英文标题：
《Modeling the price of Bitcoin with geometric fractional Brownian motion:
a Monte Carlo approach》
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作者：
Mariusz Tarnopolski
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
The long-term dependence of Bitcoin (BTC), manifesting itself through a Hurst exponent $H>0.5$, is exploited in order to predict future BTC/USD price. A Monte Carlo simulation with $10^4$ geometric fractional Brownian motion realisations is performed as extensions of historical data. The accuracy of statistical inferences is 10\\%. The most probable Bitcoin price at the beginning of 2018 is 6358 USD.
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中文摘要：
比特币（BTC）的长期依赖性通过赫斯特指数$H>0.5美元表现出来，被用来预测未来比特币/美元的价格。作为历史数据的扩展，使用10^4美元的几何分数布朗运动实现进行蒙特卡罗模拟。统计推断的准确率为10%。2018年初比特币最可能的价格为6358美元。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Computational Finance 计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Economics 经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Statistical Finance 统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Applications 应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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