Bitcoin_Analysis

في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات أسعار البيتكوين باستخدام تقنيات تحليل السلاسل الزمنية، بالإضافة إلى بناء نماذج تنبؤية (ARIMA وLSTM) لتوقع تحركات الأسعار المستقبلية.

مراحل العمل:

تحميل وتنظيف بيانات أسعار البيتكوين

تحليل سلوكي للبيانات (Trend, Seasonality, Noise)

بناء نموذج ARIMA لتوقع الأسعار قصيرة المدى

تصميم شبكة LSTM (Recurrent Neural Network) للتنبؤ طويل المدى

تقييم أداء النماذج باستخدام المقاييس الإحصائية

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)

Scikit-learn

Statsmodels (ARIMA)

TensorFlow / Keras (LSTM)

Jupyter Notebook

النتائج:

تقديم توقعات دقيقة نسبيًا لتحركات الأسعار

توضيح فعالية النماذج الإحصائية مقابل الشبكات العصبية