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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 電機資訊學院
  3. 資訊工程學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/86688
標題: 使用XGboost預測加密貨幣價格及設計交易策略
Cryptocurrency Price Prediction and Trading Strategy Designs Using XGboost
作者: Yang-Ching Lin
林洋慶
指導教授: 呂育道(Yuh-Dauh Lyuu)
關鍵字: XGBoost,機器學習,比特幣,價格預測,交易策略,
XGBoost,machine learning,bitcoin,price prediction,trading strategy,
出版年 : 2022
學位: 碩士
摘要: 本研究以比特幣價格預測為標的,運用XGBoost (extreme gradient boosting)機器學習演算法,透過大量歷史的價格資料,添加常見的技術指標特徵,藉由模型的訓練,預測未來的價格。本論文提出「三次交易順勢策略」,對比買進後持有及其他常見的技術指標交易策略報酬率為佳。
This thesis predicts bitcoin prices using the XGBoost (extreme gradient boosting) machine learning algorithm and common technical indicators. It then proposes the three-consecutive-signal trading strategy with same path strategy, which compares favorably with the buy-and-hold and other common technical indicator trading strategies.
URI: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/86688
DOI: 10.6342/NTU202201804
全文授權: 同意授權(全球公開)
電子全文公開日期: 2022-08-10
顯示於系所單位:資訊工程學系

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