ارائه یک مدل ترکیبی غیرقطعی برای پیشبینی قیمت رمز ارز بیتکوین CNN-LSTM

در جامع ه امروزی تنوع سرما یهگذا ری اهمیت بالایی یافته است . افرا د با تنو عبخشی به سبد سرمایه، ریسکسرما یهگذاری را کاهش م یدهند. بی تکوین نیز ب هعنوان یکی از سرما یه های دیجیتالی محبوبیت زیادی به دستآورده و در سبد سرمای هگذاری افراد و نهادها قرارگرفته است. پی شبینی قیمت بیتکوین برای تعیین روندقیمتی و معاملات مهم است. برای ا ین کار رو شهای سنتی و نیز روش های مبتنی بر یادگیری ماشین مختلفیارایه شده است که هرکدام مزایا و معا یب خود را دارن د. اخیرا استفاده از مد لهای ترکیبی مورد توجه قرارگرفته است. روش های ترکیبی کارایی مناسبی داشته و از مزایای روش های ترکیب شده استفاده میکنند. دراین مقاله، یک روش ترکیبی مبتنی بر شبکه عصبی عمیق کانولوشنی و شبکه عصبی بازگشتی با حذف تصادفیاحتمالی ارایه م یشود. حذف تصادفی احتمالی موجب منظمسازی یادگیری و پرهیز از بیش برازش شده وموجب کاهش خطای مدل م یشود. نتایج آزمایشهای انجام گرفته نشاندهنده دقت بالاتر روش پیشنهادینسبت به رو شهای مورد مقایسه در پیشبینی قیمت بیت کوین دارد .