دانلود ترجمه مقاله الگوریتم های پیش بینی قیمت ارزهای دیجیتال

1. مقدمه 2. روش تحقیق 3. پارامترهای مؤثر در پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال 4. روش های تحقیق به‌کاررفته اخیر 5. بحث و بررسی 6. جهت‌گیری‌های آتی در پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال 7. نتیجه‌گیری‌ها

چکیده – ارزهای دیجیتال در سال‌های اخیر، به دلیل رفتار بی‌ثبات و پتانسیل بازدهی بالا، توجه قابل‌توجه سرمایه‌گذاران، محققان و رسانه‌ها را به خود جلب کرده‌اند. این علاقه منجر به گسترش پیکره‌ای از تحقیقات با هدف پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال شده است که به طور چشمگیری تحت تأثیر طیف وسیعی از عوامل فنی، احساسی و قانونی قرار دارند. این مقاله، محتوای علمی منتشر شده از سال 2014 تا 2024 را با استفاده از یک رویکرد نظام‌مند، برای بررسی روش‌های کمی پیشرفته در پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال، مرور می‌کند. این بررسی، طیف گسترده‌ای از مدل‌های پیش‌بینی، از تحلیل‌های آماری اولیه گرفته تا الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در بر می‌گیرد. به طور خاص، این مرور به شناسایی و بحث در مورد ادغام فناوری‌های نوظهوری مانند ترانسفورمرها و مدل‌های یادگیری عمیق ترکیبی می‌پردازد که مسیرهای جدیدی را برای افزایش دقت پیش‌بینی و کاربرد عملی در سناریوهای واقعی ارائه می‌دهند. با بررسی کامل روش‌شناسی‌های مختلف و پارامترهای مؤثر بر پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال، از جمله احساسات بازار، شاخص‌های فنی و ویژگی‌های بلاک‌چین، این مرور پیچیدگی و تکامل سریع این حوزه را برجسته می‌کند. این تحلیل، شکاف‌های تحقیقاتی قابل‌توجه و حوزه‌های کمتر مورد بررسی را شناسایی می‌کند و یک راهنمای اساسی برای مطالعات آینده ارائه می‌دهد. هدف این دستورالعمل‌ها، پیوند دادن پیشرفت‌های نظری با کاربردهای عملی و سودمحور در معاملات ارزهای دیجیتال است، به‌طوری‌که تحقیقات آتی هم نوآورانه و هم کاربردی باشند.

In recent years, cryptocurrencies have received substantial attention from investors, researchers and the media due to their volatile behaviour and potential for high returns. This interest has led to an expanding body of research aimed at predicting cryptocurrency prices, which are notably influenced by a wide array of technical, sentimental, and legal factors. This paper reviews scholarly content from 2014 to 2024, employing a systematic approach to explore advanced quantitative methods for cryptocurrency price prediction. It encompasses a broad spectrum of predictive models, from early statistical analyses to sophisticated machine and deep learning algorithms. Notably, this review identifies and discusses the integration of emerging technologies such as Transformers and hybrid deep learning models, which offer new avenues for enhancing prediction accuracy and practical applicability in real-world scenarios. By thoroughly investigating various methodologies and parameters influencing cryptocurrency price predictions, including market sentiment, technical indicators, and blockchain features, this review highlights the field’s complexity and rapid evolution. The analysis identifies significant research gaps and under-explored areas, providing a foundational guideline for future studies. These guidelines aim to connect theoretical advancements with practical, profit-driven applications in cryptocurrency trading, ensuring that future research is both innovative and applicable.