مجلة المنهل الاقتصادي
Volume 7, Numéro 2, Pages 113-122
2024-12-15
استخدام شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى للتنبؤ بأسعار عملة البيتكوين
الكاتب : روابة محمد .
الملخص
ملخص: هدفت هذه الورقة البحثية إلى التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لعملة البيتكوين باستخدام نموذج مطور من الشبكات العصبية الاصطناعية والمتمثل في شبكة الذاكرة قصيرة طويلة المدى خلال الفترة الممتدة من 17/09/2014 – 27/06/2024. حيث تم بناء نموذج شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى على منصة google Colab بواسطة لغة البرمجة Python من خلال مجموعة من المكتبات التابعة لهذه اللغة. وأظهرت نتائج هذه الدراسة بأن هناك قدرة تنبؤية عالية لشبكات الذاكرة طويلة قصيرة المدى بناءا على مقاييس الأداء المعتمدة في هذه الوقة البحثية. الكلمات المفتاحية: التنبؤ بالأسعار، البيتكوين، شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى، قرار الاستثمار. تصنيف JEL: C58، E30. Abstract: This research paper aimed to predict the daily closing prices of Bitcoin using a developed model of artificial neural networks, represented by a Long-Short Term Memory (LSTM) network, during the period extending from 17/09/2014 - 27/06/2024. The long-short term memory model was built on the Google Colab platform using the Python programming language through a set of libraries belonging to this language. The results of this study showed that there is a high predictive ability for long-short term memory model based on the performance measures adopted by this research paper. Keywords: Price prediction; Bitcoin; LSTM; Investment Decision. Jel Classification Codes: C58، E30.
الكلمات المفتاحية
التنبؤ بالأسعار ; البيتكوين ; شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى ; قرار الاستثمار
مقالات مماثلة
بلطرش أسية
.
زلال نصيرة
.
ص 761-777.
بوزار يوسف
.
ص 218-232.
منصوري حاج موسى
.
بوقرة ايمان
.
ص 337-351.
