WO2025149915 - SYSTEMS AND METHODS FOR BITCOIN PRICE PREDICTION
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2025/149915
Publication Date
17.07.2025
International Application No.
PCT/IB2025/050201
International Filing Date
08.01.2025
Title **
[English]
SYSTEMS AND METHODS FOR BITCOIN PRICE PREDICTION
[French]
SYSTÈMES ET PROCÉDÉS DE PRÉDICTION DE PRIX DE BITCOIN
Applicants **
OHANA DAO PTE. LTD.
Inventors
GARG, Anuj
TIWARI, Shashank
PULAVARTHI, Balachandra
Priority Data
202411001731
09.01.2024
IN
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
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International Searching Authority |
IPOS
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| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
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| Translation |
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 1983 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 11600 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2056 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 1848 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4740 |
Total:
22,227
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Abstract[English]
The present invention discloses a system and method for predicting Bitcoin prices using machine learning and comprehensive historical data analysis. The system comprises: a data collection module (110) gathering historical Bitcoin prices, blockchain event data, and whale activity information; a data preprocessing module (120) performing feature engineering and standardization; a model training module (130) selecting and optimizing a random forest model (132) through hyperparameter tuning; and a prediction module (140) generating Bitcoin price predictions. The method includes: collecting historical data; preprocessing data through feature engineering and standardization; training a random forest model by evaluating multiple models, selecting based on performance metrics, and tuning hyperparameters; and generating price predictions using the trained model. The system considers Bitcoin-specific events like halvings, hard forks, and protocol upgrades, alongside whale activity, to capture complex market dynamics. Periodic model retraining ensures adaptability to evolving cryptocurrency landscapes, providing a powerful tool for investors and researchers navigating volatile markets.[French]
La présente invention divulgue un système et un procédé de prédiction de prix de Bitcoin à l'aide d'un apprentissage automatique et d'une analyse complète de données historiques. Le système comprend : un module de collecte de données (110) rassemblant des prix de Bitcoin historiques, des données d'événements de chaîne de blocs et des informations d'activité de baleine; un module de prétraitement de données (120) effectuant une ingénierie et une normalisation de caractéristiques; un module d'entraînement de modèle (130) sélectionnant et optimisant un modèle de forêt aléatoire (132) par réglage d'hyperparamètre; et un module de prédiction (140) générant des prédictions de prix de Bitcoin. Le procédé consiste à : collecter des données historiques; prétraiter des données par ingénierie et normalisation de caractéristiques; entraîner un modèle de forêt aléatoire par évaluation de multiples modèles, sélection sur la base de mesures de performance, et réglage d'hyperparamètres; et générer des prédictions de prix à l'aide du modèle entraîné. Le système considère des événements spécifiques de Bitcoin tels que les évènements de réduction de moitié, les embranchements divergents et les mises à niveau de protocole, ainsi que l'activité des baleines, pour capturer une dynamique de marché complexe. Un réentraînement de modèle périodique assure une adaptabilité aux paysages de la cryptomonnaie en perpétuelle évolution, fournissant un outil puissant pour des investisseurs et des chercheurs naviguant les marchés volatils.