بٹ کوائن کے اتار چڑھاؤ کی پیش گوئی کے لیے ٹریڈنگ، جذبات، تلاش اور ہیش ریٹ کو ملانا
خلاصہ
یہ مطالعہ دیکھتا ہے کہ قیمتوں کی تاریخ سے آگے کی معلومات بٹ کوائن اور ڈالر کے اتار چڑھاؤ کی پیش گوئی میں مدد دے سکتی ہیں یا نہیں۔ مجوزہ CoMForE نظام تاریخی ٹریڈنگ ڈیٹا کو متعلقہ ٹویٹس کے جذبات، عوامی دلچسپی کے تلاش والیوم پیمانوں اور بلاک چین ہیش ریٹ ڈیٹا کے ساتھ ملاتا ہے۔ یہ AdaBoost–LSTM امتزاج استعمال کرتا ہے اور کرپٹو کرنسی کی قدروں کی تقسیم میں تبدیلیوں کی پیش گوئی بھی کرنا چاہتا ہے، جس کا ممکنہ استعمال سرمایہ کاری کے فیصلے ہیں۔
دستاویز ایسے تجربات رپورٹ کرتی ہے جن میں ان ڈیٹا ذرائع کو ملانا صرف ٹریڈنگ ڈیٹا پر انحصار کرنے سے بہتر رہا، اور موجودہ پیش گوئی کے طریقوں کے مقابلے میں 19.29% بہتری کا دعویٰ کرتی ہے۔ یہ جانچ کی مدت، بینچ مارک کی تفصیل، پیش گوئی کے افق یا مختلف مارکیٹ ادوار میں رپورٹ کردہ بہتری کے نمونے سے باہر ہونے کی وضاحت نہیں کرتی۔ ان معلومات کی عدم موجودگی سے یہ جانچنا مشکل ہے کہ نتیجہ کتنے وسیع پیمانے پر لاگو ہوتا ہے یا ڈیٹا کی دستیابی اور ٹریڈنگ اخراجات کا حساب رکھنے کے بعد ماڈل کارآمد رہے گا یا نہیں۔
اہم خیالات
- ماڈل مارکیٹ کی تاریخ کو ٹویٹس کے جذبات، تلاش کی دلچسپی اور بلاک چین ہیش ریٹ کے ساتھ ملاتا ہے۔
- CoMForE کرپٹو کرنسی کے اتار چڑھاؤ کی پیش گوئی کے لیے AdaBoost–LSTM امتزاج استعمال کرتا ہے۔
- یہ نظام کرپٹو کرنسی کی قدروں کی تقسیم میں اتار چڑھاؤ کا بھی ہدف رکھتا ہے۔
- رپورٹ کردہ تجربات میں متعدد ذرائع سے ان پٹ، صرف ٹریڈنگ ڈیٹا سے بہتر رہے۔
- مختصر وضاحت میں مضبوطی اور عملی ٹریڈنگ قدر جانچنے کے لیے درکار تفصیلات نہیں ہیں۔
ٹیگز
مکمل متن
# Beyond Trading Data: The Hidden Influence of Public Awareness and Interest on Cryptocurrency Volatility # Beyond Trading Data: The Hidden Influence of Public Awareness and Interest on Cryptocurrency Volatility Since Bitcoin first appeared on the scene in 2009, cryptocurrencies have become a worldwide phenomenon as important decentralized financial assets. Their decentralized nature, however, leads to notable volatility against traditional fiat currencies, making the task of accurately forecasting the crypto-fiat exchange rate complex. This study examines the various independent factors that affect the volatility of the Bitcoin-Dollar exchange rate. To this end, we propose CoMForE, a multimodal AdaBoost-LSTM ensemble model, which not only utilizes historical trading data but also incorporates public sentiments from related tweets, public interest demonstrated by search volumes, and blockchain hash-rate data. Our developed model goes a step further by predicting fluctuations in the overall cryptocurrency value distribution, thus increasing its value for investment decision-making. We have subjected this method to extensive testing via comprehensive experiments, thereby validating the importance of multimodal combination over exclusive reliance on trading data. Further experiments show that our method significantly surpasses existing forecasting tools and methodologies, demonstrating a 19.29% improvement. This result underscores the influence of external independent factors on cryptocurrency volatility.
ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0
یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔