مقایسه نتایج حاصل از شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی قیمت رمزارزها در شرایط ریسک

نویسندگان

    محمد دانیال جاهد گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
    زاداله فتحی * گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران . zad.fathi@iauctb.ac.ir
    غلامرضا زمردیان گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

کلمات کلیدی:

 بیت کوین, پیشبینی قیمت, شبکه عصبی مصنوعی, RBF, MLP

چکیده

این پژوهش با هدف مقایسه عملکرد شبکه‌های عصبی مختلف در پیش‌بینی قیمت رمزارزها به‌ویژه بیت‌کوین در شرایط ریسک انجام شد. پژوهش حاضر از نوع کاربردی و توصیفی-تحلیلی است. داده‌های تاریخی مرتبط با قیمت و شاخص‌های کلیدی بیت‌کوین، اتریوم و ریپل در بازه زمانی ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۳ از منابع معتبر صرافی‌ها و پلتفرم‌های مالی گردآوری شد. داده‌ها پس از پیش‌پردازش به دو بخش آموزش و آزمون تقسیم شدند. دو مدل شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) و توابع پایه شعاعی (RBF) طراحی و اجرا گردید. برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها، معیارهایی چون میانگین قدر مطلق خطا (MAE)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و ضریب تعیین (R²) محاسبه شد. نتایج نشان داد مدل MLP نسبت به مدل RBF عملکرد دقیق‌تری در پیش‌بینی قیمت رمزارزها دارد. ضریب تعیین برای MLP برابر با 99.5% و برای RBF برابر با 98.9% به‌دست آمد. مقایسه معیارهای خطا بیانگر کاهش قابل‌توجه RMSE و MAE در مدل MLP نسبت به مدل RBF بود. همچنین، مدل پیشنهادی چندورودی عمیق (MICDL) در پیش‌بینی تغییرات قیمتی کوتاه‌مدت توانست از مدل‌های CNN-LSTM مقایسه‌ای پیشی گیرد، به‌ویژه در شاخص‌های طبقه‌بندی جهت حرکت قیمت. استفاده از شبکه‌های عصبی، به‌ویژه مدل MLP، دقت و انعطاف بالایی در پیش‌بینی نوسانات رمزارزها دارد و می‌تواند ابزاری کارآمد برای سرمایه‌گذاران، تحلیلگران و سیاست‌گذاران مالی در مدیریت ریسک و تصمیم‌گیری آگاهانه باشد. با این حال، استفاده از داده‌های متنوع‌تر و لحظه‌ای و به‌کارگیری ترکیب الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌تواند موجب ارتقای پیش‌بینی‌ها در تحقیقات آتی شود.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Aboutalebi, A., Rafiei Attani, A., & Khanizad, R. (2020). Comparative Study of the Efficiency of Some Artificial Intelligence Algorithms for Cryptocurrency Price Prediction Iran University of Science and Technology].

Abusaleh Mohammadsharifi, K., Khalil Damghani, F., & Sardar, S. (2021). Predicting Bitcoin price using a hybrid ARIMA and deep learning model. Quarterly Journal of Industrial Management Studies, 19(61), 125-146.

Akouaouch, I., & Bouayad, A. (2025). A new deep learning approach for predicting high -frequency short -term cryptocurrency price. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 14(1), 513-523. https://doi.org/https://doi.org/10.11591/eei.v14i1.7377

Al -Aydi, H., Talebian, S. R., & Nikoo Ghadam, M. (2019). Predicting the Price of Bitcoin Virtual Currency Using a Neural Network Improved with a Genetic Algorithm Imam Reza International University].

Alnami, H., Mohzary, M., Assiri, B., & Zangoti, H. (2025). An Integrated Framework for Cryptocurrency Price Forecasting and Anomaly Detection Using Machine Learning. Applied Sciences, 15(4), 1864. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/app15041864

Azizi, Z. (2022). Management and analysis of cryptocurrency and Bitcoin price prediction using deep neural networks in the blockchain context. Journal of New Research in Entrepreneurship and Business Development Management, 3(2).

Crisostomo, J., Bacao, F., & Lobo, V. (2025). Machine learning methods for detecting smart contracts vulnerabilities within Ethereum blockchain− A review. Expert Systems with Applications. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.126353

Cv, A., Negi, N., & Aprem, A. (2025). Bayesian machine learning framework for characterizing structural dependency, dynamics, and volatility of cryptocurrency market using potential field theory.

Darvish Motavalli, M. H., & Amini, S. (2023). Presenting a model for predicting cryptocurrency prices under environmental uncertainty with a fuzzy artificial neural network. Journal of Computational Economics, 2(2), 135-157.

Das, B. C., Sarker, B., Saha, A., Bishnu, K. K., Sartaz, M. S., Hasanuzzaman, M., & Khan, M. M. (2025). Detecting Cryptocurrency Scams in the USA: A Machine Learning -Based Analysis of Scam Patterns and Behaviors. Journal of Ecohumanism, 4(2), 2091-2111. https://doi.org/https://doi.org/10.62754/joe.v4i2.6604

Ghorbani, A., Rabbani, Y., Kamran Rad, R., & Falsafi, P. (2022). Predicting Bitcoin price changes using sentiment analysis on social networks and celebrities, along with a data mining approach. Journal of Econometric Modeling, 7(3), 163-182.

Hashimian, S. F., & Akhavan Niaki, S. T. (2020). Analysis and Prediction of Cryptocurrency Prices Using Time Series Analysis and Machine Learning Sharif University of Technology].

Ibrahim, B. A., Elamer, A. A., & Abdou, H. A. (2025). The role of cryptocurrencies in predicting oil prices pre and during COVID -19 pandemic using machine learning. Annals of Operations Research, 345(2), 909-952. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s10479 -022 -05024 -4

Ibrahimpour Moghadam, S. M., & Haji Pour, A. (2019). Bitcoin Price Prediction Using Support Vector Machine (SVM) with the Help of the Grey Wolf Algorithm Hakim Sabzevari University].

Islam, M. S., Bashir, M., Rahman, S., Al Montaser, M. A., Bortty, J. C., Nishan, A., & Haque, M. R. (2025). Machine Learning -Based Cryptocurrency Prediction: Enhancing Market Forecasting with Advanced Predictive Models. Journal of Ecohumanism, 4(2), 2498-2519. https://doi.org/https://doi.org/10.62754/joe.v4i2.6663

Islam, M. Z., Islam, M. S., Al Montaser, M. A., Rasel, M. A. B., Bhowmik, P. K., & Dalim, H. M. (2024). Evaluating the effectiveness of machine learning algorithms in predicting cryptocurrency prices under market volatility: A study based on the usa financial market. The American Journal of Management and Economics Innovations, 6(12), 15-38. https://doi.org/https://doi.org/10.37547/tajmei/Volume06Issue12 -03

Jahanbin, K., & Chahooki, M. A. Z. (2025). Cryptocurrency Trend Prediction Through Hybrid Deep Transfer Learning. International Journal of Intelligent Systems, 2025(1), 4211799. https://doi.org/https://doi.org/10.1155/int/4211799

Khonsarian, F., Timourpour, B., & Rostegar, M. A. (2020). Forecasting Price and Portfolio Selection Model for Financial Assets and Cryptocurrencies Tarbiat Modares University].

Kiranmai Balijepalli, N. S. S., & Thangaraj, V. (2025). Prediction of cryptocurrency's price using ensemble machine learning algorithms. European Journal of Management and Business Economics. https://doi.org/https://doi.org/10.1108/EJMBE -08 -2023 -0244

Lari, S., & Nikseresht, A. (2020). Increasing the accuracy of cryptocurrency price volatility prediction using user sentiment analysis. Proceedings of the Third International Conference on Interdisciplinary Research in Electrical, Computer, Mechanical, and Mechatronics Engineering in Iran and the Islamic World,

Nouira, A. Y., Bouchakwa, M., & Amara, M. (2024). Role of social networks and machine learning techniques in cryptocurrency price prediction: a survey. Social Network Analysis and Mining, 14(1), 152. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s13278 -024 -01316 -8

Parvini, N., Fazilzadeh, A., & Jabbarzadeh, Y. (2019). Cryptocurrency Price Prediction Using AI -Based Forecasting Models University of Tabriz].

Sayadi Nejad, S., Ismailzadeh, A., & Rostami, M. R. (2023). Presenting a Bitcoin return prediction model using a hybrid deep learning -signal decomposition algorithm (CEEMD -DL). Journal of Financial Economics, 17(62), 217-238.

Shahnavazi, B., Zamanian, G., & Hatifi Majoumard, M. (2022). Evaluation of Bitcoin price index volatility on economic development using univariate GARCH models. Journal of Iranian Economic Development Analyses, 8(1), 133-152.

Shivaei, V., Pazhouhan, M. R., & Yazdian Dehkordi, M. (2019). Forecasting Cryptocurrency Price Using Hybrid Machine Learning Methods Yazd University].

Song, D. (2025). Machine Learning for Price Prediction and Risk -Adjusted Portfolio Optimization in Cryptocurrencies. https://doi.org/https://doi.org/10.4018/979 -8 -3693 -8186 -1.ch013

Tabyanian, H., & Farsian, H. (2020). A systematic review of digital currency: Predicting the future of Bitcoin in 2021. Proceedings of the Fifth International Conference on Modern Management and Accounting Studies in Iran,

Torabi, B., Fazalali, M., & Farahani, B. (2020). An Approach to Bitcoin Price Time Series Forecasting Using High -Dimensional Features Shahid Beheshti University].

Torabi, M. A. (2021). A systematic review of digital currency: Predicting the future of Bitcoin in 2022. Journal of Smart Marketing Management, 2(5), 1-14.

Varastehpour, S., Bakhit, S., Salem, M., Rabiei, M., & Abdol Abadi, A. (2019). Forecasting the Price of the First Virtual Cryptocurrency Based on Machine Learning Techniques.

Viéitez, A., Santos, M., & Naranjo, R. (2024). Machine learning Ethereum cryptocurrency prediction and knowledge -based investment strategies. Knowledge -Based Systems, 299. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112088

Yeganeh, A., Hu, X., Shongwe, S. C., & Koning, F. F. (2025). Using the attention layer mechanism in construction of a novel ratio control chart: An application to Ethereum price prediction and automated trading strategy. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 141. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109652

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۳/۰۶/۳۰

ارسال

۱۴۰۳/۰۲/۱۰

بازنگری

۱۴۰۳/۰۵/۱۰

پذیرش

۱۴۰۳/۰۵/۱۸

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

جاهد م. د.، فتحی ز.، و زمردیان غ. (1403). مقایسه نتایج حاصل از شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی قیمت رمزارزها در شرایط ریسک. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 2(2)، 57-78. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/156

مقالات مشابه

11-20 از 44

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.