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Krugman, P. Zurück zum Zitat Kumar, Längeneinheit. Forecasting stock index movement: A comparison of support vector machines and random forest. Kumar, Längenmaß. Zurück zum Zitat Matviychuk, A. Fuzzy logic approach to identification and forecasting of financial time series using Elliott wave theory. Fuzzy Economic Review, 11 2 , 51— CrossRef Matviychuk, A. Matviychuk, A. Zurück zum Zitat McNally, S. Predicting the price of Bitcoin using machine learning Doctoral dissertation.

Patriotisch College of Ireland, Dublin. McNally, S. Zurück zum Zitat Okasha, Längeneinheit. Using support vector machines Maßeinheit financial time series forecasting. Statistics, 4 1 , 28— Okasha, Maßeinheit. Zurück zum Zitat Peng, Y. CrossRef Peng, Y. Zurück zum Zitat Persio, Liter. Multitask machine learning for financial forecasting. Persio, Maßeinheit.

Zurück zum Zitat Popper, N. Diskret gold: Bitcoin and the inside story of the misfits and millionaires trying to reinvent money. Popper, N. Zurück zum Zitat Rebane, J. Zurück zum Zitat Saxena, A. International Journal of Pure Applied Mathematics, 17 , — Saxena, A. Zurück zum Zitat Selmi, R. Efficiency or speculation? A dynamic analysis of the Bitcoin market. Economic Bulletin, 38 4 , — Selmi, R. Zurück zum Zitat Soloviev, V. Soloviev, V. Complex systems theory and crashes of cryptocurrency market.

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Zoll diesem Fall enthält diese und jene Update-Nachricht ein einzelner einzelnes Löschupdate.

Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
EDU $98,970 5.98% 0.0286 -0.76% $9.932979
INK $46,470,411,256 8.19% 0.0748 +0.26% $49.508322
SNT $74,319,424,671 10.17% 0.0212 -0.87% $29.355706
BOA $655,870,257,141 4.97% 0.0641 -0.99% $34.151974
IQ.cash $681,573,904,117 5.48% 0.0489 +0.31% $27.33580
MonaCoin $652,204 7.11% 0.0204 -0.28% $2.517520
QCX $262,834,380,724 9.68% 0.0771 +0.58% $45.360178
UPT $728,925 1.93% 0.0573 +0.39% $3.217177
BZNT $48,781,249,844 8.14% 0.0569 -0.96% $11.601825
BIFI $574,486,757,641 3.89% 0.0162 -0.97% $13.48633
CZR $450,909,529,668 9.12% 0.0603 +0.35% $13.867467
MSDT $583,434,182,674 0.94% 0.0119 +0.38% $1.136584
NUT $85,350 7.14% 0.0375 -0.73% $4.537818
UTT $439,154 3.76% 0.0581 -0.57% $39.955889
DBIX $400,803 1.86% 0.0396 +0.11% $0.507376
TSHP $568,146 7.28% 0.0613 -0.87% $7.711614
MEDIB $72,500 2.60% 0.0908 +0.88% $39.110719
Universal Protocol Token $31,591 2.68% 0.0864 +0.42% $29.596558
XZC $470,866 3.14% 0.0686 +0.15% $1.416196
CTSI $162,878 10.42% 0.0774 +0.44% $36.685645
PolySwarm $688,614 7.87% 0.0516 -0.84% $42.214860
XHV $829,823 7.65% 0.010 -0.98% $1.102116
ThriveToken $893,945,957,965 6.16% 0.0867 +0.25% $0.212655
SOLO $689,361,984,353 7.55% 0.012 +0.31% $40.948767
UP $727,801,328,412 3.25% 0.0207 +0.97% $42.871152
QLC $551,904,525,782 1.38% 0.0802 +0.43% $2.724323
Conceal $246,208,377,873 10.15% 0.0554 -0.41% $8.613104
Credits $811,109 0.71% 0.098 +0.25% $27.5142
BitMax Token $691,683 9.27% 0.0803 +0.30% $0.386950
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Erweiterte Suche. Springer Professional. Zurück zum Suchergebnis. Abstract Our study is devoted to the problems of the short-term forecasting cryptocurrency time series using machine learning ML approach.

Focus on studying of the financial time series allows to analyze the methodological principles, including the advantages and disadvantages of using ML algorithms. The advantange of the developed models is that their application does not impose rigid restrictions on the statistical properties of the studied cryptocurrencies time series, with only the past values of the target variable being used as predictors. Comparative analysis of the predictive ability of the constructed models showed that all the models adequately describe the dynamics of the cryptocurrencies with the mean absolute persentage error MAPE for the BART and MLP models averaging 3.

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4 Comments

  1. Dies kann zu einem Dump führen, da die zirkulierende Versorgung zunimmt. Und sie werden jeden Monat Token freischalten, denke ich.

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