Ramalan harga Bitcoin berasaskan polariti sentiment artikel berita dan data pasaran dengan model LSTM
Bitcoin adalah wang digital dan alat pelaburan yang telah mendapat perhatian seluruh dunia sejak kebelakangan ini. Namun, harga Bitcoin yang tidak stabil telah menjadi kebimbangan di kalangan pengguna dan pelabur Bitcoin. Ramalan harga Bitcoin dapat membantu pelabur dan pengguna untuk membina str...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Penerbit Universiti Kebangsaan Malaysia
2020
|
| Online Access: | http://journalarticle.ukm.my/15414/1/01.pdf http://journalarticle.ukm.my/15414/ http://www.ukm.my/apjitm/articles-year.php |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Bitcoin adalah wang digital dan alat pelaburan yang telah mendapat perhatian seluruh dunia
sejak kebelakangan ini. Namun, harga Bitcoin yang tidak stabil telah menjadi kebimbangan di
kalangan pengguna dan pelabur Bitcoin. Ramalan harga Bitcoin dapat membantu pelabur dan
pengguna untuk membina strategi yang efektif dalam pelaburan atau penggunaan. Dengan
perkembangan pesat Internet, data dalam talian termasuk artikel berita boleh membantu dalam
harga ramalan Bitcoin. Kajian ini bertujuan untuk mengkaji kesan sentimen artikel berita
kepada harga Bitcoin dengan tempoh kajian dari September 2017 hingga Ogos 2019.
Sehubungan dengan itu, kajian ini memperkenalkan analisis sentimen untuk memahami
maklumat artikel berita dalam talian dan menggunakannya sebagai fitur input untuk ramalan
harga Bitcoin. Terdapat dua fasa utama dalam kajian ini, iaitu analisis sentimen dan ramalan
harga. Dalam analisis sentimen, sentimen diekstrak berdasarkan kaedah leksikon untuk
memahami maklumat artikel berita berkaitan dengan pasaran kriptowang. Kriptowang adalah
sejenis sistem pembayaran digital dan monetari yang mana transaksi dilakukan dengan cara
desentralisasi yang merupakan transaksi kewangan rakan-ke-rakan tanpa melalui institusi
kewangan. Dengan kata lain, Bitcoin tidak bergantung kepada perantara pihak ketiga untuk
memproses pembayaran, ia menggunakan bukti kriptografi dalam komputer untuk memproses
dan mengesahkan kesahihan dan menyebarkan antara rangkaian (Nakamoto 2008). Dalam
ramalan harga, sentimen digunakan sebagai fitur input dan model Memori Jangka Panjang
Pendek (LSTM) digunakan dalam fasa ramalan harga. Dengan data pasaran dan artikel berita sebagai sampel, keputusan menunjukkan sentimen artikel berita dapat mengurangkan kesilapan
dalam ramalan harga Bitcoin. |
|---|