使用SmoothStep和ArcStep回归预测比特币市值

一个多因素逆向优化框架

• 金融学副教授 瑞奇·库珀
• 金融学副教授 本杰明E. Van Vliet (主持人)

文摘:

本文在实证和方法上做出了贡献. 我开发了一个预测比特币市值的新模型. 要做到这一点, 我开发了新的方法，非线性回归使用平滑步骤函数的s型过程, 我定义了一个新的多项式函数族，我称之为ArcStep，用于有界指数增长过程. 这些函数的SSE性能与传统多项式相当, 物流, 和有界指数回归模型. 更重要的是, 这些函数的优化参数捕捉了清晰的经济直觉, 不同于传统的功能. 使用这些新技术, 我的比特币模型能够对最大市值和实现最大市值的时间做出精确的预测.

 

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