Εκτίμηση τιμής κρυπτονομισμάτων με βαθιά ενισχυτική μάθηση
Creators: name: Χαντζαρίδης, Κύδων Στέφανου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Κρυπτονομίσματα
Τεχνική Ανάλυση
Πρόβλεψη τιμής
Cryptocurrency
Technical Analysis
Price Prediction

description: Τα κρυπτονομίσματα βασίζονται σε ένα αποκεντρωμένο σύστημα που διασφαλίζει την ασφάλεια μιας συναλλαγής και την προϋπόθεση πως οι συμμετέχοντες σε αυτή τη συναλλαγή έχουν τα χρήματα που ισχυρίζονται πως έχουν. Πλέον, τα ψηφιακά αυτά νομίσματα αποτελούν μέσω συναλλαγής. Η συναλλαγή αυτή γίνεται μέσω ενός δικτύου. Αυτό το δίκτυο δε βασίζεται σε καμία αρχή, όπως μια τράπεζα ή μια κυβέρνηση για την υποστήριξη ή συντήρηση του. Η εγκυρότητα και η ασφάλεια ενός κρυπτονομίσματος, διασφαλίζεται από το blockchain. Tο blockchain ελέγχει την εγκυρότητα των νομισμάτων που έχει ένα κρυπτονόμισμα. Τα κρυπτονομίσματα έχουν κερδίσει αυξανόμενη προσοχή τα τελευταία χρόνια, τόσο ως νέα μορφή ψηφιακού νομίσματος όσο και ως αναδυόμενη κατηγορία περιουσιακών στοιχείων στις χρηματοπιστωτικές αγορές. Ως αποτέλεσμα, υπάρχει ένα αυξανόμενο ενδιαφέρον για την πρόβλεψη των κινήσεων των τιμών των κρυπτονομισμάτων. Αυτή η διατριβή εστιάζει στη ρύθμιση των πιο δημοφιλών τεχνικών δεικτών και στην ανάπτυξη μιας προσέγγισης βασισμένης σε βαθιά μάθηση για την εκτίμηση των τιμών των κρυπτονομισμάτων. Η πρόβλεψη αξίας κρυπτονομισμάτων είναι ένα πρόβλημα παλινδρόμησης (regression). Στη μηχανική μάθηση, η παλινδρόμηση (regression) είναι ένας τύπος εποπτευόμενης μαθησιακής εργασίας που περιλαμβάνει την πρόβλεψη μιας συνεχούς μεταβλητής εξόδου με βάση μία ή περισσότερες μεταβλητές εισόδου. Στην παλινδρόμηση, ο στόχος είναι να μάθουμε μια αντιστοίχιση από τις μεταβλητές εισόδου στη μεταβλητή εξόδου που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να γίνουν προβλέψεις σε νέα, αόρατα δεδομένα. Τα προβλήματα παλινδρόμησης μπορεί να είναι είτε γραμμικά είτε μη γραμμικά, ανάλογα με τη σχέση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου και εξόδου. Τα μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης υποθέτουν ότι η σχέση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου και εξόδου είναι γραμμική, ενώ τα μοντέλα μη γραμμικής παλινδρόμησης μπορούν να συλλάβουν πιο περίπλοκες, μη γραμμικές σχέσεις. Τα μοντέλα παλινδρόμησης μπορούν να εκπαιδευτούν χρησιμοποιώντας μια ποικιλία αλγορίθμων βελτιστοποίησης, συμπεριλαμβανομένου του gradient descent και των παραλλαγών του. Η παλινδρόμηση είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη τεχνική στη μηχανική μάθηση, με εφαρμογές σε τομείς όπως τα οικονομικά, τα οικονομικά και η μηχανική. Η τεχνική ανάλυση χρησιμοποιείται συνήθως στις χρηματοπιστωτικές αγορές. Συγκεκριμένα, εξετάζεται η αποτελεσματικότητα διαφόρων τεχνικών δεικτών στην καλύτερη πρόβλεψη των τιμών των κρυπτονομισμάτων. Προκειμένου να επιλεγεί η καλύτερη τιμή για την παράμετρο παραθύρου για κάθε τεχνικό δείκτη, εκτελέσθηκε μια διαδικασία βελτιστοποίησης και επιλέχθηκε η καλύτερη τιμή με βάση τεσσάρων μετρικών: Transaction Error, Sortino Ratio, Drawdown, and Log PNL. Χρησιμοποιώντας τους τεχνικούς δείκτες μετά την διαδικασία βελτιστοποίησης ως χαρακτηριστικά εισόδου, τρία μοντέλα βαθιάς εκμάθησης - Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), δίκτυα μακροπρόθεσμης βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM) και προσωρινά συνελικτικά δίκτυα (TCN) – εκπαιδεύθηκαν για την πρόβλεψη τιμών κρυπτονομισμάτων. Αυτή η διαδικασία εφαρμόστηκε για οκτώ κρυπτονομίσματα. Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs) είναι μια υποκατηγορία νευρωνικών δικτύων. Αυτή η υποκατηγορία βασίζεται επίσης στη βαθιά μάθηση και χρησιμοποιούνται κυρίως σε προβλήματα αναγνώρισης εικόνων και επεξεργασία/αξιοποίηση/δημιουργία εικόνων γενικότερα λόγω της καλής τους απόδοσης και του χαμηλού κόστους. Το κύριο στρώμα αυτών των δικτύων είναι το συνελικτικό στρώμα (Convolutional Layer). Στο στρώμα αυτό υπάρχουν προσδιορισμένα φίλτρα (filter), τα οποία είναι πίνακες n x n, τα κελιά τους έχουν συνδυασμούς από τιμές -1, 0 και 1. Κάθε φίλτρο ανάλογα με τις τιμές στα κελιά του ασκεί και διαφορετική αλλαγή στην δοθέντα εικόνα. Η εικόνα εκφράζεται με ένα array. Το φίλτρο «έρχεται μπροστά» από μέρος του array που αντιπροσωπεύει την εικόνα, και με την πράξη της συνέλιξης, κωδικοποιεί την πληροφορία και την αποθηκεύει σε ένα κελί εξόδου. Τα φίλτρα περνάνε όλη την εικόνα κάνοντας την ίδια διαδικασία και την κωδικοποιούν. Το αποτέλεσμα αυτής της διαδικασίας είναι array μικρότερων(συνήθως) ή ίσων διαστάσεων. Τα νευρωνικά δίκτυα Long Short-Term Memory (LSTM) είναι ένας τύπος επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου (RNN) που έχουν σχεδιαστεί για να χειρίζονται το πρόβλημα των διαβαθμίσεων που μπορεί να προκύψουν στα παραδοσιακά RNN. Τα LSTM είναι ικανά να διατηρούν μακροπρόθεσμη μνήμη με την πάροδο του χρόνου και είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για εργασίες που απαιτούν από το μοντέλο να θυμάται πληροφορίες από προηγούμενες χρονικές περιόδους σε μια ακολουθία. Αυτό το επιτυγχάνουν χρησιμοποιώντας μια κυψέλη μνήμης, η οποία ελέγχεται από τρεις διαφορετικές πύλες (πύλες εισόδου, εξόδου και λήψεως) που ρυθμίζουν τη ροή των πληροφοριών. Αυτές οι πύλες επιτρέπουν στα LSTM να θυμούνται ή να ξεχνούν επιλεκτικά πληροφορίες όπως απαιτείται, καθιστώντας τις εξαιρετικά αποτελεσματικές για μια ποικιλία εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της αναγνώρισης ομιλίας και της πρόβλεψης χρονοσειρών. Τα προσωρινά συνελικτικά δίκτυα (TCN) είναι ένας τύπος συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN) που έχουν σχεδιαστεί για να χειρίζονται διαδοχικά δεδομένα με ποικίλα μήκη, όπως χρονοσειρές ή επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Τα TCN χρησιμοποιούν 1D διευρυμένες περιελίξεις για την επεξεργασία της ακολουθίας εισόδου, η οποία τους επιτρέπει να συλλαμβάνουν αποτελεσματικά τόσο τις βραχυπρόθεσμες όσο και τις μακροπρόθεσμες χρονικές εξαρτήσεις. Οι διευρυμένες συνελίξεις έχουν ένα δεκτικό πεδίο που αυξάνεται εκθετικά με κάθε επίπεδο, επιτρέποντας στο δίκτυο να επεξεργάζεται αποτελεσματικά αλληλουχίες διαφορετικού μήκους χωρίς την ανάγκη επαναλαμβανόμενων συνδέσεων ή στρωμάτων συγκέντρωσης. Τα TCN χρησιμοποιούν επίσης υπολειπόμενες συνδέσεις, παρόμοιες με αυτές στο ResNet, για να βελτιώσουν τη σταθερότητα και την απόδοση του δικτύου. Τα TCN έχουν αποδειχθεί ότι επιτυγχάνουν αποτελέσματα τελευταίας τεχνολογίας σε μια ποικιλία διαδοχικών εργασιών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης ομιλίας, της δημιουργίας μουσικής και της αυτόματης μετάφρασης. Σαν τελευταίο βήμα, διεξάχθηκε μια διαδικασία αξιολόγησης με προσομοίωση συναλλαγών με limit orders που ορίστηκαν με βάση τις προβλέψεις των υψηλών και χαμηλών τιμών των κρυπτονομισμάτων που παρήχθησαν από τα νευρωνικά δίκτυα (CNN, TCN, LSTM). Αυτή η προσομοίωση παρέχει πληροφορίες για τις πρακτικές επιπτώσεις της προσέγγισης που βασίζεται σε βαθιά μάθηση και καταδεικνύει τις δυνατότητές της για χρήση σε σενάρια συναλλαγών κρυπτονομισμάτων πραγματικού κόσμου. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι η προσέγγιση που βασίζεται σε βαθιά μάθηση σε συνδυασμό με βελτιστοποιημένους τεχνικούς δείκτες αποφέρει καλύτερα αποτελέσματα σε σύγκριση με τις μη αυτόματες στρατηγικές ή τις στρατηγικές που βασίζονται σε τεχνικούς δείκτες με προεπιλεγμένη τιμή παραθύρου. Συνολικά, αυτή η διατριβή συμβάλλει στον αυξανόμενο όγκο έρευνας για την εκτίμηση των τιμών κρυπτονομισμάτων και παρουσιάζει μια πρακτική προσέγγιση για την βελτιστοποίηση τεχνικών δεικτών σε συνδυασμό με την εφαρμογή μοντέλων βασισμένων σε βαθιά μάθηση για αυτήν την εργασία στο πλαίσιο των συναλλαγών που αφορούν τα κρυπτονομίσματα.
description: Cryptocurrencies are a decentralized system that ensures the security of a transaction and the premise that the participants in that transaction have the money they claim to have. These digital currencies are medium of exchange. Transactions in this field are done over a network. This network does not rely on any authority such as a bank or government to support or maintain it. The validity and security of a cryptocurrency is ensured by the blockchain. The blockchain checks the validity of the coins that a cryptocurrency has. Cryptocurrencies have gained increasing attention in recent years, both as a new form of digital currency and as an emerging asset class in financial markets. As a result, there is a growing interest in predicting the price movements of cryptocurrencies. This theses focuses on tuning of the most trended technical indicators and developing a deep learning-based approach for cryptocurrency price estimation. Predict cryptocurrencies value is a regression problem. In machine learning, regression is a type of supervised learning task that involves predicting a continuous output variable based on one or more input variables. In regression, the goal is to learn a mapping from the input variables to the output variable that can be used to make predictions on new, unseen data. Regression problems can be either linear or nonlinear, depending on the relationship between the input and output variables. Linear regression models assume that the relationship between the input and output variables is linear, while nonlinear regression models can capture more complex, nonlinear relationships. Regression models can be trained using a variety of optimization algorithms, including gradient descent and its variants. Regression is a widely used technique in machine learning, with applications in fields such as finance, economics, and engineering. Technical analysis is commonly used in financial markets. Technical Indicators adapted to the cryptocurrency domain. Specifically, the effectiveness of various technical indicators in predicting cryptocurrency prices is examined. In order to choose the best value for window parameter for every technical indicator, a tuning process is performed and the best value was chosen based on four metrics: Transaction Error, Sortino Ratio, Drawdown, and Log PNL. Using tuned technical indicators as input features, three deep learning models - Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Temporal Convolutional Networks (TCNs) - are trained to predict cryptocurrency prices. The performance of these models is evaluated on historical cryptocurrency. This process applied for eight cryptocurrencies. Convolutional neural networks (CNNs) are a subclass of neural networks. This subclass is also based on deep learning and they are mainly used in image recognition problems and image processing/utilization/generation in general due to their good performance and low cost. The main layer of these networks is the Convolutional Layer. In this layer there are specified filters, which are n x n matrices, their cells have combinations of values -1, 0 and 1. Each filter, depending on the values in its cells, also applies a different change to the given image. The image is represented by an array. The filter "comes forward" from part of the array representing the image, and by the act of convolution, encodes the information and stores it in an output cell. The filters go through the whole image doing the same process and encode it. The result of this process is arrays of smaller (usually) or equal dimensions Long ShortTerm Memory (LSTM) neural networks are a type of recurrent neural network (RNN) that are designed to handle the issue of vanishing gradients that can occur in traditional RNNs. LSTMs are capable of maintaining long-term memory over time and are especially useful for tasks that require the model to remember information from earlier in a sequence. They achieve this by using a memory cell, which is controlled by three different gates (input, output, and forget gates) that regulate the flow of information. These gates allow LSTMs to selectively remember or forget information as needed, making them highly effective for a variety of applications, including natural language processing, speech recognition, and time series prediction. Temporal Convolutional Networks (TCN) are a type of convolutional neural network (CNN) that are designed to handle sequential data with varying lengths, such as time series or natural language processing. TCNs use 1D dilated convolutions to process the input sequence, which allows them to effectively capture both short-term and long-term temporal dependencies. Dilated convolutions have a receptive field that increases exponentially with each layer, allowing the network to effectively process sequences of different lengths without the need for recurrent connections or pooling layers. TCNs also use residual connections, similar to those in ResNet, to improve the stability and performance of the network. TCNs have been shown to achieve state-of-the-art results on a variety of sequential data tasks, including speech recognition, music generation, and machine translation. In the final part of the project, an evaluation process is conducted by simulating trading actions with limit orders that were set based on the price predictions of highs and lows of the cryptocurrency made from the neural networks (CNN, TCN, LSTM). This simulation provides insights into the practical implications of the deep learning-based approach and demonstrates its potential for use in real-world cryptocurrency trading scenarios. The results demonstrate that the deep learning-based approach combined with tuned technical indicators yields higher profits compared to manual strategies or strategies with technical indicators with default window value. Overall, this theses contributes to the growing body of research on cryptocurrency price estimation and presents a practical approach for implementing deep learning-based models for this task in the context of cryptocurrency trading.