Classification-Based Analysis of Price Pattern Differences Between Cryptocurrencies and Stocks
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摘要
本报告基于超过一年的分钟级价格数据，运用多种机器学习模型对加密货币与股票的价格时间序列进行分类，取得超过92%的准确率，显著表明两类资产反映了不同的投资者行为模式。通过提取包括均值、方差、峰值数量、自相关等多维度特征辅助分类，验证了价格模式差异的显著性，并通过随机标记实验排除模型过拟合可能，进一步提升了分类结果的可信度。结果对理解新兴资产类别与传统证券交易行为的差异提供了量化依据 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::8][page::9][page::11]
