العنوان بلغة أخرى: |
Using Long Short Term Memory Network to Predict Bitcoin Price |
---|---|
المصدر: | مجلة المنهل الإقتصادي |
الناشر: | جامعة الشهيد حمه لخضر الوادي - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير |
المؤلف الرئيسي: | روابة، محمد (مؤلف) |
المجلد/العدد: | مج7, ع2 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
الجزائر |
التاريخ الميلادي: |
2024
|
الشهر: | ديسمبر |
الصفحات: | 113 - 122 |
ISSN: |
2602-7968 |
رقم MD: | 1535627 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
التنبؤ بالأسعار | البيتكوين | شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى | قرار الاستثمار | Price Prediction | Bitcoin | LSTM | Investment Decision
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
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 الورقة البحثية. 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. |
---|---|
ISSN: |
2602-7968 |