본 연구는 기술 지표, 온체인 지표, 투자 심리 및 관심 지표, 전통 시장 지수, 거시경제 지표 등 다양한 데이터 범주를 통합하여 데이터 소스 다양성이 암호화폐 예측 모델 성능에 미치는 영향을 조사합니다. 시가총액 기준 상위 100개 암호화폐를 나타내는 Crypto100 지수를 도입하고, 다양한 데이터 소스에서 가장 영향력 있고 탄력적인 특징을 식별하기 위한 새로운 특징 감소 알고리즘을 제안합니다. 포괄적인 실험을 통해 데이터 소스 다양성이 다양한 시간대에 걸쳐 예측 모델의 예측 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 주요 결과는 단기 및 장기 예측 모두에 대한 온체인 지표의 중요성, 장기 예측에 대한 전통 시장 지수 및 거시경제 지표의 중요성 증가, 그리고 다양한 데이터 소스를 활용할 때 모델 정확도의 상당한 향상을 포함합니다. 이러한 통찰력은 암호화폐 시장의 단기 및 장기 주요 요인을 이해하는 데 도움이 되고, 더 정확하고 탄력적인 예측 모델을 개발하기 위한 기반을 마련합니다.
