Bitcoin Price Prediction with Random Forest Technique Using Python
| العنوان بلغة أخرى: |
التنبؤ بأسعار البتكوين بطريقة الغابة العشوائية باستخدام برنامج Python |
|---|---|
| المصدر: | مجلة إقتصاديات شمال إفريقيا |
| الناشر: | جامعة حسيبة بن بو علي بالشلف - مخبر العولمة واقتصاديات شمال إفريقيا |
| المؤلف الرئيسي: | Chicha, Nawal (Author) |
| المجلد/العدد: | مج18, ع30 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
الجزائر |
| التاريخ الميلادي: |
2022
|
| الصفحات: | 75 - 90 |
| DOI: |
10.33858/0470-018-030-028 |
| ISSN: |
1112-6132 |
| رقم MD: | 1332844 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
البتكوين | الغابة العشوائية | التقلبات | التنبؤ | العملة المشفرة | Bitcoin | Random Forest | Volatility | Prediction | Cryptocurrencies
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
17
| LEADER | 02638nam a22002417a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 2090339 | ||
| 024 | |3 10.33858/0470-018-030-028 | ||
| 041 | |a ara | ||
| 044 | |b الجزائر | ||
| 100 | |9 706905 |a Chicha, Nawal |e Author | ||
| 245 | |a Bitcoin Price Prediction with Random Forest Technique Using Python | ||
| 246 | |a التنبؤ بأسعار البتكوين بطريقة الغابة العشوائية باستخدام برنامج Python | ||
| 260 | |b جامعة حسيبة بن بو علي بالشلف - مخبر العولمة واقتصاديات شمال إفريقيا |c 2022 | ||
| 300 | |a 75 - 90 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |a تعتمد هذه الدراسة على طريقة الغابة العشوائية لتحليل تقلبات أسعار البتكوين خلال الفترة الممتدة من جانفي 2019 إلى ديسمبر 2020. تم بناء نموذج الغابة العشوائية، والذي يمنح هامشا مناسبا في التنبؤ بتقلبات الأسعار، باستخدام برنامج Python.وتم فحص تقلبات الأسعار باستخدام مقاييس مختلفة هي خطأ مربع متوسط الجذر، ومتوسط الخطأ المطلق، ومتوسط نسبة الخطأ المطلق، ومعامل التحديد. تظهر النتائج أنه يمكن استخدام هذه التقنية للتنبؤ بالاتجاهات في أسعار البتكوين والعملات المشفرة الأخرى. |b This study applies a Random Forest technique to analyze the Bitcoin fluctuations from January 2019 to December 2020. A Random Forest model, which attributes the right currency margin in forecasting, was designed using Python. The prices fluctuations were examined by various measures such as the root mean square error (RMSE), the mean absolute error (MAE), the mean absolute percentage error (MAPE), and R2. The results show that this technique can forecast trends in Bitcoin and cryptocurrencies. | ||
| 653 | |a العملات المشفرة |a السياسات النقدية |a العملات الرقمية | ||
| 692 | |a البتكوين |a الغابة العشوائية |a التقلبات |a التنبؤ |a العملة المشفرة |b Bitcoin |b Random Forest |b Volatility |b Prediction |b Cryptocurrencies | ||
| 773 | |4 الاقتصاد |6 Economics |c 028 |e Journal of North African Economies |f Mağallaẗ iqtiṣādiyāt šamāl ifrīqiyā |l 030 |m مج18, ع30 |o 0470 |s مجلة إقتصاديات شمال إفريقيا |v 018 |x 1112-6132 | ||
| 856 | |u 0470-018-030-028.pdf | ||
| 930 | |d y |p y |q n | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 999 | |c 1332844 |d 1332844 | ||
عناصر مشابهة
-
خصائص العملات المشفرة بين المنافع والتهديدات واتجاهات القواعد التنظيمية
بواسطة: سلامة، أسامة وجدي وديع ونيس منشور: (2019) -
علاقة تكنولوجيا سلسلة الكتل بالعملات المشفرة: حالة عملتي Bitcoin وBinance Coin
بواسطة: بوالريحان، فاروق منشور: (2023) -
العملات الرقمية المشفرة وتأثيرها على دور البنوك المركزية في إدارة السياسة النقدية: البيتكوين نموذجا
بواسطة: الدمرداش، محمود محمد منشور: (2023) -
Predicting I-V Curve for Photovoltaic Modules Using Random Forests Technique
بواسطة: عليا، أريج أحمد حسن منشور: (2020) -
دور السياسة النقدية في تنظيم العملات الرقمية المشفرة في كلا من دول شرق آسيا والدول العربية: دراسة مقارنة
بواسطة: فخر، شيماء جمال غريب محمود منشور: (2023)
