Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM124599
Első szerző:
Máté Domicián (közgazdász, informatika tanár)
Cím:
Next step for bitcoin: Confluence of technical indicators and machine learning / Domicián Máté, Hassan Raza, Ishtiaq Ahmad, Sándor Kovács
Dátum:
2024
ISSN:
2071-8330 2306-3483
Megjegyzések:
Cryptocurrencies are quickly becoming a key tool in investment decisions. The volatile nature of bitcoin prices has spurred the demand for robust predictive models. The primary objective of this study is to evaluate and compare the effectiveness of different machine learning models with the combination of technical indicators in predicting bitcoin prices. The study used 27 critical technical indicators to evaluate four machine learning techniques, namely Artificial Neural Network (ANN), a Hybrid Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory (CNN-LSTM), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest. The results showed that ANN and SVM achieve a significant prediction accuracy of 81% and 82%, respectively, which is higher than the results of traditional models such as standard ARIMA. In practical applications, these methods often improve prediction accuracy by 20-30% over traditional models. The novelty of the analysis lies in the use of temporal and spatial trends via momentum, ROC, and %K features, making for a holistic approach to cryptocurrency market forecasting. This study underscores the critical importance of specific technical indicators and the imperative role of data mining in revolutionizing cryptocurrency market navigation. The research results highlight opportunities to improve investment strategies and risk management policies in the bitcoin market using machine learning models, making the latter valuable to investors and financial experts.
Tárgyszavak:
Társadalomtudományok
Gazdálkodás- és szervezéstudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
bitcoin forecasting
comparative analysis
machine learning algorithms
predictive model evaluation
cryptocurrency market trends
Megjelenés:
Journal of International Studies. - 17 : 3 (2024), p. 68-94. -
További szerzők:
Hassan, Raza (1978-) (közgazdász)
Ahmad Ishtiaq (1978-) (közgazdász)
Kovács Sándor (1978-) (matematika tanár)
Internet cím:
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.