Analyzing Impact of Bitcoin Features to Bitcoin Price via Machine Learning Techniques

Seongwook Youn

doi:10.5626/KTCP.2019.25.7.329

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자료유형: 학술저널

저자정보: Seongwook Youn (Korea Nat"l Univ. of Transportation)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제7호

발행연도: 2019.7

수록면: 329 - 334 (6page)

DOI: 10.5626/KTCP.2019.25.7.329

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2009년에 처음 소개된 비트코인은 전 세계적으로 출시되어있는 암호 화폐들 중 가장 대중적이다. 출시 될 당시에 가치는 아주 낮았고, 다른 암호 화폐처럼 대중적이지도 않았다. 비트코인에 오늘날 많은 사람들이 관심을 가지고 있다. 비트코인은 일반 화폐와 교환될 수도 있고 지불 용도로 사용할 수도 있다. 비트코인은 많은 온라인 상점들과 온라인 서비스에서 통용되고 있다. 암호 화폐는 특정 당국에 의해 규정되지 않고 일반적인 수요와 공급에 따라 규정되지도 않는다. 비트코인은 최근에 상당한 성공을 이루었다. 비트코인 가격이 어느 주요한 요소들에 의해 결정되는지에 대한 호기심이 본 연구를 진행하게 되었다. 가장 대중적인 비트코인 디지털 월렛(www.blockchain.com) 으로부터 Blockchain Wallet API에 기반해서 데이터셋으로부터 특징들을 뽑았다. 머신러닝 기법으로 polynomial regression을 이용하여 특징들의 영향도를 계산하였다. 결과적으로 어떤 특징들이 비트코인 가격 변동과 연관이 깊은지 살펴봤다.

#비트코인 #블록체인 #머신러닝 #예측분석 #다항 회귀 #bitcoin #blockchain #machine learning #analysis of prediction #polynomial regression

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

Blockchain Wallet API [Online]. Available: http:// www.blockchain.com/explorer S. Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, 2008.

R. Jain, R. Nguyen, L. Tang, and T. Miller, Bitcoin Price Forecasting using Web Search and Social Media Data, Proc. of the SAS Global 2018 Conference, 2018. [Online]. Available: https://www.sas.com/ content/dam/SAS/support/en/sas-globalforum-proc eedings/2018/3601-2018.pdf D. Shah, and K. Zhang, Bayesian regression and Bitcoin [Online]. Available: https://arxiv.org/pdf/ 1410.1231.pdf I. Madan, S. Saluja, and Aojia Zhao, Automated Bitcoin Trading via Machine Learning Algorithms [Online]. Available: http://cs229.stanford.edu/proj2014/ Isaac%20Madan,%20Shaurya%20Saluja,%20Aojia%2 0Zhao,Automated%20Bitcoin%20Trading%20via%20 Machine%20Learning%20Algorithms.pdf

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