Abstract-Målet med detta papper är att fastställa med vilken exakt riktning Bitcoin priset i USD kan förutspås. Prisuppgifterna hämtas från Bitcoin Price Index. Uppgiften uppnås med varierande grad av framgång genom införandet av ett Bayesian optimerat återkommande neurala nätverk (RNN) och ett Long Short Term Memory (LSTM) nätverk. LSTM uppnår den högsta klassificeringsnoggrannheten på 52% och en RMSE på 8%. Den populära ARIMA-modellen för tidsserieprognoser genomförs som en jämförelse med modellerna för djupinlärning. Som förväntat överträffar de icke-linjära djupinlärningsmetoderna ARIMA-prognosen som fungerar dåligt. Slutligen, båda deep learning modeller är riktvärden på både en GPU och en CPU med utbildningstiden på GPU överträffar CPU genomförande med 67,7%.
McNanny m.fl. REF har använt återkommande neurala nätverk (RNN), lång kort tid minne (LSTM) nätverk och ARIMA-modell för att förutsäga riktningen för Bitcoin priset i USD.
Predicting the Price of Bitcoin Using Machine Learning
{'venue': '2018 26th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP)', 'journal': '2018 26th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}