Cryptocurrency Price Prediction using Twitter Sentiment Analysis
PES University（PES大学）
加密货币生态系统一直是许多社交媒体平台上讨论的中心，因为它具有明显的波动性和不同的观点。Twitter正迅速被用作新闻来源和比特币讨论的媒介。我们的算法试图使用历史价格和推文的情绪来预测比特币的价格。在这项研究中，我们开发了一个端到端模型，可以预测一组推文的情绪（使用基于Transformers的神经网络模型的双向编码器表示），并使用预测的情绪和其他指标（如历史加密货币价格数据，推文量，用户的追随者以及用户是否经过验证）预测比特币的价格（使用门控递归单位）。情绪预测给出了9.45%的平均绝对百分比误差，实时数据和测试数据的平均值。价格预测的平均绝对误差为3.6%。
2023-03-03 cs.AI cs.CL cs.LG
Cryptocurrency Price Prediction Using Parallel Gated Recurrent Units
College of Interdisciplinary Science and Technology（interdisciplinary 科学与技术学院）；University of Tehran（塔里班大学）；School of Science and Technology（科学与技术学院）；University of New England（新英格兰大学）
本文提出并行门控循环单元模型，用于提高加密货币价格预测的准确性和效率。
2025-12-27 cs.LG
Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation
UNSW Sydney（悉尼新南威尔士大学）
本文综述并评估了LSTM变体、CNN变体及Transformer等深度学习模型在加密货币价格预测中的表现，发现采用多变量方法的卷积LSTM在多项实验设置中预测准确性最佳。
2024-06-02 cs.LG q-fin.ST stat.ML
Analyzing Emotional Trends from X platform using SenticNet: A Comparative Analysis with Cryptocurrency Price
Instituto Politécnico Nacional (IPN), Centro de Investigación en Computación (CIC)（墨西哥国立理工学院，计算研究中心）
本研究利用SenticNet分析X平台情绪趋势，并与五种加密货币价格进行双周区间比较，发现情绪与币值存在显著相关性。
2024-05-06 cs.CL cs.LG
Time Series Analysis of Blockchain-Based Cryptocurrency Price Changes
Miami Dade College（迈阿密戴德学院）；University of Virginia（弗吉尼亚大学）；Florida A&M University（佛罗里达农工大学）
在本文中，我们将神经网络和人工智能（AI）应用于高风险加密货币的历史记录，以训练预测模型来猜测其价格。这篇论文的代码包含了一个笔记本，其中一个笔记本在历史数据的CSV文件输入程序后输出任何加密货币价格的时间序列图。另一个Mysteryter笔记本训练LSTM，或长短期记忆模型，以预测加密货币的收盘价。LSTM被输入收盘价，这是货币在一天结束时的价格，所以它可以从这些值中学习。Notebook创建两个集合：一个训练集和一个测试集，以评估结果的准确性。然后使用手动最小-最大缩放对数据进行归一化，以便模型不会出现任何偏差;这也提高了模型的性能。然后，模型使用三层进行训练-LSTM，dropout和密集层-通过50个训练时期最小化损失;从这个训练中，产生一个递归神经网络（RNN）并拟合到训练集。此外，还生成了每个时期的损失图，损失随着时间的推移而最小化。最后，笔记本绘制了一个红色的实际货币价格和蓝色的预测价格的线图。然后，对更多的加密货币重复该过程，以比较预测模型。LSTM的参数，例如epochs的数量和批量大小，被调整以尝试最小化均方根误差。
2022-02-19 cs.DC cs.LG
Improved Forecasting of Cryptocurrency Price using Social Signals
Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室）；University of Notre Dame（圣母大学）
社交媒体信号已成功用于开发大规模预测和预期分析。例如，预测股票市场价格和流感爆发。最近，社交数据被用来预测加密货币的价格波动，这是一种具有重大政治和经济影响的新型颠覆性技术。在本文中，我们利用并对比了来自多个社交平台GitHub和Reddit的社交信号的预测能力，特别是用户行为和通信模式，以预测开发人员和社区高度关注的三种加密货币的价格-比特币，以太坊和门罗币。我们评估了神经网络模型的性能，这些模型依赖于在历史价格数据和社会数据上训练的长短期记忆单元（LSTM），而非仅价格LSTM和基线自回归综合移动平均（ARIMA）模型，这些模型通常用于预测股票价格。我们的研究结果不仅表明，在预测每日硬币价格时，社交信号减少了错误，而且还表明Reddit官方社区（r/Bitcoin，r/Ethereum和r/Monero）评论中使用的语言是整体上最好的预测器。我们观察到，与以太坊（7%）和门罗币（8%）相比，模型在预测比特币（4%均方根误差）前一天的价格时更准确。
2019-07-01 cs.LG cs.SI q-fin.ST
Anticipating cryptocurrency prices using machine learning
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）；City, University of London（伦敦大学城市学院）；Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；University College London（伦敦大学学院）
机器学习和人工智能辅助交易在过去几年中引起了越来越多的兴趣。在这里，我们使用这种方法来测试加密货币市场的低效率可以被利用来产生异常利润的假设。我们分析了2015年11月至2018年4月期间$1,681$加密货币的每日数据。我们发现，在最先进的机器学习算法的帮助下，简单的交易策略优于标准基准。我们的研究结果表明，不平凡但最终简单的算法机制可以帮助预测加密货币市场的短期演变。
2018-11-09 cs.LG physics.soc-ph q-fin.GN
Causal Modelling of Cryptocurrency Price Movements Using Discretisation-Aware Bayesian Networks
School of Information Technology, Deakin University, Australia（信息技术学院，德坎大学，澳大利亚）；Deakin Business School, Deakin University, Australia（德坎商学院，德坎大学，澳大利亚）
本研究利用贝叶斯网络结合宏观金融指标与社交媒体信号对六种主要加密货币价格变动进行因果建模，通过系统比较54种离散化方案发现等区间两分箱方法预测性能最佳，并揭示了各币种不同的价格驱动模式。
2025-08-20 cs.LG q-fin.ST
Causality between Sentiment and Cryptocurrency Prices
IISER Pune（印度科学教育与研究学院浦那分院）；IIT Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）
该研究结合短文本主题建模与情感分析技术，挖掘Twitter文本中的加密货币相关叙事，发现其与加密货币价格存在强关联，衔接了叙事经济学与消费者行为叙事研究的新方向。
2023-06-09 cs.CL cs.LG q-fin.CP
FinBERT-BiLSTM: A Deep Learning Model for Predicting Volatile Cryptocurrency Market Prices Using Market Sentiment Dynamics
FinBERT-BiLSTM模型结合双向LSTM与FinBERT，利用市场情绪动态提升加密货币价格预测精度，为投资者提供更可靠的决策支持。
2024-11-02 cs.LG q-fin.TR
Deep Learning and NLP in Cryptocurrency Forecasting: Integrating Financial, Blockchain, and Social Media Data
Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学）；Bucharest University of Economic Studies（布加勒斯特经济研究大学）
本文整合金融、区块链及Twitter、Reddit文本数据，采用BART MNLI等深度学习NLP模型预测比特币和以太坊，并以局部极值与日价格变动为目标，提升了预测精度、收益和夏普比率。
2024-10-25 cs.LG q-fin.ST stat.ML
Forecasting Cryptocurrency Prices using Contextual ES-adRNN with Exogenous Variables
Czestochowa University of Technology（琴斯托霍瓦工业大学）
本文提出结合指数平滑与带注意力扩张循环单元的分层扩张RNN的混合上下文模型，利用外生变量和代表性序列信息动态调整预测，生成加密货币多时间跨度的点预测与区间预测，在15种加密货币数据集上与统计及机器学习模型对比。
2025-04-11 cs.AI cs.LG
CryptoPulse: Short-Term Cryptocurrency Forecasting with Dual-Prediction and Cross-Correlated Market Indicators
College of Engineering and Computer Science（工程与计算机科学学院）；Texas A&M University-Corpus Christi（德克萨斯A&M大学-科斯蒂斯）
本文提出CryptoPulse双重预测机制，融合宏观波动、技术指标与市场情绪细化预测，实现短期加密货币价格预测并优于十种对比方法。
2025-03-31 cs.LG q-fin.PR
Leveraging Time Series Categorization and Temporal Fusion Transformers to Improve Cryptocurrency Price Forecasting
Yazd University（亚兹德大学）；New York Institute of Technology（纽约理工学院）
本研究提出利用时间序列分类和基于注意力机制的深度学习模型预测加密货币价格，并结合其他加密货币数据解决数据量不足问题，从而提高各子序列类别的预测准确性。
2024-12-19 cs.CE cs.LG q-fin.ST
Dynamic Bayesian Networks for Predicting Cryptocurrency Price Directions: Uncovering Causal Relationships
School of Information Technology, Deakin University（德克萨斯大学信息技术学院）；Deakin Business School, Deakin University（德克萨斯大学商学院）
针对加密货币价格波动大、受外部因素影响难预测的问题，提出基于动态贝叶斯网络（DBN）的方法揭示多特征因果关系，对六种热门加密货币研究后发现DBN显著优于五种基准模型。
2024-10-28 cs.AI cs.LG q-fin.ST
KryptoOracle: A Real-Time Cryptocurrency Price Prediction Platform Using Twitter Sentiments
University of Waterloo（滑铁卢大学）
比特币等加密货币正变得越来越受欢迎，已被广泛用作金融交易和资产转移验证等领域的交换媒介。然而，一直缺乏解决方案，可以支持实时的价格预测以应对高汇率波动，处理大量异构数据量，包括社交媒体情绪，同时支持实时的容错和持久性，并提供实时的适应学习算法以应对新的价格和情绪数据。在本文中，我们介绍了KryptoOracle，一种基于Twitter情绪的新型实时的自适应加密货币价格预测平台。集成和模块化平台基于（i）基于Spark的架构，其以持久和容错的方式处理大量的传入数据;（ii）支持情感分析的方法，其可以实时的响应大量的自然语言处理查询;以及（iii）基于在线学习的预测方法，其中模型调整其权重以应对新的价格和情绪。除了提供架构设计，本文还描述了KryptoOracle平台的实现和实验评估。总的来说，拟议的平台可以帮助加快决策，发现新的机会，并根据可用的和越来越大的财务数据量和种类提供更及时的见解。
2020-02-21 cs.CL cs.LG q-fin.ST
Enhancing Price Prediction in Cryptocurrency Using Transformer Neural Network and Technical Indicators
K.N. Toosi University of Technology（K.N. 图西理工大学）
本研究提出融合技术指标、带FAVOR+的Performer网络与BiLSTM的加密货币价格预测方法，在多主流币种的小时/日级数据上表现优于现有模型，提升了预测性能与计算效率。
2024-03-06 cs.AI cs.LG q-fin.CP
A Multisource Fusion Framework for Cryptocurrency Price Movement Prediction
School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran（塔里斯坦大学电气与计算机工程学院）；Department of Chemistry, Isfahan University of Technology（伊斯法罕技术大学化学系）；Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系）；Department of Computer Science and Engineering, Sejong University（世宗大学计算机科学与工程系）
针对加密货币价格预测的波动性挑战，提出整合定量金融指标与X平台定性情绪信号的多源融合框架，通过FinBERT和BiLSTM实现分析与依赖捕捉，在比特币数据集上准确率达96.8%，优于单源模型。
2025-08-25 cs.AI cs.LG
Cryptocurrency Portfolio Management with Deep Reinforcement Learning
Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学）
投资组合管理是将一定数量的资金配置到不同的金融投资产品中的决策过程。加密货币是政府发行货币的电子和分散的替代品，比特币是加密货币最着名的例子。本文提出了一种无模型的卷积神经网络，以一组金融资产的历史价格作为输入，输出该组资产的组合权重。该网络使用来自加密货币交易所的0.7年价格数据进行训练。训练以强化的方式进行，最大化累积回报，这被视为网络的奖励函数。在同一市场进行交易周期为30分钟的回测交易实验，在1.8个月的时间内实现10倍的回报。最后，利用最近发表的一些投资组合选择策略进行了同样的回测，并与神经网络的回测结果进行了比较。该网络不仅限于加密货币，还可以应用于任何其他金融市场。
2017-05-11 cs.LG
Deep State-Space Model for Predicting Cryptocurrency Price
Indraprastha Institute of Information Technology-Delhi（德里英德拉普拉斯塔信息技术学院）；Inria Saclay（法国国家信息与自动化研究所萨克雷分部）；University Paris Saclay（巴黎萨克雷大学）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）
本文提出一种结合状态空间模型概率公式与深度神经网络函数逼近能力的深度状态空间模型，用于预测日前加密货币价格，实验表明其在准确率上优于现有基准方法。
2023-11-21 cs.LG q-fin.ST stat.AP
Adaptive Temporal Fusion Transformers for Cryptocurrency Price Prediction
Department of Computer Engineering（计算机工程系）；Yazd University（亚兹德大学）；Department of Computer Science（计算机科学系）；New York Institute of Technology（纽约理工学院）
本文提出自适应时间融合Transformer方法，利用动态子序列分割和基于模式的分类来增强加密货币短期价格预测，在ETH-USDT数据上显著优于基线模型。
2025-09-06 cs.CE cs.LG q-fin.ST
Enhancing Cryptocurrency Market Forecasting: Advanced Machine Learning Techniques and Industrial Engineering Contributions
University of Central Florida（中佛罗里达大学）
本文系统回顾了2014至2024年加密货币价格预测中的机器学习方法，涵盖线性模型、树模型、transformers及大语言模型，并强调工业工程师在流程优化、效率提升和风险缓解方面对改进预测模型的关键贡献。
2024-10-18 cs.LG
A Novel Hybrid Approach Using an Attention-Based Transformer + GRU Model for Predicting Cryptocurrency Prices
School of Mathematics and Statistics, Carleton University（数学与统计学学院，卡尔顿大学）
本文提出一种结合注意力Transformer和GRU的深度学习混合模型，利用历史价格、交易量和恐惧与贪婪指数预测比特币和以太坊价格，实验表明其准确率优于RBFN、GRNN、BiLSTM和BiGRU等基线模型。
2025-04-29 cs.LG stat.AP
AI-Assisted Investigation of On-Chain Parameters: Risky Cryptocurrencies and Price Factors
Koç University（科奇大学）；Dokuz Eylül University（多库兹·埃于尔大学）；Niuversity
本文利用历史链上数据、相关性分析、聚类与多种分类模型，识别加密货币价格影响因素并预测风险币种，K-Nearest Neighbor 取得76%的最佳 f1-score。
2023-08-11 cs.AI cs.CR cs.LG
Developing Cryptocurrency Trading Strategy Based on Autoencoder-CNN-GANs Algorithms
Marvellous Creature Inc（Marvellous Creature 公司）；UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
本文提出一种结合去噪自编码器、一维CNN和GANs的加密货币交易策略，通过过滤降噪、特征提取与生成对抗建模，预测大幅价格波动的可能性和方向，实证验证了机器学习在金融序列模式发现中的有效性。
2025-07-21 cs.LG q-fin.ST
A Deep Learning Approach to Predict the Fall [of Price] of Cryptocurrency Long Before its Actual Fall
针对加密货币市场高波动风险的问题，提出一种深度学习模型，通过计算风险因子并与CNN、LSTM等模型对比，其RMSE值更优，能帮助投资者更好地交易加密货币资产。
2024-11-30 cs.CV cs.LG q-fin.ST
Prediction Of Cryptocurrency Prices Using LSTM, SVM And Polynomial Regression
Widyatama University（维达亚塔马大学）
本研究针对加密货币价格波动大、投资风险高的问题，构建LSTM、SVM和多项式回归三种预测模型，以均方误差为基准对比性能，发现采用线性核的SVM均方误差仅0.02，表现最优。
2024-03-06 cs.LG q-fin.ST
crypto price prediction using lstm+xgboost
Dept. of Management ABV-IIITM Gwalior（管理学院 ABV-IIITM 加尔瓦尔）
本研究提出一种集成LSTM和XGBoost的混合模型用于加密货币价格预测，通过结合历史数据与辅助特征，在多种加密货币数据集上验证了其优于单一模型和传统方法的预测性能。
2025-06-27 cs.LG
Social Media Sentiment Analysis for Cryptocurrency Market Prediction
Autonio Foundation Ltd.（Autonio基金会有限公司）；SingularityNET Foundation（SingularityNET基金会）；Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学）
在本文中，我们探索了不同的自然语言处理模型的可用性，用于社交媒体的情感分析应用于金融市场预测，使用加密货币领域作为参考。我们研究了不同的情绪指标如何与比特币的价格走势相关。为此，我们探索了不同的方法来计算文本中的情感度量，发现其中大多数对于这个预测任务来说都不是很准确。我们发现，其中一个模型的性能优于其他20多个公共模型，并且由于其可解释性，可以有效地对其进行微调。因此，我们确认，可解释的人工智能和自然语言处理方法可能比不可解释和不可解释的方法更有实际价值。最后，我们分析了不同情绪指标与价格走势之间的潜在因果关系。
2022-04-19 cs.CL cs.LG cs.SI
An adaptive network-based approach for advanced forecasting of cryptocurrency values
Newcastle University（纽卡斯尔大学）；Kent State University（肯特州立大学）
本文提出基于ANFIS的架构，利用BTC、ETH及其dominance的日线数据，通过混合和反向传播算法及多种聚类方法，实现未来七天加密货币价格的短期预测。
2024-02-04 cs.CE cs.CR cs.LG
Predicting Market Trends with Enhanced Technical Indicator Integration and Classification Models
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Fordham University（福特汉姆大学）；University of Sharjah（沙迦大学）；University of North Texas（北德克萨斯大学）
本研究提出一种基于分类的机器学习模型，利用技术指标预测加密货币市场趋势，准确率达92%以上。
2025-11-28 cs.LG
Interplay between Cryptocurrency Transactions and Online Financial Forums
atlanTTic Research Center, University of Vigo（维戈大学atlanTTic研究中心）
本文通过分析 Bitcointalk 论坛活动与比特币价格波动之间的直接关系，证明论坛数据可用于解释金融事件、检测异常行为并辅助预测 BTC 价值，为个人在非监管市场中的投资提供支持。
2023-11-27 cs.CY cs.LG q-fin.GN
Exploring Microstructural Dynamics in Cryptocurrency Limit Order Books: Better Inputs Matter More Than Stacking Another Hidden Layer
University of Chicago（芝加哥大学）
该研究基于Bybit的BTC/USDT高频LOB数据比较传统模型与深度架构，发现预处理和特征工程比堆叠网络层更能提升短期价格预测。
2025-06-09 cs.LG q-fin.TR
CryptoMamba: Leveraging State Space Models for Accurate Bitcoin Price Prediction
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California（电气与计算机工程系，南加州大学）
本文提出基于Mamba的状态空间模型CryptoMamba，用于捕捉比特币价格序列中的长程依赖，在提升预测精度和跨市场泛化能力的同时，结合交易算法验证了其实际金融应用价值。
2025-05-04 cs.AI cs.CE cs.LG
Bitcoin's Edge: Embedded Sentiment in Blockchain Transactional Data
King’s College London（伦敦国王学院）；University of Nottingham（诺丁汉大学）
针对加密货币区块链隐藏内容分析的局限，该研究采用自然语言处理和多种机器学习技术提取交易数据中的公众情绪，首次展示其对加密货币价格的预测能力，发现比特币较以太坊存在信息优势。
2025-04-18 cs.CE cs.CR cs.CY
Algorithmic Trading Using Continuous Action Space Deep Reinforcement Learning
Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）
在金融市场交易中，价格走势预测一直是交易者关注的问题之一。为了增加利润，他们可以分析历史数据并预测价格走势。庞大的数据量和它们之间的复杂关系导致我们使用算法交易和人工智能。本文旨在提供一种使用双延迟DDPG（TD3）和每日收盘价的方法，以实现股票和加密货币市场的交易策略。与之前使用离散动作空间强化学习算法的研究不同，TD3是连续的，提供了头寸和交易股票的数量。在这项研究中，股票（亚马逊）和加密货币（比特币）市场都被用来评估所提出的算法的性能。使用TD 3实现的策略与使用技术分析，强化学习，随机和确定性策略的一些算法进行了比较，通过两个标准指标，回报率和夏普比率。结果表明，采用位置和交易股票的数量可以提高基于上述指标的交易系统的性能。
2022-10-07 cs.LG q-fin.TR
Quantifying Cryptocurrency Unpredictability: A Comprehensive Study of Complexity and Forecasting
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
本文针对加密货币时间序列的单变量可预测性展开研究，结合复杂性度量与多模型预测分析莱特币等五种加密货币的美元汇率，发现其特征接近布朗噪声且可预测性低，简单模型预测表现优于复杂模型，为市场预测挑战提供新见解。
2025-02-13 cs.LG q-fin.CP q-fin.ST
A Blockchain Transaction Graph based Machine Learning Method for Bitcoin Price Prediction
The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）
比特币作为最受欢迎的加密货币之一，最近吸引了投资者的广泛关注。因此，比特币价格预测任务是一个新兴的学术话题，可以提供有价值的见解和建议。现有的比特币预测工作大多基于琐碎的特征工程，即从多个领域手动设计特征或因素，包括Bticoin区块链信息，金融和社交媒体情绪。特征工程不仅需要大量的人力，而且直观设计的特征的有效性也不能得到保证。本文旨在挖掘比特币交易中编码的丰富模式，并提出k阶交易图来揭示不同范围下的模式。我们提出了基于事务图的特征来自动编码模式。提出了一种新的预测方法来接受这些特征并进行价格预测，该方法可以利用不同历史时期的特定模式。对比实验结果表明，该方法优于最新的最先进的方法。
2020-08-21 cs.CE cs.LG cs.SI
Comparison of different Artificial Neural Networks for Bitcoin price forecasting
KIT（卡尔斯鲁厄理工学院）
本研究探讨了使用人工神经网络预测加密货币收益率时不同序列长度对准确性的影响，通过设定MAE阈值过滤微小收益率并比较四种不同时间序列长度，揭示了序列长度对预测准确性的影响及优化潜力。
2024-07-25 cs.AI cs.LG
Predicting the Price Movement of Cryptocurrencies Using Linear Law-based Transformation
Wigner Research Centre for Physics（维格纳物理研究中心）；Corvinus University of Budapest（布达佩斯考文纽斯大学）
本文提出并验证了线性定律特征空间变换（LLT）方法，通过币安交易所四种加密货币的1分钟数据，结合10折交叉验证的传统机器学习分类，显著提升了日内价格变动预测的准确性。
2023-04-27 cs.AI cs.CV cs.LG
Real-Time Prediction of BITCOIN Price using Machine Learning Techniques and Public Sentiment Analysis
International Islamic University Malaysia（马来西亚国际伊斯兰大学）
比特币是第一个数字分散的加密货币，近年来市价总值大幅增长。本文的目的是通过机器学习技术和情绪分析来确定比特币在美元中的可预测价格方向。Twitter和Reddit吸引了研究人员的大量关注，以研究公众情绪。我们将情绪分析和监督机器学习原理应用于从Twitter和Reddit帖子中提取的推文，并分析了推文中比特币价格走势与情绪之间的相关性。我们探索了几种使用监督学习的机器学习算法，以开发预测模型并提供对未来市场价格的信息分析。由于难以评估时间序列（ARIMA）模型的确切性质，因此通常很难做出适当的预测。然后，我们继续使用长短期记忆细胞（LSTM）实现递归神经网络（RNN）。因此，我们使用长短期记忆（LSTM）技术分析了比特币价格的时间序列模型预测，并将比特币价格的可预测性和比特币推文的情绪分析与标准方法（ARIMA）进行了比较。LSTM的RMSE（均方根误差）为198.448（单特征）和197.515（多特征），而ARIMA模型的RMSE为209.263，这表明具有多特征的LSTM显示出更准确的结果。
2020-06-18 cs.LG q-fin.ST
