Cryptocurrency automatic trading research by using facebook deep learning algorithm

홍성혁

doi:https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.11.359

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자료유형: 학술저널

저자정보: 홍성혁 (백석대학교)

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제19권 제11호

발행연도: 2021.11

수록면: 359 - 364 (6page)

DOI: https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.11.359

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Recently, research on predictive systems using deep learning and machine learning of artificial intelligence is being actively conducted. Due to the development of artificial intelligence, the role of the investment manager is being replaced by artificial intelligence, and due to the higher rate of return than the investment manager, algorithmic trading using artificial intelligence is becoming more common. Algorithmic trading excludes human emotions and trades mechanically according to conditions, so it comes out higher than human trading yields when approached in the long term. The deep learning technique of artificial intelligence learns past time series data and predicts the future, so it learns like a human and can respond to changing strategies. In particular, the LSTM technique is used to predict the future by increasing the weight of recent data by remembering or forgetting part of past data. fbprophet, an artificial intelligence algorithm recently developed by Facebook, boasts high prediction accuracy and is used to predict stock prices and cryptocurrency prices. Therefore, this study intends to establish a sound investment culture by providing a new algorithm for automatic cryptocurrency trading by analyzing the actual value and difference using fbprophet and presenting conditions for accurate prediction.

#Artificial intelligence #prediction system #fbprophet #deep learning #machine learning

참고문헌 (16)

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Nikou, M / 2019 / Stock price prediction using DEEP learning algorithm and its comparison with machine learning algorithms / Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management 26(4):164~174

김선웅 / 2021 / 암호화폐 트레이딩시스템의 수익성 분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 22(3):555~562

홍성혁 / 2020 / A study on stock price prediction system based on text mining method using LSTM and stock market news / 디지털융복합연구 18(7):223~228

홍성혁 / 2020 / Research on Stock price prediction system based on BLSTM / 한국융합학회논문지 11(10):19~24

Hoyos-Rivera, G. J / 2006 / Colab: A new paradigm and tool for collaboratively browsing the web / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part A: Systems and Humans 36(6):1074~1085

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