Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/258590 
Erscheinungsjahr: 
2021
Quellenangabe: 
[Journal:] Journal of Risk and Financial Management [ISSN:] 1911-8074 [Volume:] 14 [Issue:] 10 [Article No.:] 486 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2021 [Pages:] 1-10
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
In this study, we predicted the log returns of the top 10 cryptocurrencies based on market cap, using univariate and multivariate machine learning methods such as recurrent neural networks, deep learning neural networks, Holt's exponential smoothing, autoregressive integrated moving average, ForecastX, and long short-term memory networks. The multivariate long short-term memory networks performed better than the univariate machine learning methods in terms of the prediction error measures.
Schlagwörter: 
cryptocurrencies
deep learning networks
recurrent neural networks
long short-term memory networks
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

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