一篇新的研究论文探讨了使用包括XGBoost、LSTM和iTransformer在内的机器学习模型来预测比特币收益。研究发现，虽然这些模型可以产生正的毛交易表现，但在考虑交易成本后，盈利能力会丧失。然而，一个有成本意识的执行过滤器，仅在预测幅度超过阈值时进行交易，在某些配置下恢复了盈利能力，其中一种XGBoost策略产生了超过65%的年化回报。 AI
影响 展示了机器学习模型在金融市场的潜力，但强调了交易成本是盈利能力的关键挑战。
排序理由 学术论文，详细介绍了金融预测的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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