의 선두주자로서 그 가격 변동이 전체 시장에 큰 영향을 미칩니다. 이에 따라 비트코인 가격 예측은 투자자와 연구자들에게 중요한 관심사가 되었습니다. 본 연구에서는 시계열 데이터 분석을 통해 비트코인의 단기 가격 변동을 예측하는 모델을 개발하고자 했습니다.주요 가설은 "과거 24시간의 비트코인 관련 데이터를 사용하여 다음 시간의 가격 변동 방향을 예측할 수 있다"입니다. 이를 검증하기 위해 양방향 LSTM(Birectional Long Short-Term Memory) 모델을 사용했으며, 다양한 네트워크 및 시장 데이터를 활용했습니다.데이터 분석데이터셋 개요본 연구에서 사용된 데이터셋은 2022년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지의 1시간 단위 비..
AI/PyTorch
2024. 9. 26. 23:24