Cryptocurrency Price Forecasting Using XGBoost Regressor and Technical Indicators

股票市场的快速增长吸引了许多投资者，因为它具有巨大的利润潜力。然而，准确预测股票价格很难，因为金融市场是复杂的，不断变化的。这对于加密货币市场尤其如此，因为它以极端波动性而闻名，这使得交易员和投资者难以做出明智和有利可图的决策。本研究介绍了一种机器学习方法来预测加密货币价格。具体来说，我们利用重要的技术指标，如指数移动平均线（EMA）和移动平均收敛发散（MACD）来训练和喂养XGBoost回归器模型。我们通过分析比特币加密货币的收盘价格来展示我们的方法。我们通过各种模拟评估模型的性能，展示了有希望的结果，表明它在帮助/指导加密货币交易员和投资者应对动态市场条件方面是有用的。

本论文旨在通过引入机器学习方法，解决加密货币市场价格预测的难题。由于加密货币市场极度波动，因此难以做出明智且有利可图的决策，因此需要一种可靠的预测模型。

本论文的关键思路是利用重要的技术指标（如EMA和MACD）来训练和提供XGBoost回归模型，从而预测加密货币价格。相比当前领域的研究，这种方法具有更高的准确性和实用性。

本论文通过对比实验展示了该模型的良好性能，并提供了有关该模型在动态市场条件下指导加密货币交易者和投资者的有用信息。该论文还提供了使用的数据集和开源代码。

最近的相关研究包括：'Cryptocurrency Price Prediction Using Deep Learning Techniques'，'A Comparative Study of Cryptocurrency Price Prediction Using Deep Learning and Traditional Machine Learning Algorithms'，'Predicting Cryptocurrency Prices with Machine Learning'等。