استراتيجيات الاستثمار في العملات المشفرة القائمة على شبكة Q-Network باستخدام تقريب وظيفة المحولات
| العنوان | استراتيجيات الاستثمار في العملات المشفرة القائمة على شبكة Q-Network باستخدام تقريب وظيفة المحولات |
|---|---|
| المؤلف | الايغوت، التونة |
| تاريخ النشر: | 2024 |
| الموضوع | العملات المشفرة، تحليل الاستثمار، الاستثمارات، معالجة البيانات، التعلم العميق (التعلم الآلي)، التحويلات المالية الإلكترونية، هندسة الكمبيوتر |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| رقم السجل | 8d97a4ce-8562-4b23-a09d-119797e9685b |
| موقع المكتبة | قسم علوم الحاسوب |
| التاريخ | 2024 |
| نص عينة | بدأت العملات المشفرة مؤخرًا تصبح أكثر وضوحًا كفئة استثمارية بديلة، لأنها في الأساس لامركزية وشفافة. نظرًا لأن العملات المشفرة تتمتع بميزات فريدة وأكثر تقلبًا، فنحن بحاجة إلى تطوير أساليب جديدة للتنبؤ بالأسعار بشكل أكثر دقة واستراتيجيات استثمار أكثر ربحية. لقد جذبت أساليب التعلم العميق، بما في ذلك التعلم المعزز العميق والمحولات، المزيد من الاهتمام بشكل ملحوظ. هنا، توصلنا إلى Reincrypt الذي يطبق Deep Q-Network (DQN) مع تقريب وظيفة الشبكة العصبية لمحول الرؤية (ViT)، حيث نقوم بتحويل بيانات السلاسل الزمنية أحادية البعد إلى بيانات تشبه الصورة ذات التدرج الرمادي ثنائي الأبعاد باستخدام مجموعة من مؤشرات التحليل الفني المهمة. سيتم أخذ هذه البيانات المحولة كمدخلات في إطار عملنا للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة المختلفة. لتحقيق الاستقرار في عملية التعلم للنموذج وتحسين أدائه، نستخدم تقنيات مثل تجميد المعلمات وإعادة تشغيل التجربة. تظهر النتائج التفصيلية التي توصلنا إليها أن الطريقة المقترحة ناجحة في التنبؤ بالتغيرات في أسعار العملات المشفرة. بشكل عام، تحقق طريقتنا ربحًا في العملات المشفرة المختلفة، وليس فقط البيتكوين. عندما نقوم بتحليل المحافظ التي تم تشكيلها نتيجة لمخرجات طريقتنا، نحصل على عائد بنسبة 0.5٪ تقريبًا لكل معاملة قبل النظر في تكاليف المعاملات للعملات المشفرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكننا التنبؤ بأسعار العملات المشفرة المستقبلية حتى عندما نقوم بتدريب طريقتنا على عملة مشفرة مختلفة. في هذه الحالة، يمكننا تدريب طريقتنا على العملات المشفرة السائلة وذات التداول العالي مثل البيتكوين، واختبار أدائها على العملات المشفرة البديلة الأقل سيولة نسبيًا. ووفقًا لهذه النتائج، يمكن استخدام أساليب التنبؤ بأسعار العملات المشفرة القائمة على التعلم العميق في العملات المشفرة البديلة، على الرغم من أن لدينا بيانات أقل عن هذه الأصول. çıkmaya başladı. تعد العملات المشفرة من العملات المشفرة الكبيرة والشهيرة التي لا يمكن الاستغناء عنها، والتي قد تؤدي إلى تفاقم الأزمة المالية وتهدد بإستراتيجيات جديدة في هذا المجال. Derin öğrenme yöntemleri arasında ozellikle derin takviye öğrenmesi ve dönüştürücüler dikkat çekici derecede daha fazla ilgi görmeye başladı. تم إنشاء Derin Q-Ağı (DQN) أو ViT (ViT) باستخدام فونكسيون yaklaşımını uygulayan Reincrypt أو karşınıza çıkıyoruz. ومع ذلك، فإن التقنية التحليلية الوحيدة التي تم إنشاؤها من خلال مجموعة كاملة من الأفلام، ستستمر في سلسلة من الأحداث ثنائية الأبعاد التي ستؤدي إلى تفاقم المشكلة. Böyle dönüştürülmüş veriler, çeşitli kripto para fiyat hareketlerini tahmin etmek için cerçevemizde girdi olarak alınacak. تعمل النماذج على تحقيق الاستقرار في etmek والأداء في artırmak için parametre dondurma ve deneyim tekrarı gibi teknikler kullanıyoruz. Detailı bulgularımız, önerilen yöntemin kripto para fiyatlarındaki değişiklikleri tahmin etmede başarılı olduğunu gösteriyor. بشكل عام، يمكنك إنشاء عملة Bitcoin، مما يتيح لك الحصول على تشفير أكثر سلاسة. لقد قمت بتحليل بيانات المحفظة بشكل مستمر، على أساس أن قاعدة البيانات المالية ستحدد مدى نجاحك بنسبة 0.5٪ في آخر تحرير. أيضًا، يمكنك الاستعانة بمصادر خارجية لتشفير العملات المشفرة للحصول على تشفير آمن لبطاقات الائتمان. من خلال هذا، يمكنك تقليل مخاطر عملة البيتكوين وزيادة السيولة النقدية لكسب المال، والأداء بشكل لا يضاهى من خلال اختبار عملات التشفير البديلة. Bu sonuçlara göre, derin öğrenme tabanlı kripto para fiat hareketi tahmin yöntemleri، bu varlıklar için daha az veriye sahip olsak bile البديل kripto paralarar için kullanılabilir. |
