Treffer: Developing Predictive Models for Time Series Analysis in Stock Markets and Cryptocurrencies.

Economic markets, including inventory markets and hastily evolving cryptocurrencies, generate a massive quantity of time-collection data. Accurate forecasting of this monetary time sequence is quintessential for investors, traders, and financial establishments to make knowledgeable selections and manipulate risks. This lookup goal is to boost predictive fashions for time collection evaluation in inventory markets and cryptocurrencies, focusing on the utility of computer studying and deep mastering methods to decorate the forecasting accuracy and reliability. The learn will check out a variety of algorithms, such as autoregressive built-in shifting common (ARIMA), lengthy momentary reminiscence (LSTM) networks, and recurrent neural networks (RNN), to predict the future values of inventory expenditures and cryptocurrency rates. Additionally, the lookup will discover the integration of exterior factors, such as market sentiment and macroeconomic indicators, into the predictive fashions to enhance their performance. The developed fashions will be evaluated based on their forecasting accuracy, robustness, and adaptability to altering market conditions. The consequences of this lookup will contribute to a higher grasp of economic time sequence forecasting and grant precious insights for traders and financial institutions. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

تعد الأسواق الاقتصادية، بما في ذلك أسواق الأسهم والعملات المشفرة سريعة النمو، مصدرا ضخما لبيانات السلاسل الزمنية، وبعد التنبؤ الدقيق بهذه البيانات أمرا جوهريا للمستثمرين والمتداولين والمؤسسات المالية، لاتخاذ قرارات مبنية على معطيات وتحليل المخاطر بفعالية. يهدف هذا البحث إلى تطوير نماذج تنبؤية لتحليل السلاسل الزمنية في أسواق الأسهم والعملات المشفرة، مع التركيز على تطبيق تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق لتعزيز دقة التنبؤ وموثوقيته. يتناول البحث دراسة خوارزميات متنوعة مثل نموذج الانحدار الذاتي المتكامل مع المتوسط المتحرك (ARIMA) . وشبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) ، والشبكات العصبية التكرارية (RNN) ، بهدف توقع القيم المستقبلية الأسعار الأصول. كما يستكشف دمج العوامل الخارجية مثل شعور السوق والمؤشرات الاقتصادية الكلية ضمن النماذج التنبؤية لتحسين أدائها. سيتم تقييم أداء النماذج المقترحة من حيث دقة التنبؤ، والصلابة، والقدرة على التكيف مع تغيرات السوق. وتسهم نتائج هذا البحث في تعزيز فهم ديناميكيات السلاسل الزمنية المالية وتقديم أدوات فعالة لدعم القرار في البيئات الاستثمارية. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Journal of Humanities & Natural Sciences is the property of Association of Arab Universities and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)