基于LSTM的比特币时间序列预测的实证分析

摘要

本次研究利用2014-2017年的比特币交易数据,对简单LSTM比特币时间序列预测实验展开了回顾。探讨两类LSTM模型的预测值与真实值的关系,并结合热图指出可能高度相关的变量。在2015-2020年的实时数据集中,利用Python3.7、Keras、LSTM等工具,给出预测值与真实值的折线图。重点对近30日的数据进行比对,同时利用前置1日的方法,并且对真实回报、预测回报进行比对,进而发现LSTM模型对于比特币时间序列预测的不足。实证分析说明,LSTM对判断比特币市场的趋势是具备一定价值的,但由于影响比特币的因素非常多而复杂,仅仅依赖时间序列是远远无法达到较好目标的。