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Analyzing Financial Market Trends in Cryptocurrency and Stock Prices Using CNN-LSTM Models

数字加密货币 数据库事务 货币 数字货币 背景(考古学) 透明度(行为) 股票市场 计算机科学 金融市场 交易成本 波动性(金融) 产业组织 经济 金融经济学 财务 宏观经济学 计算机安全 古生物学 生物 程序设计语言
作者
Xu Zhang
标识
DOI:10.20944/preprints202407.1119.v1
摘要

This article comprehensively explores multiple aspects of cryptocurrencies and their price forecasting. Firstly, the article introduces the definition of cryptocurrency and its development process on a global scale, especially focusing on the launch of Facebook Libra and China's central bank digital currency, highlighting the importance and influence of digital currency in the global financial market. Subsequently, the article analyzes the advantages of digital currencies over traditional currencies, including improving economic transaction efficiency, reducing transaction costs and enhancing transaction transparency. Meanwhile, the article also explores the challenges and risks potentially brought by the development of digital currencies, such as regulatory uncertainty and market volatility. In this context, the article raises the importance of cryptocurrency price forecasting and introduces the forecasting models and techniques commonly used today. Finally, through specific experimental analysis, the effectiveness of using the deep learning model CNN-LSTM to predict the price of Bitcoin is demonstrated, and the directions of future research and optimization strategy are proposed. In summary, this paper comprehensively presents the research status and prospects of cryptocurrency and its price prediction field through systematic introduction and analysis.

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