Prediction of Cryptocurrency Prices through a Path Dependent Monte Carlo Simulation
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摘要
本文基于Merton跳跃扩散模型，结合多种机器学习和统计方法预测加密货币价格的漂移率和波动率。通过对2020-2023年Binance BTCUSDT数据的全方位分析，融入路径依赖蒙特卡洛模拟对价格跳跃和波动进行建模，实现了更准确的价格预测和交易信号生成，重点表现出机器学习模型在回归预测中的优势及GJR-GARCH模型在波动率预测中的优异表现[page::0][page::1][page::16][page::18]。
