کاربرد یادگیری ماشین در بازارهای مالی دیجیتال

رشد سریع بازارهای مالی دیجیتال به ویژه رمزارزها و دارایی های مبتنی بر بلاکچین موجب افزایش نیاز به ابزارهای تحلیلی پیشرفته شده است. نوسانات شدید، رفتارهای غیرخطی و حجم عظیم داده ها باعث می شود روش های کلاسیک تحلیل مالی (تحلیل تکنیکال و بنیادی سنتی) کارایی محدودی داشته باشند. یادگیری ماشین با قابلیت استخراج الگوهای پیچیده، تحلیل داده های حجیم و واکنش به تغییرات پویا به ابزار اصلی پژوهشگران و معامله گران حرفه ای تبدیل شده است. این پژوهش به بررسی چارچوب های یادگیری ماشین مورد استفاده در بازارهای مالی دیجیتال، انواع داده های قابل بهره برداری، مدل های کلاسیک و عمیق، کاربردهای عملی، محدودیت ها و چالش ها و در نهایت چشم انداز آینده می پردازد. نتایج نشان می دهد ترکیب مدل های سری زمانی عمیق و تحلیل احساسات مبتنی بر پردازش زبان طبیعی بهترین عملکرد را در پیش بینی بازارهای پرنوسان دیجیتال ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

رمزارزها ، بازارهای مالی دیجیتال ، تکنیکال ، معامله گران