本研究では、技術指標、オンチェーン指標、投資心理および関心指標、伝統市場指数、マクロ経済指標など、さまざまなデータカテゴリを統合して、データソースの多様性が暗号通貨予測モデルのパフォーマンスに与える影響を調査します。時価総額基準の上位100個の暗号通貨を表すCrypto100指数を導入し、さまざまなデータソースで最も影響力と弾力性のある特徴を識別するための新しい特徴減少アルゴリズムを提案します。包括的な実験は、データソースの多様性がさまざまな時間帯にわたって予測モデルの予測性能を大幅に向上させることを示しています。主な結果には、短期予測と長期予測の両方のオンチェーン指標の重要性、長期予測の伝統的な市場指数、マクロ経済指標の重要性の増加、およびさまざまなデータソースを活用した場合のモデル精度の大幅な向上が含まれます。これらの洞察は、暗号通貨市場の短期および長期の主な要因を理解するのに役立ち、より正確で弾力性のある予測モデルを開発するための基盤を築きます。
