دانلود ترجمه مقاله مدل پیش بینی قیمت ارزهای دیجیتال و تشخیص ناهنجاری با یادگیری ماشین

1. مقدمه 2. مروری بر مقالات 3. روش‌شناسی و معماری 4. توصیف و پیش‌پردازش مجموعه داده 5. مدل‌سازی و ارزیابی 6. نتایج و بحث و بررسی 7. نتیجه‌گیری

چکیده – پیش‌بینی دقیق قیمت ارزهای دیجیتال به دلیل نوسانات و پیچیدگی بازارهای دارایی‌های دیجیتال، که چالش‌های قابل توجهی را برای معامله‌گران، سرمایه‌گذاران و محققان ایجاد می‌کند، از اهمیت حیاتی برخوردار است. این پژوهش با بهره‌گیری از تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای پیش‌بینی قیمت‌های پایانی ارزهای دیجیتال، به ویژه با تمرکز بر مجموعه داده‌های بیت‌کوین، اتریوم، بایننس کوین و لایت‌کوین، به این چالش‌ها پاسخ می‌دهد. یک الگوریتم یادگیری جمعی جنگل تصادفی (Random Forest)، یک مدل گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) و یک شبکه عصبی پیشخور (Feedforward Neural Network) برای مدیریت پیچیدگی‌های موجود در داده‌های ارزهای دیجیتال پیاده‌سازی شدند. یک چارچوب تشخیص ناهنجاری مبتنی بر امتیاز Z (Z-Score) برای طبقه‌بندی قیمت‌های پایانی به عنوان نرمال یا غیرطبیعی ادغام شد که به شناسایی رویدادهای مهم بازار کمک می‌کند. معیارهای ارزیابی، از جمله میانگین مربعات خطا (MSE)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین قدر مطلق خطا (MAE) و ضریب تعیین (R-squared/R2)، دقت و قابلیت اطمینان برتر مدل‌های جنگل تصادفی و گرادیان بوستینگ را نشان می‌دهند. مدل یادگیری عمیق، قابلیت‌های تعمیم‌دهی قوی را نشان می‌دهد که حاکی از مزایای بالقوه در مجموعه‌داده‌های پیچیده‌تر است. این یافته‌ها بر اهمیت ترکیب تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و ارزهای دیجیتال برای توسعه یک چارچوب قوی برای پیش‌بینی ارزهای دیجیتال و تشخیص ناهنجاری تأکید می‌کنند. مقدمه: بازارهای ارزهای دیجیتال به دلیل پتانسیل آن‌ها در ایجاد تغییرات بنیادی در نحوه مدیریت پول، توجه زیادی را در سراسر جهان به خود جلب کرده‌اند. این دارایی‌های دیجیتال همچنین به دلیل نوسانات قیمتی خود مشهور هستند که آن‌ها را جذاب اما پرخطر می‌سازد [1, 2, 3, 4]. نوسانات ارزهای دیجیتال سرمایه گذاران بسیاری را به خود جذب می کند، اما هم شانس های بزرگ و هم خطرات جدی را به همراه دارد. از آنجایی که قیمت ها می توانند به سرعت تغییر کنند، ایجاد مدل های خوبی که این تغییرات قیمت را پیش بینی کنند، ضروری است. این مدل ها به کاهش خطرات، حمایت از تصمیم گیری بهتر و شناسایی روندهای جدید در بازار کمک می کنند [5،6،7]. تکنیک‌های سنتی پیش‌بینی مالی اغلب برای ارائه مؤثر نوسانات پیچیده قیمت ارزهای دیجیتال با مشکل مواجه هستند. این نوسانات تحت تأثیر عوامل متعددی قرار می‌گیرند، از جمله پویایی‌های غیرخطی، تغییرات در احساسات بیرونی و عناصر مختلف ذاتی بلاک چین [8، 9، 10، 11، 12]. در نتیجه، معایب روش‌های سنتی، توسعه تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برانگیخته است. این رویکردها اثربخشی خود را در پرداختن و درک چالش‌های پیچیده پیش‌بینی بازار ارزهای دیجیتال نشان داده‌اند و یک ابزار تحلیلی پیشرفته‌تر برای سرمایه‌گذاران و تحلیلگران مالی ارائه می‌دهند.

The accurate prediction of cryptocurrency prices is crucial due to the volatility and complexity of digital asset markets, which pose significant challenges to traders, investors, and researchers. This research addresses these challenges by leveraging machine learning and deep learning techniques to forecast closing prices for cryptocurrencies, focusing on Bitcoin, Ethereum, Binance Coin, and Litecoin cryptocurrency datasets. A Random Forest ensemble learning algorithm, a Gradient Boosting model, and a feedforward neural network were implemented to handle the complexities in cryptocurrency data. A Z-Score-based anomaly detection framework was integrated to classify closing prices as normal or abnormal, aiding in identifying significant market events. Evaluation metrics, such as the Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and R-squared (R2), demonstrate the superior precision and reliability of the Random Forest and Gradient Boosting models. The deep learning model indicates strong generalization capabilities, suggesting potential advantages on more complex datasets. These findings highlight the importance of combining advanced machine learning techniques and cryptocurrencies to develop a robust framework for cryptocurrency forecasting and anomaly detection. Introduction: Cryptocurrency markets have gained significant attention worldwide because they could change how we handle money. These digital assets are also known for their ups and downs in price, making them attractive but risky [1,2,3,4]. The ups and downs of cryptocurrency attract many investors, but they come with both big chances and serious risks. Because prices can change quickly, it is essential to create good models that predict these price changes. These models help reduce risks, support better decision making, and spot new trends in the market [5,6,7]. Traditional financial forecasting techniques frequently struggle to effectively represent cryptocurrencies’ complex price fluctuations. These fluctuations are affected by multiple factors, such as non-linear dynamics, changes in external sentiment, and various elements inherent to the blockchain [8,9,10,11,12]. As a result, the drawbacks of traditional methods have prompted the development of state-of-the-art machine learning and deep learning techniques. These approaches have demonstrated effectiveness in addressing and understanding the complex challenges of predicting the cryptocurrency market, providing a more advanced analytical tool for investors and financial analysts.