基于稀疏非高斯状态空间的加密货币预测

值得注意的是，特别是对于Litecoin，具有SV的常数参数模型往往会低估预测方差，或者无法捕获经验分布尾部的观测值。最后，考虑到zjt的持久性，我发现大多数模型都倾向于产生标准化错误，这些错误显示出静音的持久性级别。

表2的最后一列证实了这一点，该列显示了通过估计zjt，Ilong中的AR（1）模型及其p值获得的持久性参数。（a） 比特币-6 0 4TTVP2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-2017年4月6日-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4TPP NG2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4t-TVP NG2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4分钟-VAR2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4NG-VAR2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4SSVS2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4RW-SV2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4AR-SV2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09（b）莱特币-6 0 4TTVP2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-2017年4月6日-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4TPP NG2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4t-TVP NG2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4分钟-VAR2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4NG-VAR2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4SSVS2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4RW-SV2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4AR-SV2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09（c）以太坊-6 0 4TTVP2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-2017年4月6日-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4TPP NG2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4t-TVP NG2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4分钟-VAR2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4NG-VAR2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4SSVS2017-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4RW-SV2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09-6 0 4AR-SV2017年-04 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09图。4： 跨模型和加密货币的标准化预测错误。

通过将正态分布的逆累积分布函数应用于提前一步预测误差的位，可以获得误差。5经济绩效标准：一个简单的交易练习为了评估哪种模型在经济绩效标准方面表现良好，我们进行了一次交易练习，其中每个模型用于生成一组最佳权重，并附加到所考虑的三种加密货币中的每种货币上。