تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > محاولة التنبؤ بأسعار العملات ا...>الوصف

محاولة التنبؤ بأسعار العملات الرقمية المشفرة باستخدام نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية: دراسة حاله بيتكوين، ايثيريم، كاردانو

العنوان بلغة أخرى: Trying to Predict Cryptocurrency Prices using Artificial Neural Network Models: Case Study Bitcoin, Ethereum, Cardano
المصدر: أبحاث اقتصادية معاصرة
الناشر: جامعة عمار ثليجي الاغواط - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: عبدالحفيظي، عيسى (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdelhafidi, Aissa
المجلد/العدد: مج4, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 1 - 16
ISSN: 2602-7623
رقم MD: 1202535
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الذكاء الاصطناعي | صندوق البنك الدولي | العملات الرقمية | عملة البيتكوين
كلمات المؤلف المفتاحية:
العملات الرقمية المشفرة | الشبكات العصبية الاصطناعية | التنبؤ | Cryptocurrency | Artificial Neural Networks | Forecasting
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تهدف هاته الدراسة إلى محاولة التنبؤ بأسعار العملات الرقمية المشفرة (البيتكوين، الايثيريم، كاردانو)، لما أصبحت تمثله من أهمية كبيرة في المجال الاقتصادي، حيث أصبحت تعد من الأصول المالية الأكثر جذباً للمستثمرين والمتعاملين الاقتصاديين. تم استخدام نماذج حديثة تتمثل في نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية، وذلك لمعرفة مدى فعاليتها في التنبؤ بأسعار العملات الرقمية المشفرة التي هي محل دراستنا، حيث بينت النتيجة أن نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية التي هي من النوع PNN تعتبر نماذج قوية في التنبؤ بأسعار العملات الرقمية المشفرة خلال المدى القصر، حيث إن القيم المتنبئ بها تقترب كثيرا من القيم الفعلية.

This study aims to predict the prices of encrypted digital currencies (Bitcoin, Ethereum, Cardano), which is one of the most attractive financial assets for investors as it has become of great importance in the economic field. Artificial neural networks models were used to find out their effectiveness in predicting the prices of crypto currencies. The result confirmed that the PNN-type networks models are strong models in predicting the prices of these currencies in the short term, as the predicted values are very close to the actual values.
ISSN: 2602-7623

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.