CryptoMamba: Leveraging State Space Models for Accurate Bitcoin Price Prediction

论文结构清晰，从问题提出、相关工作回顾、模型方法介绍、实验设计与结果分析到讨论与结论，逻辑链条完整，各部分内容衔接自然，支持了核心论点。

强项: 使用了标准的时间序列预测评估指标 (RMSE, MAPE, MAE) 和交易策略评估指标 (最终净值, MDD)。, 采用了标准的数据集划分方法 (训练、验证、测试)，并强调了避免数据泄露的措施。, 与多种代表性的基线模型进行了比较，包括传统、循环、注意力机制和现有 SSM 模型。, 进行了包含/不包含交易量输入的对比实验，探讨了特征重要性。, 提到了超参数调优和早停等训练策略以提高模型性能和避免过拟合。
弱项: 未详细说明所有基线模型和 CryptoMamba 的超参数选择过程和依据，仅提及遵循最佳实践。, 交易策略模拟基于单一历史数据期，未进行多时期的回测或敏感性分析。, 模型的内部结构（例如 CMBlock 内的具体层）描述相对简略，对理解模型细节有一定限制。

证据基于一个数据集，涵盖较长时间段。预测准确性结果和交易模拟结果都支持了 CryptoMamba 的优越性。与其他基线的广泛比较增强了证据的可信度。然而，单一数据集的局限性可能影响结论的普适性。

论文明确指出 CryptoMamba 是已知首个利用 Mamba-based SSM 进行比特币价格预测的框架，并且是首批将 Mamba 应用于时间序列预测的模型之一。提出的 CryptoMamba 架构也是新颖的贡献。

研究成果对加密货币价格预测领域具有重要意义。准确且高效的预测模型对于实际交易和市场稳定性具有直接价值。将先进的 SSM/Mamba 技术应用于金融时间序列是重要的探索，为该领域的未来研究开辟了新方向。

强项: 使用了正式和学术的语言。, 概念和方法描述清晰，易于理解。, 句子结构良好，表达准确。
改进点: 对 CryptoMamba 内部 CMBlock 的具体层级结构和参数细节描述可以更详细。