Key points are not available for this paper at this time.
تُعتبر معرفة أسعار الصرف وتطورها أساسية للشركات والمستثمرين، سواء للتحوط من مخاطر أسعار الصرف أو للاستثمار والتداول. لقد كان نموذج ARIMA واحدًا من أكثر المنهجيات استخدامًا في توقعات السلاسل الزمنية. في الوقت الحاضر، تفوقت الشبكات العصبية على هذه المنهجية في العديد من الجوانب. بالنسبة لتوقعات أسعار الأسهم على المدى القصير، فإن الشبكات العصبية بشكل عام والشبكات العصبية الدورانية مثل شبكة الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM) بشكل خاص تؤدي أداءً أفضل من النماذج الكلاسيكية للاقتصاد القياسي. تقدم هذه الدراسة تحليلًا مقارنًا بين نموذج LSTM ونماذج BiLSTM. هناك أدلة على تحسين النموذج ثنائي الاتجاه في توقع أسعار الصرف. في هذه الحالة، نقوم بتحليل ما إذا كانت هذه الكفاءة متسقة في توقع العملات المختلفة وكذلك عقد الآجلة للبيتكوين.
درس غارسيا وآخرون (الخميس) هذا السؤال.